File size: 60,332 Bytes
1c2c025 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 |
---
language:
- vi
tags:
- sentence-transformers
- sentence-similarity
- feature-extraction
- generated_from_trainer
- dataset_size:1032889
- loss:MultipleNegativesRankingLoss
base_model: vinai/phobert-base-v2
widget:
- source_sentence: Nội_soi phế_quản ống mềm là gì ?
sentences:
- 'Trang_chủ Hô_hấp Sinh_thiết xuyên thành phế_quản ống mềm trong chẩn_đoán một_số
bệnh phổi Nôi soi phế_quản ( NSP Q ) là kỹ_thuật để chẩn_đoán một_số bệnh_lý ở
phế_quản phổi . NSP Q giúp quan_sát cấu_trúc trong lòng phế_quản và lấy bệnh_phẩm
làm xét nghiêm tế '' bào , mô bệnh học , vi_sinh dịch phế '' quản giúp chẩn_đoán
xác_định bệnh [ 6 ] , [ 8 ] . Ngày_nay , với sự tiến_bộ của khoa_học có rất nhiều
phương_pháp ... Rửa phế_quản phế_nang và chải phế_quản trên những tổn_thương dạng
đám mờ ngoại_vi ở phổi Đám mờ ( moss ) : là những tổn_thương có kích_thước > 3
cm , mật_độ có_thể thuần_nhất hoặc không , ranh_giới có_thể rõ_ràng hoặc không
rõ_ràng ; đây là một tổn_thương hay gặp trong bệnh_lý hô_hấp . Nguyên_nhân thường
gặp là viêm phổi , lao_phổi , ung_thư phổi , nấm phổi , xẹp phổi và một_số nguyên_nhân
khác ít gặp hơn ... Xây_dựng và đánh_giá kết_quả chương_trình điều_trị phục_hồi
chức_năng cho người_bệnh copd tại bệnh_viện lao và phổi trung_ương Bênh phổi tắc_nghẽn
mạn tính ( COPD ) đặc_trưng bởi sự tắc_nghẽn luồng khi " thở ra không hồi_phục
hoàn_toàn . Sự cản_trở_thông khí này thường tiên triển từ từ và là hâu quả của
sự tiếp_xúc lâu ngày với các chất và khí độc_hại [ 54 ] , [ 55 ] . Quá_trình viêm
, mất cân_bằng của hê thống proteinase , anti - proteinase , sự ... Đặc_điểm lâm_sàng
, hình_ảnh tổn_thương trên phim cắt_lớp vi_tính ngực và rối_loạn thông khí phổi
ở bệnh_nhân giãn phế_quản Giãn phế_quản ( GPQ ) là tình_trạng tăng khẩu kính một_cách
bất_thường , vĩnh_viễn và không hồi_phục của một phần cây phế_quản . Có_thể giãn
ở phế_quản ( PQ ) lớn trong khi PQ nhỏ vẫn bình_thường hoặc giãn ở PQ nhỏ trong
khi PQ lớn bình_thường [ 12 ] , [ 13 ] , [ 66 ] . Bệnh được Lan nec mô_tả lần
đầu_tiên năm 1819 với đặc_điểm lâm ... Thực_trạng phát_hiện , điều_trị bệnh lao
ở nông_dân tại bệnh_viện lao và bệnh phổi tỉnh thanh hoá Công_cuộc đấu_tranh của
loài_người với bệnh lao đã trải qua nhiều thế_kỷ . Căn_bệnh này đã xuất_hiện cùng
với loài_người , song mãi đến những năm cuối của thế_kỷ 19 ( 1882 ) , khi Robert
Koch tìm ra nguyên_nhân gây bệnh : vi_khuẩn lao ( Mycobacteria_Tuberculosis )
thì cuộc_chiến mới thực_sự bắt_đầu . Những tiến_bộ của khoa_học kỹ_thuật đã ...
sự tuân_thủ điều_trị lao và hiểu_biết của người lao có hiv về bệnh lao tại 14
quân huyện thành_phố hà_nội Bênh lao gắn liền với sự phát_triển của loài_người
. Từ xưa , bênh lao được xem là một bênh di_truyền và không chữa được . Nhưng
đến năm 1882 khi Robert Koch tìm ra vi_khuẩn lao là nguyên_nhân gây bênh lao thì
bênh không còn được xem là bênh di_truyền nữa và cùng với việc tìm ra các thuốc
chống lao sau_này đã ... Kết_quả gần phẫu_thuật tĩnh_mạch phổi trở_về bất_thường
hoàn_toàn tại bệnh viên nhi trung_ương Tĩnh_mạch phổi trở_về bất_thường hoàn_toàn
( TMP TVB THT ) là một dị_tật tim bẩm_sinh , trong đó các tĩnh_mạch phổi hoàn_toàn
không kết_nối trực_tiếp vào nhĩ trái , mà_lại đổ về một tĩnh_mạch hệ_thống hoặc
về nhĩ phải [ 58 ] . Do máu được oxy hoá từ phổi đổ về tim phải , nên sự tồn_tại
và độ rộng của lỗ bầu ... Giá_trị của thông khí không xâm_nhập BiP AP trong điều_trị
đợt cấp bệnh phổi tắc_nghẽn mạn tính tại khoa Hô_hấp Bệnh_viện Bạch_Mai Bệnh phổi
tắc_nghẽn mạn tính ( COPD - Chronic Obstructive Pulmonary_Disease ) là một bệnh
rất phổ_biến và có xu_hướng ngày_càng tăng , đặc_biệt ở các nước phát_triển .
Bệnh là nguyên_nhân gây tử_vong hàng thứ tư trên thế_giới , và sẽ là thứ 3 vào
năm 2020 [ 40 ] . Hiện_nay trên toàn thế_giới có khoảng 600 triệu người mắc bệnh
[ 34 ] ... . Đ đặc_điểm lâm_sàng , cận lâm_sàng và căn nguyên gây bệnh của tràn
dịch màng phổi thanh tơ Tràn dịch màng phổi ( TDMP ) là sự_tích_tụ dịch trong
khoang màng phổi . Tràn dịch màng phổi thanh tơ là dịch tiết có phản_ứng Ri_valta
dương_tính và lượng protein trên 30 g / l [ 54 ] . Chẩn_đoán tràn dịch màng phổi
không khó nhưng chẩn_đoán nguyên_nhân gây tràn dịch màng phổi vẫn còn gặp nhiều
khó_khăn : do lao , do ung_thư và một_số_nguyên ... Đặc_điểm lâm_sàng , cận lâm_sàng
tràn dịch màng phổi do lao và tính kháng thuốc của mycobacterium tuberculosis
ở bệnh_nhân có xét_nghiệm HIV ( + ) Bệnh lao đã có từ rất lâu ( trước Công_nguyên
) ở Ân_Đô , Ai Cập , Hy Lạp và các nước vùng Trung_Á . Năm 1882 khi Robert Koch
tìm ra nguyên_nhân gây bệnh lao là do vi_khuẩn lao , thời_kỳ đó người_ta lạc_quan
tuyên_bố có_thể thanh_toán được bệnh lao . Nhưng thực_tế bệnh lao không giảm mà
còn có xu_hướng ...'
