Synthetic Clinical Notes Embedded
Dataset médical textuel massif, structuré au format instruction-réponse avec colonnes enrichies par embeddings pour chaque exemple. Adapté à l’entraînement de LLM médicaux.
Description
Synthetic Clinical Notes Embedded est un vaste dataset synthétique de 158 000 exemples issus de notes cliniques simulées, basées sur des sources telles que MIMIC III et PubMed Central. Les données sont structurées au format instruction / input / output (type Alpaca) et enrichies par des embeddings générés avec le modèle BAAI/bge-small-en-v1.5. Il est particulièrement utile pour entraîner des modèles de langage dans le domaine médical.
À quoi sert ce dataset ?
- Fine-tuning de modèles de langage pour la génération ou compréhension de textes médicaux
- Entraînement à des tâches d’extraction d’information ou de cross-reference dans les dossiers patients
- Utilisation directe pour recherche sur les embeddings en contexte clinique
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, on peut l’augmenter avec d'autres types de notes cliniques synthétiques, l’adapter à d'autres langues, ou intégrer des annotations supplémentaires (entités médicales, catégories ICD, temporalité des événements). Les embeddings peuvent aussi être recalculés avec d'autres modèles selon les besoins.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en NLP médical
- Data scientists travaillant dans le domaine de la santé
- Projets d’assistants cliniques assistés par l'IA
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face Transformers
- LangChain
- SentenceTransformers
💡 Astuce
Utilisez les embeddings pré-calculés pour explorer la diversité sémantique avant tout fine-tuning, ou pour créer des moteurs de recherche cliniques intelligents.
Questions fréquemment posées
Les données sont-elles issues de vrais patients ?
Non, il s’agit de notes cliniques synthétiques générées à partir de données publiques (PMC, MIMIC III) pour éviter toute violation de confidentialité.
Ce dataset peut-il servir à l’entraînement de modèles multilingues ?
Actuellement en anglais uniquement, il peut cependant être traduit ou enrichi pour le multilingue via des approches contrôlées.
À quoi servent les embeddings intégrés dans le dataset ?
Ils permettent une analyse sémantique directe des entrées/sorties, et facilitent l’intégration dans des systèmes de recherche ou de clustering.
