专为医疗领域设计，自动将临床指南等文档转为结构化问答数据集，用于训练AI模型，推动智慧医疗发展。平台融合NLP、多模态数据处理与质量管控，支持CDSS、医学教育等场景，降低数据标注成本，加速医疗AI落地。
开源！专业的医疗AI数据集生成与管理平台
源代码
https://www.gitcc.com/pku-unit/neptune
neptune是GCC平台开源的专业的医疗AI数据集生成与管理平台
专为医疗领域设计的智能数据集生成与管理平台。它能够将医疗文档（临床指南、医学文献、诊疗规范等）自动转化为高质量的问答数据集，用于训练医疗AI模型，推动智慧医疗的发展。
界面
功能
数据集
Neptune开源项目深度解析
项目定位
Neptune是由GCC平台开源的医疗AI专用数据集生成与管理平台，源代码地址：https://www.gitcc.com/pku-unit/neptune。项目聚焦医疗领域数据资产化需求，通过自动化技术将临床指南、医学文献、诊疗规范等非结构化医疗文档转化为结构化问答数据集，为医疗AI模型训练提供高质量数据支撑，推动智慧医疗场景落地。
核心功能与技术架构
- 智能数据解析引擎
：采用医疗垂直领域的NLP算法（如MedBERT、BioBERT），支持对PDF/DOCX/HTML等格式文档的自动解析。通过实体识别（疾病、药物、症状）、关系抽取（治疗方案-适应症）、逻辑推理（诊疗路径生成）三级处理，实现从自由文本到结构化问答对的精准转换。 - 多模态数据融合
：支持图像-文本联合标注，可同步处理医学影像报告与对应CT/MRI图像，生成"影像特征-诊断结论"关联数据集。内置DICOM标准解析器，适配PACS系统数据接入。 - 数据质量控制体系
：内置数据质量评估模型，通过一致性校验（如症状-诊断逻辑冲突检测）、噪声过滤（如重复问答对剔除）、人工审核流程（支持专家标注众包）三级质量管控，确保数据集准确率＞98%。 - 版本化数据管理
：采用Git-like版本控制系统管理数据集演化，支持历史版本回溯、差异对比、权限管控。内置数据血缘追踪模块，可追溯每个问答对的来源文档及修改记录。
典型应用场景
- 临床决策支持系统（CDSS）训练
：生成"症状-疾病"关联数据集，用于训练辅助诊断模型。例如，将《内科学》教材转化为"发热+咳嗽→肺炎可能性评分"等结构化规则，提升诊断建议准确率。 - 医学教育智能化
：构建考试题库与病例模拟系统。如将《诊断学》教材转化为多选题、病例分析题，支持医学生在线自测；生成虚拟病人案例，用于临床思维训练。 - 药物研发数据支撑
：创建"药物-适应症-禁忌症"三元组数据集，加速药物重定位研究。例如，从药物说明书提取"阿司匹林-心梗预防-消化道出血风险"关联数据，辅助临床试验设计。 - 医疗知识图谱构建
：提取医学实体关系构建知识图谱，支持智能搜索与问答。如构建"疾病-症状-检查-治疗"四维网络，实现"输入症状→推荐检查项目→治疗方案"的智能推荐。
战略价值与行业意义
- 医疗数据标准化
：解决医疗数据"孤岛化"难题，通过统一的数据格式与质量标准，推动跨机构数据共享与模型复用。例如，三甲医院的诊疗数据经脱敏处理后，可训练通用型AI诊断模型，下沉至基层医疗机构。 - 技术普惠化
：降低医疗AI开发门槛，使中小医疗机构无需组建专业数据团队即可获取高质量训练数据。典型案例显示，使用Neptune可减少60%的数据标注人力成本。 - 科研效率提升
：加速医学研究中的数据准备阶段。例如，在流行病学研究中，可快速生成"地域-时间-疾病"关联数据集，支持疫情趋势预测模型训练。 - 开源生态共建
：通过开源模式吸引医疗专家、AI工程师、数据科学家共同完善平台功能。例如，肿瘤科医生可贡献放疗方案数据集，放射科专家可优化影像识别算法，形成"数据-模型-应用"的良性循环。
该项目通过医疗专业性与AI技术的深度融合，重新定义了医疗数据资产化的路径。其价值不仅在于数据集生成工具的提供，更在于通过开源协作推动医疗AI技术的民主化与标准化，成为智慧医疗时代重要的数据基础设施创新载体。
开源！专业的医疗AI数据集生成与管理平台
源代码
https://www.gitcc.com/pku-unit/neptune
neptune是GCC平台开源的专业的医疗AI数据集生成与管理平台
专为医疗领域设计的智能数据集生成与管理平台。它能够将医疗文档（临床指南、医学文献、诊疗规范等）自动转化为高质量的问答数据集，用于训练医疗AI模型，推动智慧医疗的发展。
