JunMa11/MedJev
О проекте
Инструмент для извлечения структурированных клинических переменных из свободного текста медицинских записей: превращает заметки в табличные данные, работая локально на одной потребительской GPU без отправки данных наружу.
Чем пригодится
- Извлечь из выписок поля вроде факта госпитализации или стадии в готовую таблицу
- Обучить модель на своих размеченных записях под новые поля
- Оценить точность и задержку извлечения на dev-сплите через medjev.evaluate
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 5.
- Всплеск держится 3 дня подряд — это не случайный выброс.
- Репозиторию 3 дня, а у него уже 83 звезды. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #188.
- Около 6 форков в сутки — код забирают себе.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 83
- Сегодня
- 0 · к вечеру ≈ 5
- Форков
- 15
- Issues и pull requests
- 0
- Наблюдателей
- 1
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 22 сентября 2026
- Последний коммит
- 22 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 25 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #187
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/JunMa11/MedJev)Ещё в этой категории
-
6,6
jaredpalmer/kev
kev — LoRA-адаптер с небольшим readout-хедом на базе Qwen2.5-0.5B, который за один forward pass отвечает на множество типизированных вопросов по документу, выдавая калиброванные вероятности вместо текста.
-
6,0
deepopen-com/deepopen
Открытый неавторегрессионный движок принятия решений (System 1) для структурированных типовых задач: за один forward pass выдаёт типизированные ответы (choice, score, noul) на 100+ языках без генерации текста. Подходит…
-
5,6
togethercomputer/tev1
Открытый датасет и рецепт дообучения Qwen3.5-4B для выбора одного варианта из 2–24 по контексту и вопросу. Репозиторий содержит данные, скрипты сборки, обучения через Together AI и оценки.
-
5,0
NVIDIA/Model-Optimizer
Библиотека NVIDIA для сжатия и ускорения моделей: квантизация, прунинг, дистилляция, NAS и speculative decoding с экспортом в TensorRT-LLM, vLLM, SGLang. Для ML-инженеров, готовящих модели к деплою.
-
4,6
Liuziyu77/Valen
Мультимодальная модель принятия решений на базе Qwen3.5-0.8B/2B: принимает текст, изображения и видео с инструкцией и возвращает вероятности по заданным вариантам без генерации токенов ответа. Включает код модели,…
-
4,6
mizorewww/laya-mlx
Нативный MLX-рантайм для типизированных решающих моделей Laya: возвращает вероятности выбора, оценки или истинности без генерации текста, работает локально на Apple Silicon.