- 'Có một_vài yếu_tố tuy không phải nguyên_nhân trực_tiếp , nhưng lại khiến loạn
sản phế_quản phổi có khả_năng xuất_hiện hơn , bao_gồm : Mức_độ trẻ sinh thiếu
tháng : phổi càng kém phát_triển thì càng dễ bị tổn_thương và nguy_cơ xuất_hiện
loạn sản phế_quản phổi càng cao . Loạn sản phế_quản phổi hiếm gặp ở những trẻ
sinh sau 32 tuần tuổi thai . Can_thiệp thở máy_kéo_dài : thở máy làm căng giãn
các phế_nang , và khi bị căng giãn quá mức , trong thời_gian dài , các phế_nang
sẽ bị tổn_thương . Nồng_độ oxy cao : nồng_độ oxy càng cao , thời_gian thở oxy
càng kéo_dài thì nguy_cơ xuất_hiện loạn sản phế_quản phổi càng lớn . Thông_thường
nồng_độ oxy dưới 60 % được coi là mức tương_đối an_toàn . Trẻ là nam_giới : những
trẻ mang giới_tính nam có nguy_cơ sinh thiếu tháng lớn hơn , và dễ phát_triển
loạn sản phế_quản phổi hơn . T_ình trạng của thai_phụ : thai_phụ hút thuốc_lá
, sử_dụng các chất kích_thích bất_hợp_pháp , thai_phụ không được cung_cấp đủ dưỡng_chất
, nhiễm_khuẩn trong lúc mang thai có_thể tác_động tới sự phát_triển bình_thường
của bào_thai , từ đó có_thể dẫn tới sinh trẻ thiếu tháng , làm tăng nguy_cơ xuất_hiện
các hội_chứng rối_loạn hô_hấp , và gây ra loạn sản phế_quản phổi . Cấy_ghép tế_bào
gốc đã được chứng_minh hiệu_quả trong điều_trị loạn sản phế_quản phổi . Tại Vinmec
Times City , bệnh_viện duy_nhất ở miền Bắc đã thực_hiện được kỹ_thuật này với
tỷ_lệ thành_công đạt 80 % . Đây là kỹ_thuật tiên_tiến có_thể điều_trị dứt_điểm
xơ phổi nặng ở trẻ sinh non . Tế_bào gốc ghép vào là các tế_bào toàn_năng , giúp
cho phổi xơ_hóa trưởng_thành tốt , tăng thêm cơ_hội cứu_chữa và sống khỏe_mạnh
cho trẻ sinh non mắc biến_chứng xơ phổi , giảm dần thời_gian lệ_thuộc máy , mau_chóng
trả lại cho trẻ một cuộc_sống như bình_thường . Cấy_ghép tế_bào gốc điều_trị loạn
sản phế_quản phổi tại Vinmec Hệ_thống trang thiết_bị hiện_đại hỗ_trợ quá_trình
điều_trị , Labo ngân_hàng tế_bào gốc , chiết tách , nuôi_cấy , kỹ_thuật cao .
Bác_sĩ giàu kinh_nghiệm : Bác_sĩ Trần_Liên_Anh và Đội_ngũ điều_dưỡng có kiến_thức
chuyên_sâu , có trách_nhiệm . Viện nghiên_cứu Tế_bào gốc & Công_nghệ Gen : trình_độ
kỹ_thuật cao , có khả_năng nuôi_cấy tế_bào gốc . Loạn sản phế_quản phổi là những
tổn_thương phổi khó tránh khỏi ở trẻ sinh non nếu phải cần đến hô_hấp hỗ_trợ .
Tuy_vậy , nhờ vào những thành_tựu y_học , đặc_biệt là kỹ_thuật ghép tế_bào gốc
, căn_bệnh này không còn là nỗi ám_ảnh lâu_dài . Hệ_thống Y_khoa Vinmec đã từng
bước ứng_dụng và thành_công trong không chỉ nuôi_dưỡng trẻ sinh non và còn bảo_tồn
được chức_năng hô_hấp cho trẻ . Xem thêm : Hướng_dẫn chẩn_đoán và điều_trị loạn
sản phế_quản phối Để đặt lịch khám tại viện , Quý_khách vui_lòng bấm số HOTLINE
hoặc đặt lịch trực_tiếp TẠI ĐÂY . Tải và đặt lịch khám tự_động trên ứng_dụng MyVinmec
để quản_lý , theo_dõi lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng_dụng . Bài
viết tham_khảo nguồn : webmd . com'
- 'Nội_soi phế_quản hay soi phế_quản là một thủ_thuật để nhìn trực_tiếp vào đường_dẫn
khí trong phổi bằng cách sử_dụng một ống mỏng , có gắn nguồn sáng và máy thu_hình
trong suốt quá_trình thực_hiện . Ngã vào của nội_soi phế_quản được đặt trong mũi
hoặc miệng . Ống nội_soi sẽ đưa di_chuyển xuống cổ_họng , qua khí_quản , vào phế_quản
và các cấp phân_chia . Nhờ đó , bác_sĩ có_thể quan_sát thấy toàn_bộ đường_dẫn
khí như : thanh_quản , khí_quản , phế_quản và các nhánh nhỏ của phế_quản là tiểu
phế_quản . Có hai loại ống soi phế_quản : ống soi cứng và ống soi mềm . Mỗi loại
có những ưu_điểm riêng và được ứng_dụng trong từng bệnh cảnh khác nhau . Tuy_nhiên
, trong thực_tế , nội_soi phế_quản ống mềm được sử_dụng thường_xuyên hơn . So
với ống soi phế_quản cứng , ống soi phế_quản mềm linh_hoạt hơn và có_thể di_chuyển
xuống các đường_dẫn khí nhỏ hơn như tiểu phế_quản . Nhờ đó , ống soi phế_quản
mềm có_thể được sử_dụng đặt một ống thở trong đường thở để giúp cung_cấp oxy ,
hút ra dịch tiết , lấy mẫu mô làm sinh_thiết hay bơm thuốc điều_trị vào phổi .
Nội_soi phế_quản ống mềm đem lại nhiều ưu_điểm'
- source_sentence: Tủy răng là gì ?
sentences:
- Ống tuỷ chân răng là gì ? | Nha_Khoa_Xuân_Hương_Răng của bạn phía ngoài là men
, lớp tiếp là ngà , trong cùng là vùng mô mềm gọi là tuỷ răng , ở đó có động_mạch
, tĩnh_mạch , thần_kinh và các mao_mạch bạch_huyết của răng . Ống tuỷ chân răng
là những nhánh rất nhỏ , mỏng phân nhánh từ buồng tuỷ phía trên xuống đến chóp
chân răng . Răng có_thể có từ 1 đến 4 ống tuỷ .
