MedLIFE-PCa: 面向前列腺癌生活方式管理场景的医学人文对话生成模型

📄 项目简介

MedLIFE-PCa 是一个基于 Baichuan2-7B-chat 应用 LoRA 微调经 LLaMA-Factory 架构训练而成的中英文医学对话生成模型。它面向前列腺癌患者的生活方式管理需求，展现了职业医学知识和人文关怀的组合性交互特征。

🤖 基础模型信息

基础模型：Baichuan2-7B-Chat
微调方式：LoRA (rank=8, 使用 bf16)
训练架构：LLaMA-Factory (v0.7.0)
训练数据：基于系统纳入的2214篇文献构建了面向前列腺癌生活方式场景的训练数据集，包括营养管理、体力活动、体重管控、药物从实性、心理支持等场景表2.MedLIFE-Pca-Train数据集的数据构成 |数据集名称 |类型数据量 | 描述 | |预训练数据集 |文本数据 |2214 篇文献包含 2211 篇研究文章与 3 篇前列腺癌生活方式相关临床指南，用于领域继续预训练 | |单轮对话数据集 |医疗对话 |42,670 组基于知识库生成的单轮患者问答，覆盖饮食营养、体力活动、体重管理、心理支持、药物依从等主题 | |多轮对话数据集 |多轮医疗对话| 3,008 组结合上下文语境扩展生成的连续问答数据，模拟患者在生活方式管理过程中的多轮互动情境 |

注：根据随机抽样100条问答对进行人工评分

📚 训练数据生成流程

将已生成的问题和区域化知识片段进行 prompt 拼接，通过模型生成给出答案。生成进程中模型被指示优先引用专业术语和指南意见，并清晰标明知识来源，以确保答案的医学准确性、可解释性和上下文连谱性。

所有问答对通过统一 JSON 格式保存，用于作为相同类型的盈得导入，保证格式统一、组织程度高、可重复性强。

同时，为了保障训练数据的质量与安全，引入人工评估机制对部分样本进行检查，并通过关键术语迁渡和格式校验规则删除存在医学误差、逻辑矛盾或语言异常的问答对。

📂 文件结构

├── adapter_model.bin       # LoRA 微调权重
├── config.json             # 模型配置文件
├── tokenizer_config.json   # 分词器配置
├── special_tokens_map.json # 特殊符号映射
├── README.md               # 详细说明

🔧 使用示例

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("your-username/MedLIFE-PCa")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-username/MedLIFE-PCa")

prompt = "前列腺癌患者是否可以运动？"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

🚫 使用限制

本模型仅用于科研与教学相关场景，不应用于实际医疗诊断或倡导
如需商业化使用，请联系项目负责人

📧 联系方式

项目负责人：[Fangyuan Jiang_[email protected]]
所属单位：南通大学医学院

🌟 致谢

协议

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RomilY
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MedLIFE-PCa

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