MedicalRec-Bench

医学推荐系统助力医学影像AI模型选择

研究人员开发了一个名为MedicalRec的基于Transformer的推荐系统，以帮助为医学图像分类任务选择最佳的机器学习模型。该系统旨在减少模型选择试错过程中的能源消耗和浪费。MedicalRec在一个名为MedicalRec-Bench的新数据集上进行了评估，该数据集包含超过5000条在各种医学影像类别中测试过的模型记录，实现了75.5%的HitRate@100。数据集和代码均公开可用。