- Tủy răng là một mô liên_kết đặc_biệt gồm mạch_máu và thần_kinh , nằm trong hốc
tủy và được bao quanh bởi mô cứng của răng ( gồm men và ngà răng ) . Tủy răng
đi vào từ đỉnh của chân răng . Hốc tủy là một hốc ở giữa răng . Hốc ở phần thân
răng gọi là buồng tủy và tủy răng nằm trong đó gọi là tủy buồng . Hốc ở phần chân
răng gọi là ống tủy và tủy răng nằm trong đó gọi là tủy chân . Mỗi chân răng có_thể
có 1 hoặc nhiều ống tủy , nhiều ống tủy phụ . Các ống tủy của một răng được gọi
là hệ_thống ống tủy . Đỉnh của chân răng , nơi có mạch_máu và thần_kinh đi vào
gọi là chóp răng ( cuống răng ) . Tủy răng tham_gia vào chức_năng cảm_giác , nuôi_dưỡng
và sửa_chữa ngà răng . Hình_ảnh giải_phẫu răng
- '5.1 Thuốc nhỏ mắt và thuốc không kê đơn Thuốc nhỏ mắt nhân_tạo có_thể làm rửa
sạch tạm_thời các chất gây dị_ứng khỏi mắt và làm ẩm mắt . Nước_mắt nhân_tạo giúp
cho mắt dịu , giảm đỏ và giảm khô kích_ứng . Loại thuốc này có_thể được sử_dụng
thường_xuyên nếu cần . Thuốc nhỏ mắt thông mũi có tác_dụng làm giảm đỏ mắt do
dị_ứng mắt bằng cách thu_hẹp những mạch_máu trong mắt . Tuy_nhiên , cần đặc_biệt
lưu_ý không sử_dụng thuốc trên bệnh_nhân bị tăng nhãn áp . 5.2 Thuốc nhỏ mắt theo
toa Thuốc nhỏ mắt kháng histamin có_thể làm giảm ngứa , sưng và đỏ do dị_ứng mắt
. Mặc_dù những loại thuốc này có hiệu_quả nhanh_chóng nhưng tác_dụng có_thể chỉ
kéo_dài trong vài giờ . Thông_thường liệu_trình điều_trị là 4 lần / ngày . Thuốc
nhỏ mắt ổn_định tế_bào mast : có tác_dụng ngăn_chặn sự giải_phóng histamin và
những chất khác gây ra triệu_chứng dị_ứng , qua đó giúp giảm ngứa nhanh_chóng
. Thuốc nhỏ mắt chống viêm không steroid có tác_dụng giảm ngứa , nhưng có_thể
gây châm_chích . Thuốc nhỏ mắt có chứa corticosteroid : loại thuốc này có_thể
giúp điều_trị những triệu_chứng dị_ứng mắt mãn_tính và nghiêm_trọng . Điều_trị
lâu_dài bằng thuốc steroid cần phải theo phác_đồ điều_trị , vì tác_dụng không
mong_muốn có_thể làm tăng nguy_cơ nhiễm_trùng , tăng nhãn áp và đục thuỷ_tinh_thể
.'
- source_sentence: Tương_tác thuốc Momenazal
sentences:
- Sử_dụng chung các thuốc giống thần_kinh giao_cảm nói_chung bao_gồm cả Momenazal
cho người_bệnh đang dùng các thuốc thuốc chống trầm_cảm ba vòng hay thuốc ức_chế
monoaminoxydase , maprotilin có_thể gây phản_ứng tăng huyết_áp mức_độ nặng . Nên
đây là chống chỉ_định tuyệt_đối .
- 'Cách dùng : Thuốc Tarnir dùng đường uống , bạn nên uống nguyên viên thuốc với
một cốc nước không nên bẻ hoặc chia nhỏ thuốc . Liều dùng : Thuốc Tarnir được
dùng theo chỉ_định của bác_sĩ , bạn có_thể tham_khảo thêm liều khuyến_cáo dưới
đây : Đối_với người_lớn và trẻ_em trên 12 tuổi : Mỗi ngày uống hai lần , mỗi lần
uống 1 viên , các lần cách nhau 12 giờ . Thời_gian điều_trị tùy thuộc vào đáp_ứng
của từng bệnh_nhân . Đối_với trẻ_em từ 6 tháng đến 12 tuổi : Liều dùng khuyến_cáo
là 14mg / kg / ngày , không được vượt quá 600mg / ngày . Đối_với bệnh_nhân suy
thận : với người có độ thanh thải dưới 30ml / phút , dùng liều 300mg 1 lần duy_nhất
trong ngày .'
- Những loại thuốc tuyệt_đối không được dùng chung - Công_ty TNHH Đông_Dược_Xuân_Quang
Một thiếu_nữ 18 tuổi ở Giang_Môn , Quảng_Đông ( Trung_Quốc ) qua_đời sau khi uống
hai loại thuốc cảm_cúm cùng lúc . Theo báo_cáo , cô gái sử_dụng một thuốc giảm
đau và viên nang có chứa thành_phần methoxyphenamine .
- source_sentence: Các yếu_tố nguy_cơ của ung_thư da
sentences:
- "Ung_thư da là sự phát_triển bất_thường của các tế_bào da thường phát_triển nhất\
\ trên da tiếp_xúc với ánh nắng mặt_trời . Những dạng ung_thư phổ_biến này cũng\
\ có_thể xảy ra ở những vùng da của bạn không tiếp_xúc với ánh_sáng mặt_trời .\
\ Có ba loại ung_thư da chính - ung_thư biểu mô tế_bào đáy , ung_thư biểu mô tế_bào\
\ vảy và khối_u ác_tính . Bạn có_thể giảm nguy_cơ ung_thư da bằng cách hạn_chế\
\ hoặc tránh tiếp_xúc với tia cực_tím ( UV ) . Kiểm_tra làn da của bạn để biết\
\ những thay_đổi đáng ngờ có_thể giúp phát_hiện ung_thư da ở giai_đoạn sớm nhất\
\ . Phát_hiện sớm ung_thư da mang đến cho bạn cơ_hội lớn nhất để điều_trị ung_thư\
\ da thành_công . Ung_thư biểu mô tế_bào vảy là một loại ung_thư da thường gặp\
\ \n Hầu_hết các bệnh ung_thư da đều có_thể phòng_ngừa được . Để bảo_vệ bản_thân\
\ , hãy làm theo các mẹo phòng_chống ung_thư da sau : Tránh ánh nắng mặt_trời\
\ vào giữa ngày . Đối_với nhiều người ở Bắc_Mỹ , các tia nắng mặt_trời mạnh nhất\
\ trong khoảng từ 10 giờ sáng đến 4 giờ chiều . Lên lịch các hoạt_động ngoài_trời\
\ cho những thời_điểm khác trong ngày , ngay cả trong mùa đông hoặc khi trời nhiều\
\ mây . Bạn hấp_thụ bức_xạ UV quanh_năm và các đám mây cung_cấp ít sự bảo_vệ khỏi\
\ các tia gây hại . Tránh ánh nắng mặt_trời mạnh nhất giúp bạn tránh được những\
