sentence-transformers safetensors roberta sentence-similarity feature-extraction generated_from_trainer dataset_size:1032889 loss:MultipleNegativesRankingLoss vi dataset:anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised arxiv:1908.10084 arxiv:1705.00652 base_model:vinai/phobert-base-v2 base_model:finetune:vinai/phobert-base-v2 autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
---
base_model: vinai/phobert-base-v2
datasets:
- anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised
language:
- vi
library_name: sentence-transformers
pipeline_tag: sentence-similarity
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1032889
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
widget:
- source_sentence: Nội_soi phế_quản ống mềm là gì ?
  sentences:
  - 'Trang_chủ Hô_hấp Sinh_thiết xuyên thành phế_quản ống mềm trong chẩn_đoán một_số
    bệnh phổi Nôi soi phế_quản ( NSP Q ) là kỹ_thuật để chẩn_đoán một_số bệnh_lý ở
    phế_quản phổi . NSP Q giúp quan_sát cấu_trúc trong lòng phế_quản và lấy bệnh_phẩm
    làm xét nghiêm tế '' bào , mô bệnh học , vi_sinh dịch phế '' quản giúp chẩn_đoán
    xác_định bệnh [ 6 ] , [ 8 ] . Ngày_nay , với sự tiến_bộ của khoa_học có rất nhiều
    phương_pháp ... Rửa phế_quản phế_nang và chải phế_quản trên những tổn_thương dạng
    đám mờ ngoại_vi ở phổi Đám mờ ( moss ) : là những tổn_thương có kích_thước > 3
    cm , mật_độ có_thể thuần_nhất hoặc không , ranh_giới có_thể rõ_ràng hoặc không
    rõ_ràng ; đây là một tổn_thương hay gặp trong bệnh_lý hô_hấp . Nguyên_nhân thường
    gặp là viêm phổi , lao_phổi , ung_thư phổi , nấm phổi , xẹp phổi và một_số nguyên_nhân
    khác ít gặp hơn ... Xây_dựng và đánh_giá kết_quả chương_trình điều_trị phục_hồi
    chức_năng cho người_bệnh copd tại bệnh_viện lao và phổi trung_ương Bênh phổi tắc_nghẽn
    mạn tính ( COPD ) đặc_trưng bởi sự tắc_nghẽn luồng khi " thở ra không hồi_phục
    hoàn_toàn . Sự cản_trở_thông khí này thường tiên triển từ từ và là hâu quả của
    sự tiếp_xúc lâu ngày với các chất và khí độc_hại [ 54 ] , [ 55 ] . Quá_trình viêm
    , mất cân_bằng của hê thống proteinase , anti - proteinase , sự ... Đặc_điểm lâm_sàng
    , hình_ảnh tổn_thương trên phim cắt_lớp vi_tính ngực và rối_loạn thông khí phổi
    ở bệnh_nhân giãn phế_quản Giãn phế_quản ( GPQ ) là tình_trạng tăng khẩu kính một_cách
    bất_thường , vĩnh_viễn và không hồi_phục của một phần cây phế_quản . Có_thể giãn
    ở phế_quản ( PQ ) lớn trong khi PQ nhỏ vẫn bình_thường hoặc giãn ở PQ nhỏ trong
    khi PQ lớn bình_thường [ 12 ] , [ 13 ] , [ 66 ] . Bệnh được Lan nec mô_tả lần
    đầu_tiên năm 1819 với đặc_điểm lâm ... Thực_trạng phát_hiện , điều_trị bệnh lao
    ở nông_dân tại bệnh_viện lao và bệnh phổi tỉnh thanh hoá Công_cuộc đấu_tranh của
    loài_người với bệnh lao đã trải qua nhiều thế_kỷ . Căn_bệnh này đã xuất_hiện cùng
    với loài_người , song mãi đến những năm cuối của thế_kỷ 19 ( 1882 ) , khi Robert
    Koch tìm ra nguyên_nhân gây bệnh : vi_khuẩn lao ( Mycobacteria_Tuberculosis )
    thì cuộc_chiến mới thực_sự bắt_đầu . Những tiến_bộ của khoa_học kỹ_thuật đã ...
    sự tuân_thủ điều_trị lao và hiểu_biết của người lao có hiv về bệnh lao tại 14
    quân huyện thành_phố hà_nội Bênh lao gắn liền với sự phát_triển của loài_người
    . Từ xưa , bênh lao được xem là một bênh di_truyền và không chữa được . Nhưng
    đến năm 1882 khi Robert Koch tìm ra vi_khuẩn lao là nguyên_nhân gây bênh lao thì
    bênh không còn được xem là bênh di_truyền nữa và cùng với việc tìm ra các thuốc
    chống lao sau_này đã ... Kết_quả gần phẫu_thuật tĩnh_mạch phổi trở_về bất_thường
    hoàn_toàn tại bệnh viên nhi trung_ương Tĩnh_mạch phổi trở_về bất_thường hoàn_toàn
    ( TMP TVB THT ) là một dị_tật tim bẩm_sinh , trong đó các tĩnh_mạch phổi hoàn_toàn
    không kết_nối trực_tiếp vào nhĩ trái , mà_lại đổ về một tĩnh_mạch hệ_thống hoặc
    về nhĩ phải [ 58 ] . Do máu được oxy hoá từ phổi đổ về tim phải , nên sự tồn_tại
    và độ rộng của lỗ bầu ... Giá_trị của thông khí không xâm_nhập BiP AP trong điều_trị
    đợt cấp bệnh phổi tắc_nghẽn mạn tính tại khoa Hô_hấp Bệnh_viện Bạch_Mai Bệnh phổi
    tắc_nghẽn mạn tính ( COPD - Chronic Obstructive Pulmonary_Disease ) là một bệnh
    rất phổ_biến và có xu_hướng ngày_càng tăng , đặc_biệt ở các nước phát_triển .
    Bệnh là nguyên_nhân gây tử_vong hàng thứ tư trên thế_giới , và sẽ là thứ 3 vào
    năm 2020 [ 40 ] . Hiện_nay trên toàn thế_giới có khoảng 600 triệu người mắc bệnh
    [ 34 ] ... . Đ đặc_điểm lâm_sàng , cận lâm_sàng và căn nguyên gây bệnh của tràn
