Reading-Comprehension-Modell fuer medizinische Beipackzettel
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Du erhaeltst 80 Beipackzettel plus 400 manuell annotierte Frage-Antwort-Paare (inklusive 60 'no-answer'-Faelle). Finetune ein extraktives QA-Modell (z. B. ein deutsches BERT) auf den 340 beantwortbaren Paaren. Implementiere eine no-answer-Heuristik ueber den 'null-span'-Score. Bewerte: EM, F1 und no-answer-Genauigkeit (wie zuverlaessig verweigert das Modell). Liefere eine FastAPI mit klarer Antwort-Struktur (answer, confidence, source_paragraph) plus eine Pharmakovigilanz-Notiz, die Limitationen fuer das Compliance-Team aufschreibt.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Baue ein extraktives Reading-Comprehension-Modell auf Beipackzettel mit ehrlicher no-answer-Verweigerung und Quellennachweis.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Extraktive QA mit no-answer-Faehigkeit trainieren
- Quellennachweis als Pflichtfeld in der API-Schnittstelle gestalten
- Modellgrenzen ehrlich gegenueber Compliance- und Pharmakovigilanz-Funktionen kommunizieren
- Deutsche QA-Modelle ohne Englisch-Bias evaluieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenNLP Engineer
Extraktive QA mit deutscher Sprache und Compliance-Anforderungen auf reale Pharmadaten anzuwenden ist eine sehr fokussierte NLP-Engineer-Faehigkeit im DACH-Pharma-Markt.
Dieses Projekt schärft
- reading-comprehension
- extractive-qa
- german-nlp
AI Engineer
Einen QA-Service mit ehrlicher Verweigerung und Quellennachweis zu deployen ist Tag-eins-Arbeit fuer AI Engineers in regulierten Branchen.
Dieses Projekt schärft
- no-answer-detection
- python
- model-evaluation
AI Safety Researcher
no-answer-Disziplin und Kalibrierung in einem gesundheitsnahen Produkt zu bewerten und Limitationen gegenueber Compliance zu argumentieren ist Kernarbeit eines AI Safety Researchers in Healthcare-AI.
Dieses Projekt schärft
- no-answer-detection
- model-evaluation
- reading-comprehension
Noch eine Sache