File size: 1,862 Bytes
d3acad1 6d614a8 d3acad1 6d614a8 d3acad1 6d614a8 d3acad1 d2e426f d3acad1 d2e426f 4bf036b d2e426f |
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dataset_info:
features:
- name: caso_clinico
dtype: string
- name: Diagnostico
dtype: string
- name: Especialidad
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 47156
num_examples: 62
download_size: 33848
dataset_size: 47156
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
license: cc-by-nc-sa-4.0
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Este corpus se ha construido con ayuda de profesionales del sector de la salud de diversos ámbitos: cardiología, traumatología, urgencias, psiquiatría, neurología, dermatología, otorrino larongología, anestesia.
El template para este dataset, con el fin de poder evaluar adecuadamente el rendimiento de LLMs sobre esta tarea, es el siguiente:
```
prompt_template="""A partir del caso clínico que se expone a continuación, tu tarea es la siguiente.
Como médico experto, tu tarea es la de diagnosticar al paciente en base al caso clínico. Responde únicamente con el diagnóstico para el paciente de forma concisa.
Caso clínico: {caso_clinico}
"""
# cómo usarlo con un LLM:
system_prompt = "Eres un experto en medicina que realiza diagnósticos en base a casos clínicos."
messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": prompt_template.format(caso_clinico=caso_clinico)}
]
mssg = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
```
El corpus ha sido el resultado de una colaboración conjunta de [LenguajeNatural.AI](https://lenguajenatural.ai), [IE University](https://www.ie.edu/university/) y diversos profesionales de la salud.
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