Meddies/meddies-persona-vie
Meddies Persona VIE Vietnamese synthetic patient personas for teams that need better patient context, not just better-looking generated text. [!IMPORTANT] This is a research and simulation artifact for healthcare AI teams building Vietnamese synthetic data pipelines. It is not a record of real patients, not a prevalence reference, and not a tool for clinical decision-making. If you want to use this dataset in commercial work, please contact us at… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Meddies/meddies-persona-vie.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🏥 Persona bệnh nhân n synthetic cho AI y tế tại Việt Nam
Bộ dữ liệu 100K–1M persona bệnh nhân n synthetic, thiết kế riêng cho các nhóm phát triển AI y tế cần ngữ cảnh bệnh nhân thực tế, không chỉ văn bản sinh tạo đẹp.
Meddies Persona VIE là một bộ dữ liệu nghiên cứu mô phỏng, chứa hơn 100.000 profile bệnh nhân n synthetic được tạo máy, tập trung vào bối cảnh y tế tại Việt Nam. Đây không phải là dữ liệu bệnh nhân thực, không phải tài liệu tham khảo tần suất bệnh, và không dùng cho ra quyết định lâm sự. Mỗi hồ sơ bao gồm thông tin chi tiết về dân số học, xã hội kinh tế, lối sống, tiền sử bệnh, thói quen sức khỏe và niềm tin văn hóa truyền thống.
✨ Điểm nổi bật
- Hồ sơ dân số học chi tiết: Tên, giới tính, ngày sinh, độ tuổi, tỉnh/thành, loại hộ khẩu, tôn giáo, ngôn ngữ và dia phương ngữ.
- Dữ liệu xã hội kinh tế: Trình độ giáo dục, nghề nghiệp, tình trạng việc làm, phân vị thu nhập, bảo hiểm y tế, kích thước hộ gia đình, loại nhà ở, tiếp cận giao thông và an ninh lương thực.
- Lối sống cá nhân: Thói quen hút thuốc, uống rượu, chất lượng dinh dưỡng, tần suất tập thể dục.
- Tiền sử bệnh phong phú: Chẩn đoán bệnh mạn, tiền sử bệnh qua, phẫu thuật, dị ứng, tiền sử gia đình, tiêm chủng và tiếp xúc môi trường.
- Bối cảnh sức khỏe tâm thần: Mức độ căng thẳng, các yếu tố gây căng thẳng, cô đơn xã hội, tiền sử lạm dụng chất gây nghiện, chất lượng giấc ngủ, rối loạn lo âu và trầm cảm.
- Niềm tin văn hóa truyền thống: Thế giới quan về hơi nóng nội tại, gió bên ngoài, thái độ thờ cúng lễ nghi, sở thích dùng thuốc phối và liệu pháp truyền thống.
- Hành vi chăm sóc sức khỏe: Mẫu tìm kiếm dịch vụ y tế, sử dụng thuốc truyền thống, mức độ hiểu biết sức khỏe, xu hướng tự điều trị và thiên vị chăm sóc sức khỏe.
- Danh sách thuốc cá nhân hóa: Tên thuốc, liều dùng, tần suất, ngày bắt đầu và bác sĩ kê đơn.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu bệnh nhân tổng quát, Meddies Persona VIE chú trọng vào bối cảnh văn hóa và kinh tế điển hình tại Việt Nam — từ niềm tin về "hơi nóng nội tại" đến thói quen dùng thuốc truyền thống. Điều này giúp các nhóm phát triển mô hình AI y tế tạo ra dữ liệu huấn luyện và kiểm tra phản ánh đúng thực tế lâm sàng địa phương.
Dữ liệu được cấu trúc dưới dạng Parquet, hỗ trợ tải về qua thư viện Hugging Face Datasets, Dask, Polars và Mlcroissant — thuận tiện tích hợp ngay vào pipeline xử lý dữ liệu hiện có.
#SyntheticPatient #VietnameseHealthcare #MedicalAI #PatientSimulation #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
[!NOTE] We have released a paper for OpenThoughts! See our paper here. Open-Thoughts-114k Open synthetic reasoning dataset with 114k high-quality examples covering math, science, code, and puzzles! Inspect the content with rich formatting with Curator Viewer. Available Subsets default subset containing ready-to-train data used to finetune the OpenThinker-7B and OpenThinker-32B models: ds = load_dataset("open-thoughts/OpenThoughts-114k"… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/open-thoughts/OpenThoughts-114k.
Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas This repo releases data introduced in our paper Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas: We propose a novel persona-driven data synthesis methodology that leverages various perspectives within a large language model (LLM) to create diverse synthetic data. To fully exploit this methodology at scale, we introduce PERSONA HUB – a collection of 1 billion diverse personas automatically curated from web… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/proj-persona/PersonaHub.
Dataset Card for Wikimedia Wikipedia Dataset Summary Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The dataset is built from the Wikipedia dumps (https://dumps.wikimedia.org/) with one subset per language, each containing a single train split. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.). All language subsets have already been processed for recent dump… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.
Dataset Card for UltraChat 200k Dataset Description This is a heavily filtered version of the UltraChat dataset and was used to train Zephyr-7B-β, a state of the art 7b chat model. The original datasets consists of 1.4M dialogues generated by ChatGPT and spanning a wide range of topics. To create UltraChat 200k, we applied the following logic: Selection of a subset of data for faster supervised fine tuning. Truecasing of the dataset, as we observed around 5% of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k.
Dataset Card for MMLU Dataset Summary Measuring Massive Multitask Language Understanding by Dan Hendrycks, Collin Burns, Steven Basart, Andy Zou, Mantas Mazeika, Dawn Song, and Jacob Steinhardt (ICLR 2021). This is a massive multitask test consisting of multiple-choice questions from various branches of knowledge. The test spans subjects in the humanities, social sciences, hard sciences, and other areas that are important for some people to learn. This covers 57… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu.
Dataset Card for "imdb" Dataset Summary Large Movie Review Dataset. This is a dataset for binary sentiment classification containing substantially more data than previous benchmark datasets. We provide a set of 25,000 highly polar movie reviews for training, and 25,000 for testing. There is additional unlabeled data for use as well. Supported Tasks and Leaderboards More Information Needed Languages More Information Needed… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/stanfordnlp/imdb.
OpenR1-Math-220k Dataset description OpenR1-Math-220k is a large-scale dataset for mathematical reasoning. It consists of 220k math problems with two to four reasoning traces generated by DeepSeek R1 for problems from NuminaMath 1.5. The traces were verified using Math Verify for most samples and Llama-3.3-70B-Instruct as a judge for 12% of the samples, and each problem contains at least one reasoning trace with a correct answer. The dataset consists of two… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/open-r1/OpenR1-Math-220k.
Cosmopedia v0.1 Image generated by DALL-E, the prompt was generated by Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 Note: Cosmopedia v0.2 is available at smollm-corpus User: What do you think "Cosmopedia" could mean? Hint: in our case it's not related to cosmology. Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1: A possible meaning for "Cosmopedia" could be an encyclopedia or collection of information about different cultures, societies, and topics from around the world, emphasizing diversity and global… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceTB/cosmopedia.