\ vết cháy nắng và nắng_nóng gây tổn_thương da và tăng nguy_cơ phát_triển ung_thư\
\ da . Phơi nắng tích_lũy theo thời_gian cũng có_thể gây ung_thư da . Mặc kem\
\ chống nắng quanh_năm : Kem chống nắng không lọc được tất_cả các bức_xạ tia cực_tím\
\ có hại , đặc_biệt là bức_xạ có_thể dẫn đến khối_u ác_tính . Nhưng chúng đóng\
\ một vai_trò quan_trọng trong một chương_trình chống nắng tổng_thể . Sử_dụng\
\ kem chống nắng là một_cách phòng_ngừa bệnh ung_thư da Sử_dụng kem chống nắng\
\ phổ rộng với SPF ít_nhất là 30 , ngay cả trong những ngày nhiều mây . Thoa kem\
\ chống nắng một_cách hào_phóng , và bôi lại sau mỗi hai giờ - hoặc thường_xuyên\
\ hơn nếu bạn đang bơi hoặc ra mồ_hôi . Sử_dụng một lượng lớn kem chống nắng trên\
\ tất_cả các vùng da bị phơi nhiễm , bao_gồm cả môi , chóp tai và mu bàn_tay và\
\ cổ của bạn . Mặc quần_áo bảo_hộ : kem chống nắng không cung_cấp sự bảo_vệ hoàn_toàn\
\ khỏi tia UV. Vì_vậy , che_phủ làn da của bạn với quần_áo tối màu , dệt chặt_chẽ\
\ che cánh_tay và chân của bạn , và một chiếc mũ rộng vành , mang lại sự bảo_vệ\
\ nhiều hơn so với mũ bóng_chày hoặc tấm che mặt . Đeo kính_râm : hãy tìm những\
\ loại chặn cả hai loại bức_xạ UV - tia UVA và UVB. Kiểm_tra da của bạn thường_xuyên\
\ và báo_cáo thay_đổi với bác_sĩ của bạn . Kiểm_tra da của bạn thường_xuyên để\
\ phát_triển da mới hoặc thay_đổi trong các nốt_ruồi , tàn_nhang , vết sưng và\
\ vết bớt hiện có . Khách_hàng có_thể trực_tiếp đến hệ_thống Y_tế Vinmec trên\
\ toàn_quốc để thăm khám hoặc liên_hệ hotline tại đây để được hỗ_trợ ."
- '2.1 . Chỉ_định Thuốc Phacoparamol được dùng trong các trường_hợp sau : Sốt ,
đau_đầu , đau nhức cơ_bắp , đau khớp do cảm_cúm , cảm lạnh gây ra . Hỗ_trợ điều_trị
triệu_chứng_bệnh nhiễm_trùng đường hô_hấp trên gây hắt_hơi , chảy nước_mắt , nghẹt
mũi , sổ_mũi , ớn lạnh ; giảm triệu_chứng viêm xoang mũi do nhiễm_khuẩn hay thời_tiết
, viêm mũi dị_ứng . 2.2 . Chống chỉ_định Không dùng thuốc Phacoparamol trong trường_hợp
sau : Bệnh_nhân suy gan hoặc bị suy thận nặng . Người mẫn_cảm với bất_kỳ thành_phần_nào
của thuốc Phacoparamol . Người_bệnh đang bị cơn hen cấp . Người_bệnh thiếu_hụt
glucose - 6 – phosphat dehydrogenase ( G6PD ) Người_bệnh có triệu_chứng của bệnh
phì đại tuyến tiền_liệt ; tắc cổ bàng_quang ; Glocom góc hẹp . Người_bệnh dùng
thuốc ức_chế monoamin oxydase ( IMAO ) trong vòng 14 ngày , tính đến thời_điểm
điều_trị bằng thuốc clorpheniramin . Vì tính_chất chống tiết acetylcholin của
clorpheniramin bị tăng lên khi dùng chung với các chất ức_chế MAO.'
- 'Ung_Thư Da Sức_Khoẻ Bí_quyết chăm_sóc sức_khoẻ cho mọi người Home Các Loại Bệnh
Bệnh_Về Da và Tóc Ung_Thư Da Tiếp_xúc với những nguy_hại của môi_trường như môi_trường
như môi_trường hoá_chất , thuốc diệt cỏ cũng tăng nguy_cơ ung_thư da . Nói_chung
nguy_cơ mắc ung_thư da của bạn tăng lên theo tuổi , thường nhất là sau 50 tuổi
. Tuy_nhiên một_số trường_hợp vẫn thấy ung_thư ở người trẻ từ Các biện_pháp điều_trị
ung_thư da và sang thương tiền ung_thư da thay_đổi tuỳ theo kích_thước , phân_loại
, độ ăn sâu và vị_trí của một hoặc nhiều sang thương . Hầu_hết đều dùng biện_pháp
vô_cảm tại_chỗ và điều_trị ngoại_trú , nhưng đôi_khi chỉ thực_hiện_sinh_thiết
sang thương . Hầu_hết các trường_hợp ung_thư da đều có_thể phòng_ngừa được . Bạn
nên thực_hiện theo một_số biện_pháp sau để duy_trì sự khoẻ_mạnh của làn da . Những
cách phòng_ngừa : Giảm thời_gian phơi nắng . Tránh làm_việc và tiếp_xúc ánh nắng
mặt_trời quá lâu . Bỏng nắng , sạm nắng đều tăng Dấu_hiệu báo_động thường gặp
nhất của ung_thư da là một chỗ biến_đổi bất_thường của da , ví_dụ như một vết
loét đau , chảy_máu , đóng mài trên bề_mặt , lành rồi sau đó lại loét trợ lại
ngay tại vị_trí này . Dấu_hiệu và triệu_chứng Dấu_hiệu đầu_tiên thường gặp của
ung Ung_thư da là một tình_trạng phát_triển bất_thường của tế_bào da . Một trong
những dạng ung_thư phổ_biến nhất hiện_nay . Ba loại ung_thư da thường gặp là ung_thư
tế_bào đáy , tế_bào sừng và tế_bào hắc tố , trong đó phổ_biến nhất là ung_thư
tế_bào đáy và tế'
- source_sentence: 'Phương_pháp điều_trị tự_nhiên số 5 : Châm_cứu'
sentences:
- Châm_cứu là một hình_thức y_học cổ_truyền của Trung_Quốc . Các kim rất mỏng được
đưa vào da của bạn ở các điểm khác nhau trên_cơ_thể . Nó được sử_dụng để điều_trị
nhiều tình_trạng khác nhau . Một bài báo được xuất_bản trong Cơ_sở dữ_liệu Cochrane
về các đánh_giá có hệ_thống cho thấy nó có_thể giúp điều_trị chứng đau cơ xơ_hóa
. Các tác_giả đã đánh_giá 9 nghiên_cứu với tổng_số 395 người tham_gia . Họ đã
tìm ra một_số bằng_chứng cho thấy châm_cứu có_thể giúp cải_thiện tình_trạng đau
và cứng khớp .
