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language:
- pt
license: llama3.1
base_model: meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
tags:
- medical
- portuguese
- women-health
- fine-tuned
- mlx
- lora
- saude-da-mulher
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# ConsultasMedica - Assistente Clínico de Saúde da Mulher

Modelo fine-tunado com LoRA (MLX / Apple Silicon) para assistência clínica em saúde da mulher.

## Modelo Base
`meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct` (via `mlx-community/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit`)

## Fine-tuning
- **Método:** LoRA (Low-Rank Adaptation)
- **Framework:** [mlx-lm](https://github.com/ml-explore/mlx-lm) (Apple Silicon / MLX)
- **Dataset:** 16000 exemplos sintéticos de saúde da mulher  (https://www.kaggle.com/datasets/wellsonalmeida/medquad-medical-question-answering-dataset)
- **Protocolos:** INCA, FEBRASGO, OMS, Ministério da Saúde (Brasil)

## Domínios
- Classificação de risco ginecológico (VERMELHO/AMARELO/VERDE)
- Orientações pré-natais
- Detecção de violência doméstica
- Rastreamento de câncer (mama e colo do útero)
- ISTs, contracepção, menopausa, saúde reprodutiva

## Limitações e Ética
- **Nunca prescreve medicamentos ou dosagens**
- Uso exclusivo como suporte a profissionais de saúde
- Não substitui avaliação médica presencial
- Desenvolvido para fins acadêmicos (FIAP Pós Tech IA para Devs - Fase 3)
- 
**Tech Challenge - Fase 3**  

**Autor:** [Wellson Almeida dos Santos]
wellson.digital@gmail.com

**Autor:** [Nelson Seiji Takahashi]
seiji8503@gmail.com



## Uso
```python
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("wellsondahostaraguaia/consultas-medica-saude-mulher")
prompt = "<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\nVocê é ConsultasMedica, assistente clínico especializado em saúde da mulher.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\nInstrução: Classificar risco\n\nPaciente: Dor pélvica aguda e febre<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n"
response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=200)
print(response)
```