eva

给肿瘤AI模型打分，让对比评测不再抓瞎

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 42 🐛 待处理 32 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 175
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

项目预览

eva 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kaiko-ai
官网地址https://kaiko-ai.github.io/eva
GitHubhttps://github.com/kaiko-ai/eva
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型evaluation-framework,foundation-models,machine-learning,oncology,pathology,radiology
GitHub 星标★ 175
上线时间2024-01-16 00:00:00
代码更新2026-09-02
仓库体积17.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

eva 是一个面向肿瘤学基础模型的评估框架，旨在系统化、标准化地评测各类癌症相关AI模型（如病理图像、基因组学或临床数据模型）的性能。它解决了肿瘤学领域模型评估缺乏统一基准和可重复性的问题，提供了一套模块化的评估流程，支持数据加载、指标计算、结果可视化等功能。核心能力包括：多任务评估（分类、分割、生存分析等）、与主流深度学习框架集成、灵活扩展自定义评估指标，以及生成标准化报告。项目处于早期阶段，但设计上注重可扩展性和易用性，适合研究人员快速对比不同基础模型在肿瘤学任务上的表现。

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 ★ 175

核心亮点

  • 专注肿瘤学场景，评估维度更贴合医学需求
  • 模块化设计，可灵活接入新模型和自定义指标
  • 提供标准化报告，便于论文复现和结果对比

不足之处

  • 项目早期，文档和社区生态尚不完善
  • 实际医学场景的验证案例较少

适用场景

  • 科研团队对比多个肿瘤基础模型的性能
  • 医学AI开发者验证模型在临床相关任务上的表现
  • 标准化肿瘤学模型评估，用于论文发表或行业基准

替代项目

MONAI、MedMNIST、TorchMetrics

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