- 'Một_số tương_tác thuốc của Hemarexin gồm : Ofloxacin , norfloxacin , ciprofloxacin
, Ca carbonate , Na carbonate , Mg trisilicat , Tetracyclin , nước chè , Penicilamin
, carbidopa / levodopa , methyldopa , hormon giáp , quinolon , muối Zn , ... khi
sử_dụng đồng_thời . Trước khi sử_dụng thuốc Hemarexin , người_bệnh nên báo_cáo
cho bác_sĩ về bệnh_lý của bản_thân , các loại thuốc mình đang sử_dụng để đề_phòng
nguy_cơ tương_tác thuốc . Khi dùng thuốc , bệnh_nhân nên tuân_thủ đúng hướng_dẫn
của bác_sĩ để luôn đạt được hiệu_quả trị_liệu tốt nhất . Theo_dõi website Bệnh_viện
Đa_khoa Quốc_tế Vinmec để nắm thêm nhiều thông_tin sức_khỏe , dinh_dưỡng , làm_đẹp
để bảo_vệ sức_khỏe cho bản_thân và những người_thân_yêu trong gia_đình . Để đặt
lịch khám tại viện , Quý_khách vui_lòng bấm số HOTLINE hoặc đặt lịch trực_tiếp
TẠI ĐÂY . Tải và đặt lịch khám tự_động trên ứng_dụng MyVinmec để quản_lý , theo_dõi
lịch và đặt hẹn mọi lúc mọi nơi ngay trên ứng_dụng .'
- Những lợi_ích của châm_cứu đối_với sức_khoẻ An Hoà Khang Những lợi_ích của châm_cứu
đối_với sức_khoẻ Mặc_dù lão_hoá là một quá_trình_tự_nhiên của cơ_thể nhưng châm_cứu
có_thể giúp làm chậm quá_trình này và giảm hiện_tượng lão_hoá hiệu_quả . Châm_cứu_giúp
làm_đẹp da bằng cách tăng_cường lưu_thông máu đến các tế_bào da . Nó cũng giúp
làm giảm nếp nhăn , đốm đồi_mồi và các dấu_hiệu lão_hoá khác . Đẩy_lùi viêm họng
Đau họng có_thể là do bạn đã bị nhiễm_trùng , dị_ứng hoặc do các chất kích_thích
. Việc châm_cứu_giúp tăng_cường lưu_thông máu , từ đó cải_thiện hệ miễn_dịch và
khắc_phục các vấn_đề về hô_hấp hiệu_quả . Châm_cứu làm tăng lưu_lượng máu đến
tử_cung , giúp thư giãn các cơ và kích_thích giải_phóng endorphin trong não để
bạn quên đi cảm_giác khó_chịu và đau_đớn trong những ngày " đèn_đỏ " . Nếu muốn
có đời_sống tình_dục tốt , bạn cần có sức_khoẻ tốt về cả_thể_chất lẫn tinh_thần
và không bị rối_loạn tình_dục . Châm_cứu có_thể cải_thiện sức_khoẻ thể_chất và
tinh_thần , từ đó giúp bạn có đời_sống tình_dục tốt_đẹp . Châm_cứu còn có_thể
giúp điều_trị các chứng rối_loạn tình_dục như rối_loạn cương dương , xuất_tinh
sớm ... Châm_cứu cũng được xem là một phương_pháp điều_trị hen_suyễn rất hiệu_quả
. Các nghiên_cứu đã chỉ ra rằng , khoảng 70 bệnh_nhân bị hen_suyễn đã giảm bớt
các triệu_chứng của bệnh sau khi điều_trị bằng cách châm_cứu . Đối_phó với hội_chứng
ống cổ_tay Hội_chứng ống cổ_tay hay còn gọi là hội_chứng đường_hầm cổ_tay , hội_chứng
chèn_ép thần_kinh giữa . Hội_chứng này xảy ra khi dây thần_kinh hoặc dây_chằng
trong ống cổ_tay bị kích_thích do chấn_thương . Các biểu_hiện lâm_sàng của hội_chứng
ống cổ_tay là ngứa ran hoặc tê ở lòng bàn_tay và các ngón tay , đặc_biệt là ngón_cái
và ngón_giữa . Châm_cứu là một phương_pháp điều_trị hội_chứng ống cổ_tay rất hiệu_quả
thay_vì bạn phải tiến_hành phẫu_thuật .
datasets:
- anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised
pipeline_tag: sentence-similarity
library_name: sentence-transformers
---
# SentenceTransformer based on vinai/phobert-base-v2
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [vinai/phobert-base-v2](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2) on the [vi_nli-healthcare-supervised](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised) dataset. It maps sentences & paragraphs to a 768-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [vinai/phobert-base-v2](https://huggingface.co/vinai/phobert-base-v2) <!-- at revision e2375d266bdf39c6e8e9a87af16a5da3190b0cc8 -->
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Output Dimensionality:** 768 dimensions
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
- **Training Dataset:**
- [vi_nli-healthcare-supervised](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised)
- **Language:** vi
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: RobertaModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 768, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
'Phương_pháp điều_trị tự_nhiên số 5 : Châm_cứu',
'Châm_cứu là một hình_thức y_học cổ_truyền của Trung_Quốc . Các kim rất mỏng được đưa vào da của bạn ở các điểm khác nhau trên_cơ_thể . Nó được sử_dụng để điều_trị nhiều tình_trạng khác nhau . Một bài báo được xuất_bản trong Cơ_sở dữ_liệu Cochrane về các đánh_giá có hệ_thống cho thấy nó có_thể giúp điều_trị chứng đau cơ xơ_hóa . Các tác_giả đã đánh_giá 9 nghiên_cứu với tổng_số 395 người tham_gia . Họ đã tìm ra một_số bằng_chứng cho thấy châm_cứu có_thể giúp cải_thiện tình_trạng đau và cứng khớp .',
