PubMedVision
PubMedVision est un dataset médical multimodal majeur regroupant plus d’un million d’exemples questions-réponses associées à des images médicales issues de PubMed. Les données sont enrichies par GPT-4V pour garantir leur qualité et formatage.
Environ 1,3 million de paires VQA médicales, 902 MB, format Parquet
Apache 2.0
Description
Le dataset PubMedVision contient plus d’1,3 million d’exemples de Visual Question Answering (VQA) médical. Chaque exemple associe une image médicale à une question et sa réponse, permettant d’entraîner des modèles capables de comprendre et répondre à des questions complexes en imagerie médicale.
À quoi sert ce dataset ?
- Entraîner des modèles d’IA pour VQA médical multimodal
- Améliorer la compréhension des images médicales et leur interprétation contextuelle
- Développer des assistants pour aider les professionnels de santé à analyser des images cliniques
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, il est possible d’ajouter des annotations spécifiques sur les pathologies ou modalités, d’intégrer des données complémentaires pour des sous-domaines médicaux, ou de renforcer les métadonnées sur les images.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en imagerie médicale
- Développeurs de modèles VQA
- Experts en santé numérique
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face Transformers
- PyTorch
- Outils VQA
- Frameworks multimodaux
💡 Astuce
Utilisez les annotations sur parties du corps et modalités pour affiner les modèles sur des tâches spécifiques.
Questions fréquemment posées
Ce dataset contient-il des annotations supplémentaires sur les images ?
Oui, il inclut des annotations sur les parties du corps et les modalités d’imagerie.
Peut-on utiliser ce dataset pour entraîner un assistant médical ?
Oui, il est conçu pour améliorer les capacités de compréhension et de réponse en imagerie médicale.
Ce dataset est-il adapté aux débutants en IA médicale ?
Non, son volume et complexité le destinent plutôt aux utilisateurs avancés avec des ressources importantes.