    dịch màng phổi thanh tơ Tràn dịch màng phổi ( TDMP ) là sự_tích_tụ dịch trong
    khoang màng phổi . Tràn dịch màng phổi thanh tơ là dịch tiết có phản_ứng Ri_valta
    dương_tính và lượng protein trên 30 g / l [ 54 ] . Chẩn_đoán tràn dịch màng phổi
    không khó nhưng chẩn_đoán nguyên_nhân gây tràn dịch màng phổi vẫn còn gặp nhiều
    khó_khăn : do lao , do ung_thư và một_số_nguyên ... Đặc_điểm lâm_sàng , cận lâm_sàng
    tràn dịch màng phổi do lao và tính kháng thuốc của mycobacterium tuberculosis
    ở bệnh_nhân có xét_nghiệm HIV ( + ) Bệnh lao đã có từ rất lâu ( trước Công_nguyên
    ) ở Ân_Đô , Ai Cập , Hy Lạp và các nước vùng Trung_Á . Năm 1882 khi Robert Koch
    tìm ra nguyên_nhân gây bệnh lao là do vi_khuẩn lao , thời_kỳ đó người_ta lạc_quan
    tuyên_bố có_thể thanh_toán được bệnh lao . Nhưng thực_tế bệnh lao không giảm mà
    còn có xu_hướng ...'
  - 'Có một_vài yếu_tố tuy không phải nguyên_nhân trực_tiếp , nhưng lại khiến loạn
    sản phế_quản phổi có khả_năng xuất_hiện hơn , bao_gồm : Mức_độ trẻ sinh thiếu
    tháng : phổi càng kém phát_triển thì càng dễ bị tổn_thương và nguy_cơ xuất_hiện
    loạn sản phế_quản phổi càng cao . Loạn sản phế_quản phổi hiếm gặp ở những trẻ
    sinh sau 32 tuần tuổi thai . Can_thiệp thở máy_kéo_dài : thở máy làm căng giãn
    các phế_nang , và khi bị căng giãn quá mức , trong thời_gian dài , các phế_nang
    sẽ bị tổn_thương . Nồng_độ oxy cao : nồng_độ oxy càng cao , thời_gian thở oxy
    càng kéo_dài thì nguy_cơ xuất_hiện loạn sản phế_quản phổi càng lớn . Thông_thường
    nồng_độ oxy dưới 60 % được coi là mức tương_đối an_toàn . Trẻ là nam_giới : những
    trẻ mang giới_tính nam có nguy_cơ sinh thiếu tháng lớn hơn , và dễ phát_triển
    loạn sản phế_quản phổi hơn . T_ình trạng của thai_phụ : thai_phụ hút thuốc_lá
    , sử_dụng các chất kích_thích bất_hợp_pháp , thai_phụ không được cung_cấp đủ dưỡng_chất
    , nhiễm_khuẩn trong lúc mang thai có_thể tác_động tới sự phát_triển bình_thường
    của bào_thai , từ đó có_thể dẫn tới sinh trẻ thiếu tháng , làm tăng nguy_cơ xuất_hiện
    các hội_chứng rối_loạn hô_hấp , và gây ra loạn sản phế_quản phổi . Cấy_ghép tế_bào
    gốc đã được chứng_minh hiệu_quả trong điều_trị loạn sản phế_quản phổi . Tại Vinmec
    Times City , bệnh_viện duy_nhất ở miền Bắc đã thực_hiện được kỹ_thuật này với
    tỷ_lệ thành_công đạt 80 % . Đây là kỹ_thuật tiên_tiến có_thể điều_trị dứt_điểm
    xơ phổi nặng ở trẻ sinh non . Tế_bào gốc ghép vào là các tế_bào toàn_năng , giúp
    cho phổi xơ_hóa trưởng_thành tốt , tăng thêm cơ_hội cứu_chữa và sống khỏe_mạnh
    cho trẻ sinh non mắc biến_chứng xơ phổi , giảm dần thời_gian lệ_thuộc máy , mau_chóng
    trả lại cho trẻ một cuộc_sống như bình_thường . Cấy_ghép tế_bào gốc điều_trị loạn
    sản phế_quản phổi tại Vinmec Hệ_thống trang thiết_bị hiện_đại hỗ_trợ quá_trình
    điều_trị , Labo ngân_hàng tế_bào gốc , chiết tách , nuôi_cấy , kỹ_thuật cao .
    Bác_sĩ giàu kinh_nghiệm : Bác_sĩ Trần_Liên_Anh và Đội_ngũ điều_dưỡng có kiến_thức
    chuyên_sâu , có trách_nhiệm . Viện nghiên_cứu Tế_bào gốc & Công_nghệ Gen : trình_độ
    kỹ_thuật cao , có khả_năng nuôi_cấy tế_bào gốc . Loạn sản phế_quản phổi là những
    tổn_thương phổi khó tránh khỏi ở trẻ sinh non nếu phải cần đến hô_hấp hỗ_trợ .
    Tuy_vậy , nhờ vào những thành_tựu y_học , đặc_biệt là kỹ_thuật ghép tế_bào gốc
    , căn_bệnh này không còn là nỗi ám_ảnh lâu_dài . Hệ_thống Y_khoa Vinmec đã từng
    bước ứng_dụng và thành_công trong không chỉ nuôi_dưỡng trẻ sinh non và còn bảo_tồn
    được chức_năng hô_hấp cho trẻ . Xem thêm : Hướng_dẫn chẩn_đoán và điều_trị loạn
    sản phế_quản phối Để đặt lịch khám tại viện , Quý_khách vui_lòng bấm số HOTLINE
    hoặc đặt lịch trực_tiếp TẠI ĐÂY . Tải và đặt lịch khám tự_động trên ứng_dụng MyVinmec
    để quản_lý , theo_dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng_dụng . Bài
    viết tham_khảo nguồn : webmd . com'
  - 'Nội_soi phế_quản hay soi phế_quản là một thủ_thuật để nhìn trực_tiếp vào đường_dẫn
    khí trong phổi bằng cách sử_dụng một ống mỏng , có gắn nguồn sáng và máy thu_hình
    trong suốt quá_trình thực_hiện . Ngã vào của nội_soi phế_quản được đặt trong mũi
    hoặc miệng . Ống nội_soi sẽ đưa di_chuyển xuống cổ_họng , qua khí_quản , vào phế_quản
    và các cấp phân_chia . Nhờ đó , bác_sĩ có_thể quan_sát thấy toàn_bộ đường_dẫn
    khí như : thanh_quản , khí_quản , phế_quản và các nhánh nhỏ của phế_quản là tiểu
    phế_quản . Có hai loại ống soi phế_quản : ống soi cứng và ống soi mềm . Mỗi loại
    có những ưu_điểm riêng và được ứng_dụng trong từng bệnh cảnh khác nhau . Tuy_nhiên