'Những lợi_ích của châm_cứu đối_với sức_khoẻ An Hoà Khang Những lợi_ích của châm_cứu đối_với sức_khoẻ Mặc_dù lão_hoá là một quá_trình_tự_nhiên của cơ_thể nhưng châm_cứu có_thể giúp làm chậm quá_trình này và giảm hiện_tượng lão_hoá hiệu_quả . Châm_cứu_giúp làm_đẹp da bằng cách tăng_cường lưu_thông máu đến các tế_bào da . Nó cũng giúp làm giảm nếp nhăn , đốm đồi_mồi và các dấu_hiệu lão_hoá khác . Đẩy_lùi viêm họng Đau họng có_thể là do bạn đã bị nhiễm_trùng , dị_ứng hoặc do các chất kích_thích . Việc châm_cứu_giúp tăng_cường lưu_thông máu , từ đó cải_thiện hệ miễn_dịch và khắc_phục các vấn_đề về hô_hấp hiệu_quả . Châm_cứu làm tăng lưu_lượng máu đến tử_cung , giúp thư giãn các cơ và kích_thích giải_phóng endorphin trong não để bạn quên đi cảm_giác khó_chịu và đau_đớn trong những ngày " đèn_đỏ " . Nếu muốn có đời_sống tình_dục tốt , bạn cần có sức_khoẻ tốt về cả_thể_chất lẫn tinh_thần và không bị rối_loạn tình_dục . Châm_cứu có_thể cải_thiện sức_khoẻ thể_chất và tinh_thần , từ đó giúp bạn có đời_sống tình_dục tốt_đẹp . Châm_cứu còn có_thể giúp điều_trị các chứng rối_loạn tình_dục như rối_loạn cương dương , xuất_tinh sớm ... Châm_cứu cũng được xem là một phương_pháp điều_trị hen_suyễn rất hiệu_quả . Các nghiên_cứu đã chỉ ra rằng , khoảng 70 bệnh_nhân bị hen_suyễn đã giảm bớt các triệu_chứng của bệnh sau khi điều_trị bằng cách châm_cứu . Đối_phó với hội_chứng ống cổ_tay Hội_chứng ống cổ_tay hay còn gọi là hội_chứng đường_hầm cổ_tay , hội_chứng chèn_ép thần_kinh giữa . Hội_chứng này xảy ra khi dây thần_kinh hoặc dây_chằng trong ống cổ_tay bị kích_thích do chấn_thương . Các biểu_hiện lâm_sàng của hội_chứng ống cổ_tay là ngứa ran hoặc tê ở lòng bàn_tay và các ngón tay , đặc_biệt là ngón_cái và ngón_giữa . Châm_cứu là một phương_pháp điều_trị hội_chứng ống cổ_tay rất hiệu_quả thay_vì bạn phải tiến_hành phẫu_thuật .',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 768]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### vi_nli-healthcare-supervised
* Dataset: [vi_nli-healthcare-supervised](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised) at [3aadc4d](https://huggingface.co/datasets/anti-ai/ViNLI-Healthcare-supervised/tree/3aadc4df7524e16cc502f124a2b3ba77bd15c976)
* Size: 1,032,889 training samples
* Columns: <code>anchor</code>, <code>positive</code>, and <code>negative</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | anchor | positive | negative |
|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------|
| type | string | string | string |
| details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 10.1 tokens</li><li>max: 30 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 2 tokens</li><li>mean: 118.68 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 20 tokens</li><li>mean: 118.11 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> |
* Samples:
| anchor | positive | negative |
|:---------------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| <code>Triệu_chứng của u sợi thần_kinh hạ_thanh môn</code> | <code>Bệnh có_thể gặp ở từ 2 đến 60 tuổi nhưng hầu_hết tập_trung ở trẻ_em . Các triệu_chứng của u sợi thần_kinh hạ_thanh môn là khàn tiếng , khó thở , khò_khè , khó nuốt , khó phát_âm ... Trẻ thường được chẩn_đoán nhầm là hen phế_quản và được cho điều_trị nội_khoa nhưng không đáp_ứng với điều_trị . Tình_trạng khó thở ngày_càng tăng đặc_biệt khi nằm , trẻ phải ngồi , nằm đầu cao hoặc ngước cổ lên để thở . Trẻ thường nhập_viện với tình_trạng khó thở nặng , đôi_khi phải mở khí_quản cấp_cứu . Để chẩn_đoán bệnh , bác_sĩ sẽ nội_soi thanh_quản , chụp cắt_lớp vi_tính và sinh_thiết lấy mẫu bệnh_phẩm để thực_hiện xét_nghiệm giải_phẫu bệnh . Xét_nghiệm cho thấy là các tế_bào hình_thoi với nhân gợn sóng , collagen và những sợi thần_kinh trong đó . Ngoài_ra , có_thể xét_nghiệm_hóa mô miễn_dịch dương_tính với S100 để chẩn_đoán u sợi thần_kinh hạ_thanh môn .</code> | <code>Triệu_chứng ung_thư thanh_quản | Triệu_chứng ung_thư thanh_quản > Hiện_nay , rất nhiều người chưa hiểu đầy_đủ về bệnh ung_thư thanh_quản , không biết về các triệu_chứng của nó , không ít bệnh_nhân vì_thế_mà để mất cơ_hội điều_trị bệnh tốt nhất , gây nguy_hại đến tính_mạng . Vậy thì , sau đây chúng_tôi sẽ giới_thiệu tới các bạn những dạng bệnh và triệu_chứng cơ_bản của ung_thư thanh_quản . Khối_u có_thể nằm ở những vị_trí khác nhau của vùng hầu họng , thông_thường chia ung_thư vòm họng thành ba loại : ung_thư trên thanh môn , ung_thư thanh môn và ung_thư dưới thanh môn . Ung_thư thanh_quản trên thanh môn chỉ khối_u nằm ở vị_trí trên dây thanh , ung_thư thanh môn là chỉ ung_thư dây thanh , ung_thư dưới thanh môn là chỉ khối_u nằm ở dưới thanh đới và trên sụn nhẫn . Ung_thư thanh_quản có những triệu_chứng gì ? 1 . Giọng nói khản cổ kéo_dài , họng có cảm_giác vướng hoặc nuốt đau : Khàn tiếng liên_tục là triệu_chứng thường gặp nhất của ung_thư thanh_quản giai_đoạn sớm . Trong cuộc_sống hằng...</code> |
