Omniview 概述
Omniview:利用强大的LLM加速医疗保健NLP
什么是Omniview? Omniview是一个强大的大型语言模型(LLM),专门针对广泛的真实世界医疗保健数据(3000万份患者病历)进行了微调,以确保精确、快速地处理复杂的医疗信息。它旨在简化医疗数据分析,获得更深入的临床见解,并提供个性化的患者护理。
为什么Omniview很重要?
- 无与伦比的精度: 在3000万份患者病历上进行了微调,以确保准确性。
- 一致性: 消除AI幻觉,获得可靠的结果。
- 语境理解: 准确处理复杂的临床查询。
- 灵活性: 独立的云解决方案和本地托管,用于数据控制和安全。
- 具有成本效益: 简单明了的固定成本模式,用于无限制的文档处理。
- 符合隐私: 在LLM上使用已识别的患者数据进行定制模型训练。
如何使用Omniview?
利用临床NLP API来提供速度和简单性,或者使用在LLM上定制的模型训练,使用已识别的患者数据进行隐私合规的医疗保健应用程序。
我在哪里可以使用Omniview?
Omniview为各种医疗保健需求提供解决方案,包括:
- 环境技术
- 退伍军人索赔
- 文档管理
- 兽医护理解决方案
Insights AI Omniview API基准测试
通过与GCP Healthcare、AWS Comprehend和Microsoft Azure的基准测试,Omniview的F-measure指标提供了对其性能的宝贵见解。
案例分析:
- 许可、去标识和注释
- 用于临床NLP的命名实体识别(NER)
- 具有指南遵守注释的事先授权工作流
- 通过合成医疗对话启用环境技术
- AI驱动的兽医护理解决方案
最高的隐私和安全标准
Healthcare AI Onmiview的设计和实施都采取了严格的措施,以确保完全的安全和保障。
"Omniview"的最佳替代工具
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Labellerr 是一款数据标注和图像注释软件,为人工智能和机器学习提供高质量、可扩展的数据标注。它提供自动化注释、高级分析和智能质量保证,以帮助 AI 团队更快、更准确地准备数据。
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Xander是一个开源桌面平台,支持无代码AI模型训练。只需用自然语言描述任务,即可自动化文本分类、图像分析和LLM微调流程,在本地机器上确保隐私和性能。
无代码ML
模型训练
LLM微调