    , trong thực_tế , nội_soi phế_quản ống mềm được sử_dụng thường_xuyên hơn . So
    với ống soi phế_quản cứng , ống soi phế_quản mềm linh_hoạt hơn và có_thể di_chuyển
    xuống các đường_dẫn khí nhỏ hơn như tiểu phế_quản . Nhờ đó , ống soi phế_quản
    mềm có_thể được sử_dụng đặt một ống thở trong đường thở để giúp cung_cấp oxy ,
    hút ra dịch tiết , lấy mẫu mô làm sinh_thiết hay bơm thuốc điều_trị vào phổi .
    Nội_soi phế_quản ống mềm đem lại nhiều ưu_điểm'
- source_sentence: Tủy răng là gì ?
  sentences:
  - Ống tuỷ chân răng là gì ? | Nha_Khoa_Xuân_Hương_Răng của bạn phía ngoài là men
    , lớp tiếp là ngà , trong cùng là vùng mô mềm gọi là tuỷ răng , ở đó có động_mạch
    , tĩnh_mạch , thần_kinh và các mao_mạch bạch_huyết của răng . Ống tuỷ chân răng
    là những nhánh rất nhỏ , mỏng phân nhánh từ buồng tuỷ phía trên xuống đến chóp
    chân răng . Răng có_thể có từ 1 đến 4 ống tuỷ .
  - Tủy răng là một mô liên_kết đặc_biệt gồm mạch_máu và thần_kinh , nằm trong hốc
    tủy và được bao quanh bởi mô cứng của răng ( gồm men và ngà răng ) . Tủy răng
    đi vào từ đỉnh của chân răng . Hốc tủy là một hốc ở giữa răng . Hốc ở phần thân
    răng gọi là buồng tủy và tủy răng nằm trong đó gọi là tủy buồng . Hốc ở phần chân
    răng gọi là ống tủy và tủy răng nằm trong đó gọi là tủy chân . Mỗi chân răng có_thể
    có 1 hoặc nhiều ống tủy , nhiều ống tủy phụ . Các ống tủy của một răng được gọi
    là hệ_thống ống tủy . Đỉnh của chân răng , nơi có mạch_máu và thần_kinh đi vào
    gọi là chóp răng ( cuống răng ) . Tủy răng tham_gia vào chức_năng cảm_giác , nuôi_dưỡng
    và sửa_chữa ngà răng . Hình_ảnh giải_phẫu răng
  - '5.1 Thuốc nhỏ mắt và thuốc không kê đơn Thuốc nhỏ mắt nhân_tạo có_thể làm rửa
    sạch tạm_thời các chất gây dị_ứng khỏi mắt và làm ẩm mắt . Nước_mắt nhân_tạo giúp
    cho mắt dịu , giảm đỏ và giảm khô kích_ứng . Loại thuốc này có_thể được sử_dụng
    thường_xuyên nếu cần . Thuốc nhỏ mắt thông mũi có tác_dụng làm giảm đỏ mắt do
    dị_ứng mắt bằng cách thu_hẹp những mạch_máu trong mắt . Tuy_nhiên , cần đặc_biệt
    lưu_ý không sử_dụng thuốc trên bệnh_nhân bị tăng nhãn áp . 5.2 Thuốc nhỏ mắt theo
    toa Thuốc nhỏ mắt kháng histamin có_thể làm giảm ngứa , sưng và đỏ do dị_ứng mắt
    . Mặc_dù những loại thuốc này có hiệu_quả nhanh_chóng nhưng tác_dụng có_thể chỉ
    kéo_dài trong vài giờ . Thông_thường liệu_trình điều_trị là 4 lần / ngày . Thuốc
    nhỏ mắt ổn_định tế_bào mast : có tác_dụng ngăn_chặn sự giải_phóng histamin và
    những chất khác gây ra triệu_chứng dị_ứng , qua đó giúp giảm ngứa nhanh_chóng
    . Thuốc nhỏ mắt chống viêm không steroid có tác_dụng giảm ngứa , nhưng có_thể
    gây châm_chích . Thuốc nhỏ mắt có chứa corticosteroid : loại thuốc này có_thể
    giúp điều_trị những triệu_chứng dị_ứng mắt mãn_tính và nghiêm_trọng . Điều_trị
    lâu_dài bằng thuốc steroid cần phải theo phác_đồ điều_trị , vì tác_dụng không
    mong_muốn có_thể làm tăng nguy_cơ nhiễm_trùng , tăng nhãn áp và đục thuỷ_tinh_thể
    .'
- source_sentence: Tương_tác thuốc Momenazal
  sentences:
  - Sử_dụng chung các thuốc giống thần_kinh giao_cảm nói_chung bao_gồm cả Momenazal
    cho người_bệnh đang dùng các thuốc thuốc chống trầm_cảm ba vòng hay thuốc ức_chế
    monoaminoxydase , maprotilin có_thể gây phản_ứng tăng huyết_áp mức_độ nặng . Nên
    đây là chống chỉ_định tuyệt_đối .
  - 'Cách dùng : Thuốc Tarnir dùng đường uống , bạn nên uống nguyên viên thuốc với
    một cốc nước không nên bẻ hoặc chia nhỏ thuốc . Liều dùng : Thuốc Tarnir được
    dùng theo chỉ_định của bác_sĩ , bạn có_thể tham_khảo thêm liều khuyến_cáo dưới
    đây : Đối_với người_lớn và trẻ_em trên 12 tuổi : Mỗi ngày uống hai lần , mỗi lần
    uống 1 viên , các lần cách nhau 12 giờ . Thời_gian điều_trị tùy thuộc vào đáp_ứng
    của từng bệnh_nhân . Đối_với trẻ_em từ 6 tháng đến 12 tuổi : Liều dùng khuyến_cáo
    là 14mg / kg / ngày , không được vượt quá 600mg / ngày . Đối_với bệnh_nhân suy
    thận : với người có độ thanh thải dưới 30ml / phút , dùng liều 300mg 1 lần duy_nhất
    trong ngày .'
  - Những loại thuốc tuyệt_đối không được dùng chung - Công_ty TNHH Đông_Dược_Xuân_Quang
    Một thiếu_nữ 18 tuổi ở Giang_Môn , Quảng_Đông ( Trung_Quốc ) qua_đời sau khi uống
    hai loại thuốc cảm_cúm cùng lúc . Theo báo_cáo , cô gái sử_dụng một thuốc giảm
    đau và viên nang có chứa thành_phần methoxyphenamine .
- source_sentence: Các yếu_tố nguy_cơ của ung_thư da
  sentences:
  - "Ung_thư da là sự phát_triển bất_thường của các tế_bào da thường phát_triển nhất\
    \ trên da tiếp_xúc với ánh nắng mặt_trời . Những dạng ung_thư phổ_biến này cũng\
    \ có_thể xảy ra ở những vùng da của bạn không tiếp_xúc với ánh_sáng mặt_trời .\
    \ Có ba loại ung_thư da chính - ung_thư biểu mô tế_bào đáy , ung_thư biểu mô tế_bào\
    \ vảy và khối_u ác_tính . Bạn có_thể giảm nguy_cơ ung_thư da bằng cách hạn_chế\
    \ hoặc tránh tiếp_xúc với tia cực_tím ( UV ) . Kiểm_tra làn da của bạn để biết\
    \ những thay_đổi đáng ngờ có_thể giúp phát_hiện ung_thư da ở giai_đoạn sớm nhất\
    \ . Phát_hiện sớm ung_thư da mang đến cho bạn cơ_hội lớn nhất để điều_trị ung_thư\
    \ da thành_công . Ung_thư biểu mô tế_bào vảy là một loại ung_thư da thường gặp\
    \ \n Hầu_hết các bệnh ung_thư da đều có_thể phòng_ngừa được . Để bảo_vệ bản_thân\
    \ , hãy làm theo các mẹo phòng_chống ung_thư da sau : Tránh ánh nắng mặt_trời\
    \ vào giữa ngày . Đối_với nhiều người ở Bắc_Mỹ , các tia nắng mặt_trời mạnh nhất\
    \ trong khoảng từ 10 giờ sáng đến 4 giờ chiều . Lên lịch các hoạt_động ngoài_trời\
    \ cho những thời_điểm khác trong ngày , ngay cả trong mùa đông hoặc khi trời nhiều\
    \ mây . Bạn hấp_thụ bức_xạ UV quanh_năm và các đám mây cung_cấp ít sự bảo_vệ khỏi\
    \ các tia gây hại . Tránh ánh nắng mặt_trời mạnh nhất giúp bạn tránh được những\
    \ vết cháy nắng và nắng_nóng gây tổn_thương da và tăng nguy_cơ phát_triển ung_thư\
    \ da . Phơi nắng tích_lũy theo thời_gian cũng có_thể gây ung_thư da . Mặc kem\
    \ chống nắng quanh_năm : Kem chống nắng không lọc được tất_cả các bức_xạ tia cực_tím\
    \ có hại , đặc_biệt là bức_xạ có_thể dẫn đến khối_u ác_tính . Nhưng chúng đóng\
    \ một vai_trò quan_trọng trong một chương_trình chống nắng tổng_thể . Sử_dụng\
    \ kem chống nắng là một_cách phòng_ngừa bệnh ung_thư da Sử_dụng kem chống nắng\
    \ phổ rộng với SPF ít_nhất là 30 , ngay cả trong những ngày nhiều mây . Thoa kem\
    \ chống nắng một_cách hào_phóng , và bôi lại sau mỗi hai giờ - hoặc thường_xuyên\
    \ hơn nếu bạn đang bơi hoặc ra mồ_hôi . Sử_dụng một lượng lớn kem chống nắng trên\
    \ tất_cả các vùng da bị phơi nhiễm , bao_gồm cả môi , chóp tai và mu bàn_tay và\
    \ cổ của bạn . Mặc quần_áo bảo_hộ : kem chống nắng không cung_cấp sự bảo_vệ hoàn_toàn\
    \ khỏi tia UV. Vì_vậy , che_phủ làn da của bạn với quần_áo tối màu , dệt chặt_chẽ\
    \ che cánh_tay và chân của bạn , và một chiếc mũ rộng vành , mang lại sự bảo_vệ\
    \ nhiều hơn so với mũ bóng_chày hoặc tấm che mặt . Đeo kính_râm : hãy tìm những\
    \ loại chặn cả hai loại bức_xạ UV - tia UVA và UVB. Kiểm_tra da của bạn thường_xuyên\
    \ và báo_cáo thay_đổi với bác_sĩ của bạn . Kiểm_tra da của bạn thường_xuyên để\
    \ phát_triển da mới hoặc thay_đổi trong các nốt_ruồi , tàn_nhang , vết sưng và\
    \ vết bớt hiện có . Khách_hàng có_thể trực_tiếp đến hệ_thống Y_tế Vinmec trên\
    \ toàn_quốc để thăm khám hoặc liên_hệ hotline tại đây để được hỗ_trợ ."
  - '2.1 . Chỉ_định Thuốc Phacoparamol được dùng trong các trường_hợp sau : Sốt ,
    đau_đầu , đau nhức cơ_bắp , đau khớp do cảm_cúm , cảm lạnh gây ra . Hỗ_trợ điều_trị
    triệu_chứng_bệnh nhiễm_trùng đường hô_hấp trên gây hắt_hơi , chảy nước_mắt , nghẹt
    mũi , sổ_mũi , ớn lạnh ; giảm triệu_chứng viêm xoang mũi do nhiễm_khuẩn hay thời_tiết
    , viêm mũi dị_ứng . 2.2 . Chống chỉ_định Không dùng thuốc Phacoparamol trong trường_hợp
    sau : Bệnh_nhân suy gan hoặc bị suy thận nặng . Người mẫn_cảm với bất_kỳ thành_phần_nào
    của thuốc Phacoparamol . Người_bệnh đang bị cơn hen cấp . Người_bệnh thiếu_hụt
    glucose - 6 – phosphat dehydrogenase ( G6PD ) Người_bệnh có triệu_chứng của bệnh
    phì đại tuyến tiền_liệt ; tắc cổ bàng_quang ; Glocom góc hẹp . Người_bệnh dùng
    thuốc ức_chế monoamin oxydase ( IMAO ) trong vòng 14 ngày , tính đến thời_điểm
    điều_trị bằng thuốc clorpheniramin . Vì tính_chất chống tiết acetylcholin của
    clorpheniramin bị tăng lên khi dùng chung với các chất ức_chế MAO.'
  - 'Ung_Thư Da Sức_Khoẻ Bí_quyết chăm_sóc sức_khoẻ cho mọi người Home Các Loại Bệnh
    Bệnh_Về Da và Tóc Ung_Thư Da Tiếp_xúc với những nguy_hại của môi_trường như môi_trường
    như môi_trường hoá_chất , thuốc diệt cỏ cũng tăng nguy_cơ ung_thư da . Nói_chung
    nguy_cơ mắc ung_thư da của bạn tăng lên theo tuổi , thường nhất là sau 50 tuổi
    . Tuy_nhiên một_số trường_hợp vẫn thấy ung_thư ở người trẻ từ Các biện_pháp điều_trị
    ung_thư da và sang thương tiền ung_thư da thay_đổi tuỳ theo kích_thước , phân_loại
    , độ ăn sâu và vị_trí của một hoặc nhiều sang thương . Hầu_hết đều dùng biện_pháp
    vô_cảm tại_chỗ và điều_trị ngoại_trú , nhưng đôi_khi chỉ thực_hiện_sinh_thiết
    sang thương . Hầu_hết các trường_hợp ung_thư da đều có_thể phòng_ngừa được . Bạn
    nên thực_hiện theo một_số biện_pháp sau để duy_trì sự khoẻ_mạnh của làn da . Những
    cách phòng_ngừa : Giảm thời_gian phơi nắng . Tránh làm_việc và tiếp_xúc ánh nắng
    mặt_trời quá lâu . Bỏng nắng , sạm nắng đều tăng Dấu_hiệu báo_động thường gặp
    nhất của ung_thư da là một chỗ biến_đổi bất_thường của da , ví_dụ như một vết
    loét đau , chảy_máu , đóng mài trên bề_mặt , lành rồi sau đó lại loét trợ lại
    ngay tại vị_trí này . Dấu_hiệu và triệu_chứng Dấu_hiệu đầu_tiên thường gặp của
    ung Ung_thư da là một tình_trạng phát_triển bất_thường của tế_bào da . Một trong
    những dạng ung_thư phổ_biến nhất hiện_nay . Ba loại ung_thư da thường gặp là ung_thư
    tế_bào đáy , tế_bào sừng và tế_bào hắc tố , trong đó phổ_biến nhất là ung_thư
    tế_bào đáy và tế'
- source_sentence: 'Phương_pháp điều_trị tự_nhiên số 5 : Châm_cứu'
  sentences:
  - Châm_cứu là một hình_thức y_học cổ_truyền của Trung_Quốc . Các kim rất mỏng được
    đưa vào da của bạn ở các điểm khác nhau trên_cơ_thể . Nó được sử_dụng để điều_trị
    nhiều tình_trạng khác nhau . Một bài báo được xuất_bản trong Cơ_sở dữ_liệu Cochrane
    về các đánh_giá có hệ_thống cho thấy nó có_thể giúp điều_trị chứng đau cơ xơ_hóa
    . Các tác_giả đã đánh_giá 9 nghiên_cứu với tổng_số 395 người tham_gia . Họ đã
    tìm ra một_số bằng_chứng cho thấy châm_cứu có_thể giúp cải_thiện tình_trạng đau
    và cứng khớp .
  - 'Một_số tương_tác thuốc của Hemarexin gồm : Ofloxacin , norfloxacin , ciprofloxacin
    , Ca carbonate , Na carbonate , Mg trisilicat , Tetracyclin , nước chè , Penicilamin
    , carbidopa / levodopa , methyldopa , hormon giáp , quinolon , muối Zn , ... khi
    sử_dụng đồng_thời . Trước khi sử_dụng thuốc Hemarexin , người_bệnh nên báo_cáo
    cho bác_sĩ về bệnh_lý của bản_thân , các loại thuốc mình đang sử_dụng để đề_phòng
    nguy_cơ tương_tác thuốc . Khi dùng thuốc , bệnh_nhân nên tuân_thủ đúng hướng_dẫn
    của bác_sĩ để luôn đạt được hiệu_quả trị_liệu tốt nhất . Theo_dõi website Bệnh_viện
    Đa_khoa Quốc_tế Vinmec để nắm thêm nhiều thông_tin sức_khỏe , dinh_dưỡng , làm_đẹp
    để bảo_vệ sức_khỏe cho bản_thân và những người_thân_yêu trong gia_đình . Để đặt
    lịch khám tại viện , Quý_khách vui_lòng bấm số HOTLINE hoặc đặt lịch trực_tiếp
    TẠI ĐÂY . Tải và đặt lịch khám tự_động trên ứng_dụng MyVinmec để quản_lý , theo_dõi
    lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng_dụng .'
  - Những lợi_ích của châm_cứu đối_với sức_khoẻ An Hoà Khang Những lợi_ích của châm_cứu
    đối_với sức_khoẻ Mặc_dù lão_hoá là một quá_trình_tự_nhiên của cơ_thể nhưng châm_cứu
    có_thể giúp làm chậm quá_trình này và giảm hiện_tượng lão_hoá hiệu_quả . Châm_cứu_giúp
    làm_đẹp da bằng cách tăng_cường lưu_thông máu đến các tế_bào da . Nó cũng giúp
    làm giảm nếp nhăn , đốm đồi_mồi và các dấu_hiệu lão_hoá khác . Đẩy_lùi viêm họng
    Đau họng có_thể là do bạn đã bị nhiễm_trùng , dị_ứng hoặc do các chất kích_thích
    . Việc châm_cứu_giúp tăng_cường lưu_thông máu , từ đó cải_thiện hệ miễn_dịch và
    khắc_phục các vấn_đề về hô_hấp hiệu_quả . Châm_cứu làm tăng lưu_lượng máu đến
    tử_cung , giúp thư giãn các cơ và kích_thích giải_phóng endorphin trong não để
    bạn quên đi cảm_giác khó_chịu và đau_đớn trong những ngày " đèn_đỏ " . Nếu muốn
    có đời_sống tình_dục tốt , bạn cần có sức_khoẻ tốt về cả_thể_chất lẫn tinh_thần
    và không bị rối_loạn tình_dục . Châm_cứu có_thể cải_thiện sức_khoẻ thể_chất và
    tinh_thần , từ đó giúp bạn có đời_sống tình_dục tốt_đẹp . Châm_cứu còn có_thể
    giúp điều_trị các chứng rối_loạn tình_dục như rối_loạn cương dương , xuất_tinh
    sớm ... Châm_cứu cũng được xem là một phương_pháp điều_trị hen_suyễn rất hiệu_quả
    . Các nghiên_cứu đã chỉ ra rằng , khoảng 70 bệnh_nhân bị hen_suyễn đã giảm bớt
    các triệu_chứng của bệnh sau khi điều_trị bằng cách châm_cứu . Đối_phó với hội_chứng
    ống cổ_tay Hội_chứng ống cổ_tay hay còn gọi là hội_chứng đường_hầm cổ_tay , hội_chứng
    chèn_ép thần_kinh giữa . Hội_chứng này xảy ra khi dây thần_kinh hoặc dây_chằng
    trong ống cổ_tay bị kích_thích do chấn_thương . Các biểu_hiện lâm_sàng của hội_chứng
    ống cổ_tay là ngứa ran hoặc tê ở lòng bàn_tay và các ngón tay , đặc_biệt là ngón_cái
    và ngón_giữa . Châm_cứu là một phương_pháp điều_trị hội_chứng ống cổ_tay rất hiệu_quả
    thay_vì bạn phải tiến_hành phẫu_thuật .
---

# SentenceTransformer based on vinai/phobert-base-v2

This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [vinai/phobert-base-v2](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2) on the [vi_nli-healthcare-supervised](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

## Model Details

### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [vinai/phobert-base-v2](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2) <!-- at revision e2375d266bdf39c6e8e9a87af16a5da3190b0cc8 -->
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
    - [vi_nli-healthcare-supervised](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised)
- **Language:** vi
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)

### Full Model Architecture

```
SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```

## Usage

### Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

```bash
pip install -U sentence-transformers
```

Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'Phương_pháp điều_trị tự_nhiên số 5 : Châm_cứu',
    'Châm_cứu là một hình_thức y_học cổ_truyền của Trung_Quốc . Các kim rất mỏng được đưa vào da của bạn ở các điểm khác nhau trên_cơ_thể . Nó được sử_dụng để điều_trị nhiều tình_trạng khác nhau . Một bài báo được xuất_bản trong Cơ_sở dữ_liệu Cochrane về các đánh_giá có hệ_thống cho thấy nó có_thể giúp điều_trị chứng đau cơ xơ_hóa . Các tác_giả đã đánh_giá 9 nghiên_cứu với tổng_số 395 người tham_gia . Họ đã tìm ra một_số bằng_chứng cho thấy châm_cứu có_thể giúp cải_thiện tình_trạng đau và cứng khớp .',
    'Những lợi_ích của châm_cứu đối_với sức_khoẻ An Hoà Khang Những lợi_ích của châm_cứu đối_với sức_khoẻ Mặc_dù lão_hoá là một quá_trình_tự_nhiên của cơ_thể nhưng châm_cứu có_thể giúp làm chậm quá_trình này và giảm hiện_tượng lão_hoá hiệu_quả . Châm_cứu_giúp làm_đẹp da bằng cách tăng_cường lưu_thông máu đến các tế_bào da . Nó cũng giúp làm giảm nếp nhăn , đốm đồi_mồi và các dấu_hiệu lão_hoá khác . Đẩy_lùi viêm họng Đau họng có_thể là do bạn đã bị nhiễm_trùng , dị_ứng hoặc do các chất kích_thích . Việc châm_cứu_giúp tăng_cường lưu_thông máu , từ đó cải_thiện hệ miễn_dịch và khắc_phục các vấn_đề về hô_hấp hiệu_quả . Châm_cứu làm tăng lưu_lượng máu đến tử_cung , giúp thư giãn các cơ và kích_thích giải_phóng endorphin trong não để bạn quên đi cảm_giác khó_chịu và đau_đớn trong những ngày " đèn_đỏ " . Nếu muốn có đời_sống tình_dục tốt , bạn cần có sức_khoẻ tốt về cả_thể_chất lẫn tinh_thần và không bị rối_loạn tình_dục . Châm_cứu có_thể cải_thiện sức_khoẻ thể_chất và tinh_thần , từ đó giúp bạn có đời_sống tình_dục tốt_đẹp . Châm_cứu còn có_thể giúp điều_trị các chứng rối_loạn tình_dục như rối_loạn cương dương , xuất_tinh sớm ... Châm_cứu cũng được xem là một phương_pháp điều_trị hen_suyễn rất hiệu_quả . Các nghiên_cứu đã chỉ ra rằng , khoảng 70 bệnh_nhân bị hen_suyễn đã giảm bớt các triệu_chứng của bệnh sau khi điều_trị bằng cách châm_cứu . Đối_phó với hội_chứng ống cổ_tay Hội_chứng ống cổ_tay hay còn gọi là hội_chứng đường_hầm cổ_tay , hội_chứng chèn_ép thần_kinh giữa . Hội_chứng này xảy ra khi dây thần_kinh hoặc dây_chằng trong ống cổ_tay bị kích_thích do chấn_thương . Các biểu_hiện lâm_sàng của hội_chứng ống cổ_tay là ngứa ran hoặc tê ở lòng bàn_tay và các ngón tay , đặc_biệt là ngón_cái và ngón_giữa . Châm_cứu là một phương_pháp điều_trị hội_chứng ống cổ_tay rất hiệu_quả thay_vì bạn phải tiến_hành phẫu_thuật .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```

<!--
### Direct Usage (Transformers)

<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>

</details>
-->

<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)

You can finetune this model on your own dataset.

<details><summary>Click to expand</summary>

</details>
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Dataset

#### vi_nli-healthcare-supervised

* Dataset: [vi_nli-healthcare-supervised](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised) at [3aadc4d](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised/tree/3aadc4df7524e16cc502f124a2b3ba77bd15c976)
* Size: 1,032,889 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
  |         | anchor                                                                           | positive                                                                            | negative                                                                             |
  |:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
  | type    | string                                                                           | string                                                                              | string                                                                               |
  | details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 10.1 tokens</li><li>max: 30 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 2 tokens</li><li>mean: 118.68 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 20 tokens</li><li>mean: 118.11 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> |
* Samples:
  | anchor                                                                                       | positive                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    | negative                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
  |:---------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
  | <code>Triệu_chứng của u sợi thần_kinh hạ_thanh môn</code>                                    | <code>Bệnh có_thể gặp ở từ 2 đến 60 tuổi nhưng hầu_hết tập_trung ở trẻ_em . Các triệu_chứng của u sợi thần_kinh hạ_thanh môn là khàn tiếng , khó thở , khò_khè , khó nuốt , khó phát_âm ... Trẻ thường được chẩn_đoán nhầm là hen phế_quản và được cho điều_trị nội_khoa nhưng không đáp_ứng với điều_trị . Tình_trạng khó thở ngày_càng tăng đặc_biệt khi nằm , trẻ phải ngồi , nằm đầu cao hoặc ngước cổ lên để thở . Trẻ thường nhập_viện với tình_trạng khó thở nặng , đôi_khi phải mở khí_quản cấp_cứu . Để chẩn_đoán bệnh , bác_sĩ sẽ nội_soi thanh_quản , chụp cắt_lớp vi_tính và sinh_thiết lấy mẫu bệnh_phẩm để thực_hiện xét_nghiệm giải_phẫu bệnh . Xét_nghiệm cho thấy là các tế_bào hình_thoi với nhân gợn sóng , collagen và những sợi thần_kinh trong đó . Ngoài_ra , có_thể xét_nghiệm_hóa mô miễn_dịch dương_tính với S100 để chẩn_đoán u sợi thần_kinh hạ_thanh môn .</code>                                                                                                                                                              | <code>Triệu_chứng ung_thư thanh_quản | Triệu_chứng ung_thư thanh_quản > Hiện_nay , rất nhiều người chưa hiểu đầy_đủ về bệnh ung_thư thanh_quản , không biết về các triệu_chứng của nó , không ít bệnh_nhân vì_thế_mà để mất cơ_hội điều_trị bệnh tốt nhất , gây nguy_hại đến tính_mạng . Vậy thì , sau đây chúng_tôi sẽ giới_thiệu tới các bạn những dạng bệnh và triệu_chứng cơ_bản của ung_thư thanh_quản . Khối_u có_thể nằm ở những vị_trí khác nhau của vùng hầu họng , thông_thường chia ung_thư vòm họng thành ba loại : ung_thư trên thanh môn , ung_thư thanh môn và ung_thư dưới thanh môn . Ung_thư thanh_quản trên thanh môn chỉ khối_u nằm ở vị_trí trên dây thanh , ung_thư thanh môn là chỉ ung_thư dây thanh , ung_thư dưới thanh môn là chỉ khối_u nằm ở dưới thanh đới và trên sụn nhẫn . Ung_thư thanh_quản có những triệu_chứng gì ? 1 . Giọng nói khản cổ kéo_dài , họng có cảm_giác vướng hoặc nuốt đau : Khàn tiếng liên_tục là triệu_chứng thường gặp nhất của ung_thư thanh_quản giai_đoạn sớm . Trong cuộc_sống hằng...</code> |
  | <code>Quy_trình chụp cắt_lớp vi_tính hốc mắt axial và coronal có tiêm thuốc cản_quang</code> | <code>Khi người gặp chấn_thương vùng hốc mắt , bác_sĩ sẽ có chỉ_định chụp cắt_lớp vi_tính Chỉ_định : ● Chấn_thương vùng hốc mắt . ● Viêm , nhiễm_trùng như viêm dây thần_kinh thị_giác ... ● Nghi_ngờ có tổn_thương mạch_máu , thần_kinh , khối_u trong vùng hốc mắt . ● Chỉ_định theo yêu_cầu chuyên_môn của bác_sĩ điều_trị . Chống chỉ_định : ● Chống chỉ_định tương_đối : Phụ_nữ mang thai , trẻ nhỏ . Phụ_nữ mang thai nếu chụp phải dùng áo chì để che vùng bụng nếu chụp . ● Chống chỉ_định tuyệt_đối trong các trường_hợp có chống chỉ_định với thuốc đối quang như : Bệnh_nhân mắc bệnh suy thận , suy gan , suy tim nặng , tiền_sử dị_ứng với thuốc cản_quang , hen phế_quản hay cường_giáp_trạng chưa điều_trị ổn_định ... <br> ● Trẻ nhỏ có_thể không hợp_tác trong quá_trình chụp : Xử_trí bằng cách có_thể chụp lúc trẻ ngủ , dùng thuốc an_thần hoặc một_số trường_hợp phải gây_mê . ● Người_bệnh không_thể ngửa cổ được khi chụp lớp cắt đứng ngang ( coronal ) , có_thể tái_tạo_hình_ảnh từ hướng cắt ngang đối_với các máy chụp...</code> | <code>Hệ_thống chụp cắt_lớp võng_mạc hỗ_trợ chẩn_đoán các bệnh_lý chuyên_sâu ( VO H ) - Bệnh_viện Mắt TPHCM vừa được trang_bị Hệ_thống chụp cắt_lớp võng_mạc CIRRUS HD - OCT 5000 ( OCT - A ) nhằm hỗ_trợ chẩn_đoán các bệnh_lý chuyên_sâu về mắt . Đây là máy chẩn_đoán hình_ảnh không xâm_lấn có_thể chụp được những vi_mạch_máu của võng_mạc , hắc mạc , được xem là thành_tựu công_nghệ sáng_tạo nổi_bật mới được Cục quản_lý thuốc và thực_phẩm Mỹ công_nhận . Máy OCT - A sử_dụng kỹ_thuật laser quét để ghi_nhận hình_ảnh các mạch_máu ở võng_mạc là lớp thần_kinh của mắt . Xét_nghiệm thực_hiện nhanh chỉ trong vòng 15 giây , người_bệnh chỉ cần nhìn vào tia hướng_dẫn trong máy như đo kính thông_thường . Ngoài_ra tia laser quét ở phổ hồng_ngoại có năng_lượng thấp không gây bất_cứ tổn_thương nào cho mắt của người_bệnh . Trước_đây để ghi_nhận được hình_ảnh các mạch_máu tương_tự thì phải tiêm thuốc cản_quang vào tĩnh_mạch người_bệnh và điều này tiềm_ẩn rủi_ro do thuốc gây ra . Người_bệnh cũng phải chịu hàng chục ...</code> |
  | <code>Thế_nào là hở van tim 3 lá ?</code>                                                    | <code>Van 3 lá nằm giữa tâm_nhĩ phải và tâm_thất phải của tim , có tác_dụng cho máu lưu_thông theo một_chiều từ tâm_nhĩ xuống tâm_thất . Van 3 lá sẽ mở ra khi tâm_nhĩ co lại để bơm máu vào tâm_thất phải , van ba_lá đóng lại khi tâm_thất co tống máu vào động_mạch phổi , để có_thể ngăn dòng máu chảy ngược về tâm_nhĩ . Hở van tim 3 lá là tình_trạng van không đóng kín hoàn_toàn khi tâm_thất phải co lại , để bơm máu lên động_mạch phổi , khiến cho một phần máu bị trào ngược trở_lại thất phải . Khi có một lượng máu chảy ngược trở_lại tâm_nhĩ thì tâm_nhĩ phải cần phải hoạt_động nhiều hơn và trở_nên to ra , lâu dần gây suy chức_năng tim phải và gây ra nhiều biến_chứng như suy tim , rung nhĩ ... Hở van ba_lá tùy theo mức_độ mà được chia thành 4 mức_độ khác nhau : Hở van tim tim 3 lá 1 / 4 : Mức_độ hở van ba_lá nhẹ nhất , thông_thường còn được gọi là hở van sinh_lý , có_thể gặp ở nhiều người khỏe mạnh bình_thường . Hở van 2 lá 2 / 4 : Mức_độ hở van trung_bình và cần tiến_hành điều_trị khi thấy có các t...</code>    | <code>Trang_chủ Bệnh tim_mạch Bệnh_lý về van tim Hở van tim 3 lá Hở van tim 3 lá là gì ? 19 / 04 / 2016 534 luợt xem Hở van tim 3 lá là gì , hậu_quả hở van tim 3 lá như thế_nào và hở van tim 3 lá cần lưu_ý những gì là những vấn_đề mọi người cần trang_bị cho mình những kiến_thức cần_thiết để biết cách đối_phó với căn_bệnh nguy_hiểm này . Van tim 3 lá bị hở cần được phát_hiện sớm và điều_trị hiệu_quả . Khi hai tâm_thất bóp ( thời_kỳ tâm thu ) thì van 2 lá và van 3 lá đóng kín , đồng_thời van động_mạch chủ và van động_mạch phổi mở để đẩy máu lên phổi và đưa máu giàu ôxy tới nuôi các tế_bào . Khi tâm_nhĩ nghỉ ( thời_kỳ tâm trương ) , 2 van động_mạch chủ và phổi đóng kín để máu không chảy ngược_lại tâm_thất được . Chúng_ta có_thể coi các van tim là những cánh cửa , khi mở ra cho máu chảy một_chiều , khi đóng lại giữ máu không chảy ngược_lại được . Van tim 3 lá là van tim thông giữa tâm_nhĩ phải và tâm_thất phải . Nếu van 3 lá bị hở , người_ta gọi là bệnh hở van tim 3 lá . Nguyên_nhân hở van tim 3...</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
  ```json
  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  ```

### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters

- `per_device_train_batch_size`: 128
- `learning_rate`: 0.0001
- `weight_decay`: 0.1
- `num_train_epochs`: 1
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates

#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>

- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 0.0001
- `weight_decay`: 0.1
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: True
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `include_for_metrics`: []
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`: 
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional

</details>

### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>

| Epoch  | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.0062 | 50   | 3.345         |
| 0.0124 | 100  | 0.8099        |
| 0.0186 | 150  | 0.3079        |
| 0.0248 | 200  | 0.2089        |
| 0.0310 | 250  | 0.1961        |
| 0.0372 | 300  | 0.186         |
| 0.0434 | 350  | 0.1607        |
| 0.0496 | 400  | 0.1483        |
| 0.0558 | 450  | 0.1391        |
| 0.0620 | 500  | 0.1343        |
| 0.0682 | 550  | 0.1235        |
| 0.0743 | 600  | 0.1222        |
| 0.0805 | 650  | 0.1186        |
| 0.0867 | 700  | 0.128         |
| 0.0929 | 750  | 0.1145        |
| 0.0991 | 800  | 0.1153        |
| 0.1053 | 850  | 0.1143        |
| 0.1115 | 900  | 0.1099        |
| 0.1177 | 950  | 0.1018        |
| 0.1239 | 1000 | 0.1079        |
| 0.1301 | 1050 | 0.0982        |
| 0.1363 | 1100 | 0.0949        |
| 0.1425 | 1150 | 0.0945        |
| 0.1487 | 1200 | 0.0952        |
| 0.1549 | 1250 | 0.1162        |
| 0.1611 | 1300 | 0.0965        |
| 0.1673 | 1350 | 0.0847        |
| 0.1735 | 1400 | 0.0916        |
| 0.1797 | 1450 | 0.0821        |
| 0.1859 | 1500 | 0.0693        |
| 0.1921 | 1550 | 0.0753        |
| 0.1983 | 1600 | 0.072         |
| 0.2045 | 1650 | 0.0718        |
| 0.2107 | 1700 | 0.0715        |
| 0.2169 | 1750 | 0.0711        |
| 0.2230 | 1800 | 0.0731        |
| 0.2292 | 1850 | 0.0636        |
| 0.2354 | 1900 | 0.076         |
| 0.2416 | 1950 | 0.06          |
| 0.2478 | 2000 | 0.0582        |
| 0.2540 | 2050 | 0.056         |
| 0.2602 | 2100 | 0.0539        |
| 0.2664 | 2150 | 0.0548        |
| 0.2726 | 2200 | 0.0522        |
| 0.2788 | 2250 | 0.0429        |
| 0.2850 | 2300 | 0.0543        |
| 0.2912 | 2350 | 0.055         |
| 0.2974 | 2400 | 0.0449        |
| 0.3036 | 2450 | 0.0526        |
| 0.3098 | 2500 | 0.0432        |
| 0.3160 | 2550 | 0.0513        |
| 0.3222 | 2600 | 0.0478        |
| 0.3284 | 2650 | 0.041         |
| 0.3346 | 2700 | 0.0455        |
| 0.3408 | 2750 | 0.0515        |
| 0.3470 | 2800 | 0.0455        |
| 0.3532 | 2850 | 0.0429        |
| 0.3594 | 2900 | 0.037         |
| 0.3656 | 2950 | 0.0329        |
| 0.3717 | 3000 | 0.0381        |
| 0.3779 | 3050 | 0.0381        |
| 0.3841 | 3100 | 0.0373        |
| 0.3903 | 3150 | 0.0405        |
| 0.3965 | 3200 | 0.0344        |
| 0.4027 | 3250 | 0.0345        |
| 0.4089 | 3300 | 0.0327        |
| 0.4151 | 3350 | 0.0271        |
| 0.4213 | 3400 | 0.0314        |
| 0.4275 | 3450 | 0.0352        |
| 0.4337 | 3500 | 0.0262        |
| 0.4399 | 3550 | 0.0295        |
| 0.4461 | 3600 | 0.0284        |
| 0.4523 | 3650 | 0.0248        |
| 0.4585 | 3700 | 0.0239        |
| 0.4647 | 3750 | 0.0272        |
| 0.4709 | 3800 | 0.0253        |
| 0.4771 | 3850 | 0.0288        |
| 0.4833 | 3900 | 0.0267        |
| 0.4895 | 3950 | 0.027         |
| 0.4957 | 4000 | 0.0233        |
| 0.5019 | 4050 | 0.0237        |
| 0.5081 | 4100 | 0.0224        |
| 0.5143 | 4150 | 0.0252        |
| 0.5204 | 4200 | 0.0228        |
| 0.5266 | 4250 | 0.0243        |
| 0.5328 | 4300 | 0.0269        |
| 0.5390 | 4350 | 0.0228        |
| 0.5452 | 4400 | 0.0219        |
| 0.5514 | 4450 | 0.0215        |
| 0.5576 | 4500 | 0.0242        |
| 0.5638 | 4550 | 0.0199        |
| 0.5700 | 4600 | 0.0196        |
| 0.5762 | 4650 | 0.0171        |
| 0.5824 | 4700 | 0.0161        |
| 0.5886 | 4750 | 0.0182        |
| 0.5948 | 4800 | 0.019         |
| 0.6010 | 4850 | 0.0192        |
| 0.6072 | 4900 | 0.018         |
| 0.6134 | 4950 | 0.016         |
| 0.6196 | 5000 | 0.0167        |
| 0.6258 | 5050 | 0.0155        |
| 0.6320 | 5100 | 0.0151        |
| 0.6382 | 5150 | 0.0169        |
| 0.6444 | 5200 | 0.0151        |
| 0.6506 | 5250 | 0.0152        |
| 0.6568 | 5300 | 0.0141        |
| 0.6629 | 5350 | 0.0167        |
| 0.6691 | 5400 | 0.0159        |
| 0.6753 | 5450 | 0.0163        |
| 0.6815 | 5500 | 0.0153        |
| 0.6877 | 5550 | 0.0122        |
| 0.6939 | 5600 | 0.016         |
| 0.7001 | 5650 | 0.0169        |
| 0.7063 | 5700 | 0.0132        |
| 0.7125 | 5750 | 0.0129        |
| 0.7187 | 5800 | 0.0128        |
| 0.7249 | 5850 | 0.0119        |
| 0.7311 | 5900 | 0.0118        |
| 0.7373 | 5950 | 0.0138        |
| 0.7435 | 6000 | 0.0123        |
| 0.7497 | 6050 | 0.0104        |
| 0.7559 | 6100 | 0.0147        |
| 0.7621 | 6150 | 0.0102        |
| 0.7683 | 6200 | 0.0125        |
| 0.7745 | 6250 | 0.0133        |
| 0.7807 | 6300 | 0.0134        |
| 0.7869 | 6350 | 0.0125        |
| 0.7931 | 6400 | 0.0119        |
| 0.7993 | 6450 | 0.0134        |
| 0.8055 | 6500 | 0.0144        |
| 0.8116 | 6550 | 0.0119        |
| 0.8178 | 6600 | 0.0109        |
| 0.8240 | 6650 | 0.0098        |
| 0.8302 | 6700 | 0.0115        |
| 0.8364 | 6750 | 0.0127        |
| 0.8426 | 6800 | 0.0102        |
| 0.8488 | 6850 | 0.011         |
| 0.8550 | 6900 | 0.0114        |
| 0.8612 | 6950 | 0.0116        |
| 0.8674 | 7000 | 0.0102        |
| 0.8736 | 7050 | 0.0104        |
| 0.8798 | 7100 | 0.0098        |
| 0.8860 | 7150 | 0.01          |
| 0.8922 | 7200 | 0.01          |
| 0.8984 | 7250 | 0.0085        |
| 0.9046 | 7300 | 0.0106        |
| 0.9108 | 7350 | 0.0085        |
| 0.9170 | 7400 | 0.0092        |
| 0.9232 | 7450 | 0.0095        |
| 0.9294 | 7500 | 0.0099        |
| 0.9356 | 7550 | 0.0113        |
| 0.9418 | 7600 | 0.0077        |
| 0.9480 | 7650 | 0.0095        |
| 0.9542 | 7700 | 0.0077        |
| 0.9603 | 7750 | 0.0089        |
| 0.9665 | 7800 | 0.009         |
| 0.9727 | 7850 | 0.0077        |
| 0.9789 | 7900 | 0.0101        |
| 0.9851 | 7950 | 0.0088        |
| 0.9913 | 8000 | 0.0098        |
| 0.9975 | 8050 | 0.0102        |

</details>

### Framework Versions
- Python: 3.10.13
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.47.1
- PyTorch: 2.2.0
- Accelerate: 0.26.0
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0

## Citation

### BibTeX

#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
    title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
    booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
    month = "11",
    year = "2019",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```

#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
    title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
    author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
    year={2017},
    eprint={1705.00652},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->