| <code>Quy_trình chụp cắt_lớp vi_tính hốc mắt axial và coronal có tiêm thuốc cản_quang</code> | <code>Khi người gặp chấn_thương vùng hốc mắt , bác_sĩ sẽ có chỉ_định chụp cắt_lớp vi_tính Chỉ_định : ● Chấn_thương vùng hốc mắt . ● Viêm , nhiễm_trùng như viêm dây thần_kinh thị_giác ... ● Nghi_ngờ có tổn_thương mạch_máu , thần_kinh , khối_u trong vùng hốc mắt . ● Chỉ_định theo yêu_cầu chuyên_môn của bác_sĩ điều_trị . Chống chỉ_định : ● Chống chỉ_định tương_đối : Phụ_nữ mang thai , trẻ nhỏ . Phụ_nữ mang thai nếu chụp phải dùng áo chì để che vùng bụng nếu chụp . ● Chống chỉ_định tuyệt_đối trong các trường_hợp có chống chỉ_định với thuốc đối quang như : Bệnh_nhân mắc bệnh suy thận , suy gan , suy tim nặng , tiền_sử dị_ứng với thuốc cản_quang , hen phế_quản hay cường_giáp_trạng chưa điều_trị ổn_định ... <br> ● Trẻ nhỏ có_thể không hợp_tác trong quá_trình chụp : Xử_trí bằng cách có_thể chụp lúc trẻ ngủ , dùng thuốc an_thần hoặc một_số trường_hợp phải gây_mê . ● Người_bệnh không_thể ngửa cổ được khi chụp lớp cắt đứng ngang ( coronal ) , có_thể tái_tạo_hình_ảnh từ hướng cắt ngang đối_với các máy chụp...</code> | <code>Hệ_thống chụp cắt_lớp võng_mạc hỗ_trợ chẩn_đoán các bệnh_lý chuyên_sâu ( VO H ) - Bệnh_viện Mắt TPHCM vừa được trang_bị Hệ_thống chụp cắt_lớp võng_mạc CIRRUS HD - OCT 5000 ( OCT - A ) nhằm hỗ_trợ chẩn_đoán các bệnh_lý chuyên_sâu về mắt . Đây là máy chẩn_đoán hình_ảnh không xâm_lấn có_thể chụp được những vi_mạch_máu của võng_mạc , hắc mạc , được xem là thành_tựu công_nghệ sáng_tạo nổi_bật mới được Cục quản_lý thuốc và thực_phẩm Mỹ công_nhận . Máy OCT - A sử_dụng kỹ_thuật laser quét để ghi_nhận hình_ảnh các mạch_máu ở võng_mạc là lớp thần_kinh của mắt . Xét_nghiệm thực_hiện nhanh chỉ trong vòng 15 giây , người_bệnh chỉ cần nhìn vào tia hướng_dẫn trong máy như đo kính thông_thường . Ngoài_ra tia laser quét ở phổ hồng_ngoại có năng_lượng thấp không gây bất_cứ tổn_thương nào cho mắt của người_bệnh . Trước_đây để ghi_nhận được hình_ảnh các mạch_máu tương_tự thì phải tiêm thuốc cản_quang vào tĩnh_mạch người_bệnh và điều này tiềm_ẩn rủi_ro do thuốc gây ra . Người_bệnh cũng phải chịu hàng chục ...</code> |
| <code>Thế_nào là hở van tim 3 lá ?</code> | <code>Van 3 lá nằm giữa tâm_nhĩ phải và tâm_thất phải của tim , có tác_dụng cho máu lưu_thông theo một_chiều từ tâm_nhĩ xuống tâm_thất . Van 3 lá sẽ mở ra khi tâm_nhĩ co lại để bơm máu vào tâm_thất phải , van ba_lá đóng lại khi tâm_thất co tống máu vào động_mạch phổi , để có_thể ngăn dòng máu chảy ngược về tâm_nhĩ . Hở van tim 3 lá là tình_trạng van không đóng kín hoàn_toàn khi tâm_thất phải co lại , để bơm máu lên động_mạch phổi , khiến cho một phần máu bị trào ngược trở_lại thất phải . Khi có một lượng máu chảy ngược trở_lại tâm_nhĩ thì tâm_nhĩ phải cần phải hoạt_động nhiều hơn và trở_nên to ra , lâu dần gây suy chức_năng tim phải và gây ra nhiều biến_chứng như suy tim , rung nhĩ ... Hở van ba_lá tùy theo mức_độ mà được chia thành 4 mức_độ khác nhau : Hở van tim tim 3 lá 1 / 4 : Mức_độ hở van ba_lá nhẹ nhất , thông_thường còn được gọi là hở van sinh_lý , có_thể gặp ở nhiều người khỏe mạnh bình_thường . Hở van 2 lá 2 / 4 : Mức_độ hở van trung_bình và cần tiến_hành điều_trị khi thấy có các t...</code> | <code>Trang_chủ Bệnh tim_mạch Bệnh_lý về van tim Hở van tim 3 lá Hở van tim 3 lá là gì ? 19 / 04 / 2016 534 luợt xem Hở van tim 3 lá là gì , hậu_quả hở van tim 3 lá như thế_nào và hở van tim 3 lá cần lưu_ý những gì là những vấn_đề mọi người cần trang_bị cho mình những kiến_thức cần_thiết để biết cách đối_phó với căn_bệnh nguy_hiểm này . Van tim 3 lá bị hở cần được phát_hiện sớm và điều_trị hiệu_quả . Khi hai tâm_thất bóp ( thời_kỳ tâm thu ) thì van 2 lá và van 3 lá đóng kín , đồng_thời van động_mạch chủ và van động_mạch phổi mở để đẩy máu lên phổi và đưa máu giàu ôxy tới nuôi các tế_bào . Khi tâm_nhĩ nghỉ ( thời_kỳ tâm trương ) , 2 van động_mạch chủ và phổi đóng kín để máu không chảy ngược_lại tâm_thất được . Chúng_ta có_thể coi các van tim là những cánh cửa , khi mở ra cho máu chảy một_chiều , khi đóng lại giữ máu không chảy ngược_lại được . Van tim 3 lá là van tim thông giữa tâm_nhĩ phải và tâm_thất phải . Nếu van 3 lá bị hở , người_ta gọi là bệnh hở van tim 3 lá . Nguyên_nhân hở van tim 3...</code> |
* Loss: [<code>MultipleNegativesRankingLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#multiplenegativesrankingloss) with these parameters:
```json
{
"scale": 20.0,
"similarity_fct": "cos_sim"
}
```
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `learning_rate`: 0.0001
- `weight_decay`: 0.1
- `num_train_epochs`: 1
- `warmup_ratio`: 0.1
- `fp16`: True
- `batch_sampler`: no_duplicates
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: no
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 128
- `per_device_eval_batch_size`: 8
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `torch_empty_cache_steps`: None
- `learning_rate`: 0.0001
- `weight_decay`: 0.1
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 1
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: False
- `fp16`: True
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: None
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `include_for_metrics`: []
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `use_liger_kernel`: False
- `eval_use_gather_object`: False
- `average_tokens_across_devices`: False
- `prompts`: None
- `batch_sampler`: no_duplicates
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>
| Epoch | Step | Training Loss |
|:------:|:----:|:-------------:|
| 0.0062 | 50 | 3.345 |
| 0.0124 | 100 | 0.8099 |
