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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.
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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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![LenguajeNaturalAI_fondoblanco.jpg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/61f333df8f26cc42dc587011/rKR4e7R_MVLtr1TfJm6oW.jpeg)
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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.
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El template para este dataset, con el fin de poder evaluar adecuadamente el rendimiento de LLMs sobre esta tarea, es el siguiente:
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```
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prompt_template="""A partir del caso clínico que se expone a continuación, tu tarea es la siguiente.
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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.
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Caso clínico: {caso_clinico}
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"""
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# cómo usarlo con un LLM:
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system_prompt = "Eres un experto en medicina que realiza diagnósticos en base a casos clínicos."
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messages = [
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{"role": "system", "content": system_prompt},
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{"role": "user", "content": prompt_template.format(caso_clinico=caso_clinico)}
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]
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mssg = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
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```
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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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![LenguajeNaturalAI_fondoblanco.jpg](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/61f333df8f26cc42dc587011/rKR4e7R_MVLtr1TfJm6oW.jpeg)
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