med-ts-llm

用大模型看懂医疗时序数据，预测更准

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 10 🐛 待处理 4 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 67
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

med-ts-llm 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队flixpar
GitHubhttps://github.com/flixpar/med-ts-llm
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型anomaly-detection,large-language-models,time-series,time-series-analysis
GitHub 星标★ 67
上线时间2024-03-18 00:00:00
代码更新2025-06-13
仓库体积186 KB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

MedTsLLM 是一个面向多模态医疗时间序列分析的开源项目，旨在利用大语言模型（LLM）处理医疗场景中的时序数据（如生命体征、实验室指标等）。它解决的核心问题是传统时间序列模型难以融合文本或数值上下文信息、泛化能力有限的问题。项目提供了一套将医疗时间序列编码为语言模型可理解的表示，并微调 LLM 进行预测或分类的完整流程。核心能力包括：多模态数据融合（时序+文本）、基于预训练 LLM 的时序建模、针对医疗领域的专用适配层，以及可复现的实验基准。项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合研究者快速上手，但功能完备性和生态成熟度尚待提升。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 67

核心亮点

  • 直接复用 LLM 强大表征能力，无需从头训练时序模型
  • 支持多模态融合，可同时输入数值时序和临床文本
  • 提供完整实验代码与基准，便于复现和扩展

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持有限
  • 依赖大模型推理资源，部署成本较高

适用场景

  • ICU 患者生命体征异常预测
  • 慢性病长期随访指标趋势分析
  • 临床研究中的多模态数据建模

替代项目

Time-LLM、Chronos、Lag-Llama

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