| 0.0186 | 150 | 0.3079 |
| 0.0248 | 200 | 0.2089 |
| 0.0310 | 250 | 0.1961 |
| 0.0372 | 300 | 0.186 |
| 0.0434 | 350 | 0.1607 |
| 0.0496 | 400 | 0.1483 |
| 0.0558 | 450 | 0.1391 |
| 0.0620 | 500 | 0.1343 |
| 0.0682 | 550 | 0.1235 |
| 0.0743 | 600 | 0.1222 |
| 0.0805 | 650 | 0.1186 |
| 0.0867 | 700 | 0.128 |
| 0.0929 | 750 | 0.1145 |
| 0.0991 | 800 | 0.1153 |
| 0.1053 | 850 | 0.1143 |
| 0.1115 | 900 | 0.1099 |
| 0.1177 | 950 | 0.1018 |
| 0.1239 | 1000 | 0.1079 |
| 0.1301 | 1050 | 0.0982 |
| 0.1363 | 1100 | 0.0949 |
| 0.1425 | 1150 | 0.0945 |
| 0.1487 | 1200 | 0.0952 |
| 0.1549 | 1250 | 0.1162 |
| 0.1611 | 1300 | 0.0965 |
| 0.1673 | 1350 | 0.0847 |
| 0.1735 | 1400 | 0.0916 |
| 0.1797 | 1450 | 0.0821 |
| 0.1859 | 1500 | 0.0693 |
| 0.1921 | 1550 | 0.0753 |
| 0.1983 | 1600 | 0.072 |
| 0.2045 | 1650 | 0.0718 |
| 0.2107 | 1700 | 0.0715 |
| 0.2169 | 1750 | 0.0711 |
| 0.2230 | 1800 | 0.0731 |
| 0.2292 | 1850 | 0.0636 |
| 0.2354 | 1900 | 0.076 |
| 0.2416 | 1950 | 0.06 |
| 0.2478 | 2000 | 0.0582 |
| 0.2540 | 2050 | 0.056 |
| 0.2602 | 2100 | 0.0539 |
| 0.2664 | 2150 | 0.0548 |
| 0.2726 | 2200 | 0.0522 |
| 0.2788 | 2250 | 0.0429 |
| 0.2850 | 2300 | 0.0543 |
| 0.2912 | 2350 | 0.055 |
| 0.2974 | 2400 | 0.0449 |
| 0.3036 | 2450 | 0.0526 |
| 0.3098 | 2500 | 0.0432 |
| 0.3160 | 2550 | 0.0513 |
| 0.3222 | 2600 | 0.0478 |
| 0.3284 | 2650 | 0.041 |
| 0.3346 | 2700 | 0.0455 |
| 0.3408 | 2750 | 0.0515 |
| 0.3470 | 2800 | 0.0455 |
| 0.3532 | 2850 | 0.0429 |
| 0.3594 | 2900 | 0.037 |
| 0.3656 | 2950 | 0.0329 |
| 0.3717 | 3000 | 0.0381 |
| 0.3779 | 3050 | 0.0381 |
| 0.3841 | 3100 | 0.0373 |
| 0.3903 | 3150 | 0.0405 |
| 0.3965 | 3200 | 0.0344 |
| 0.4027 | 3250 | 0.0345 |
| 0.4089 | 3300 | 0.0327 |
| 0.4151 | 3350 | 0.0271 |
| 0.4213 | 3400 | 0.0314 |
| 0.4275 | 3450 | 0.0352 |
| 0.4337 | 3500 | 0.0262 |
| 0.4399 | 3550 | 0.0295 |
| 0.4461 | 3600 | 0.0284 |
| 0.4523 | 3650 | 0.0248 |
| 0.4585 | 3700 | 0.0239 |
| 0.4647 | 3750 | 0.0272 |
| 0.4709 | 3800 | 0.0253 |
| 0.4771 | 3850 | 0.0288 |
| 0.4833 | 3900 | 0.0267 |
| 0.4895 | 3950 | 0.027 |
| 0.4957 | 4000 | 0.0233 |
| 0.5019 | 4050 | 0.0237 |
| 0.5081 | 4100 | 0.0224 |
| 0.5143 | 4150 | 0.0252 |
| 0.5204 | 4200 | 0.0228 |
| 0.5266 | 4250 | 0.0243 |
| 0.5328 | 4300 | 0.0269 |
| 0.5390 | 4350 | 0.0228 |
| 0.5452 | 4400 | 0.0219 |
| 0.5514 | 4450 | 0.0215 |
| 0.5576 | 4500 | 0.0242 |
| 0.5638 | 4550 | 0.0199 |
| 0.5700 | 4600 | 0.0196 |
| 0.5762 | 4650 | 0.0171 |
| 0.5824 | 4700 | 0.0161 |
| 0.5886 | 4750 | 0.0182 |
| 0.5948 | 4800 | 0.019 |
| 0.6010 | 4850 | 0.0192 |
| 0.6072 | 4900 | 0.018 |
| 0.6134 | 4950 | 0.016 |
| 0.6196 | 5000 | 0.0167 |
| 0.6258 | 5050 | 0.0155 |
| 0.6320 | 5100 | 0.0151 |
| 0.6382 | 5150 | 0.0169 |
| 0.6444 | 5200 | 0.0151 |
| 0.6506 | 5250 | 0.0152 |
| 0.6568 | 5300 | 0.0141 |
| 0.6629 | 5350 | 0.0167 |
| 0.6691 | 5400 | 0.0159 |
| 0.6753 | 5450 | 0.0163 |
| 0.6815 | 5500 | 0.0153 |
| 0.6877 | 5550 | 0.0122 |
| 0.6939 | 5600 | 0.016 |
| 0.7001 | 5650 | 0.0169 |
| 0.7063 | 5700 | 0.0132 |
| 0.7125 | 5750 | 0.0129 |
| 0.7187 | 5800 | 0.0128 |
| 0.7249 | 5850 | 0.0119 |
| 0.7311 | 5900 | 0.0118 |
| 0.7373 | 5950 | 0.0138 |
| 0.7435 | 6000 | 0.0123 |
| 0.7497 | 6050 | 0.0104 |
| 0.7559 | 6100 | 0.0147 |
| 0.7621 | 6150 | 0.0102 |
| 0.7683 | 6200 | 0.0125 |
| 0.7745 | 6250 | 0.0133 |
| 0.7807 | 6300 | 0.0134 |
| 0.7869 | 6350 | 0.0125 |
| 0.7931 | 6400 | 0.0119 |
| 0.7993 | 6450 | 0.0134 |
| 0.8055 | 6500 | 0.0144 |
| 0.8116 | 6550 | 0.0119 |
| 0.8178 | 6600 | 0.0109 |
| 0.8240 | 6650 | 0.0098 |
| 0.8302 | 6700 | 0.0115 |
| 0.8364 | 6750 | 0.0127 |
| 0.8426 | 6800 | 0.0102 |
| 0.8488 | 6850 | 0.011 |
| 0.8550 | 6900 | 0.0114 |
| 0.8612 | 6950 | 0.0116 |
| 0.8674 | 7000 | 0.0102 |
| 0.8736 | 7050 | 0.0104 |
| 0.8798 | 7100 | 0.0098 |
| 0.8860 | 7150 | 0.01 |
| 0.8922 | 7200 | 0.01 |
| 0.8984 | 7250 | 0.0085 |
| 0.9046 | 7300 | 0.0106 |
| 0.9108 | 7350 | 0.0085 |
| 0.9170 | 7400 | 0.0092 |
| 0.9232 | 7450 | 0.0095 |
| 0.9294 | 7500 | 0.0099 |
| 0.9356 | 7550 | 0.0113 |
| 0.9418 | 7600 | 0.0077 |
| 0.9480 | 7650 | 0.0095 |
| 0.9542 | 7700 | 0.0077 |
| 0.9603 | 7750 | 0.0089 |
| 0.9665 | 7800 | 0.009 |
| 0.9727 | 7850 | 0.0077 |
| 0.9789 | 7900 | 0.0101 |
| 0.9851 | 7950 | 0.0088 |
| 0.9913 | 8000 | 0.0098 |
| 0.9975 | 8050 | 0.0102 |
</details>
### Framework Versions
- Python: 3.10.13
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.47.1
- PyTorch: 2.2.0
- Accelerate: 0.26.0
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.21.0
## Citation
### BibTeX
#### Sentence Transformers
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```
#### MultipleNegativesRankingLoss
```bibtex
@misc{henderson2017efficient,
title={Efficient Natural Language Response Suggestion for Smart Reply},
author={Matthew Henderson and Rami Al-Rfou and Brian Strope and Yun-hsuan Sung and Laszlo Lukacs and Ruiqi Guo and Sanjiv Kumar and Balint Miklos and Ray Kurzweil},
year={2017},
eprint={1705.00652},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |