申请/专利权人：北京惠每云科技有限公司

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN117995347B

主分类号：G16H15/00

分类号：G16H15/00;G16H50/70;G06N5/022

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明涉及一种病历内涵质控方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取医疗文本数据，并对医疗文本数据进行分析，以将医疗文本数据转化为第一问题文本以及第一问题文本对应的第一答案文本。将多个不同的第一问题文本作为大语言模型的输入，并将每个第一问题文本对应的第一答案文本作为大语言模型的输出，以使大语言模型进行上下文学习训练。接收待质控病历的第二问题文本，并调用上下文学习训练后的大语言模型对第二问题文本进行处理，以输出第二问题文本对应的第二答案文本。该方法能够使用大语言模型上下文学习能力来完成需要穷举的病历内涵质控规则，只需给定训练样本在推理阶段进行上下文学习，能够在诊断数量较大时保障质控效果。

主权项：1.一种病历内涵质控方法，其特征在于，所述方法包括：获取医疗文本数据，并对所述医疗文本数据进行分析，以将所述医疗文本数据转化为第一问题文本以及所述第一问题文本对应的第一答案文本；将多个不同的所述第一问题文本作为大语言模型的输入，并将每个所述第一问题文本对应的所述第一答案文本作为所述大语言模型的输出，以使所述大语言模型进行上下文学习训练；接收待质控病历的第二问题文本，并调用上下文学习训练后的所述大语言模型对所述第二问题文本进行处理，以输出所述第二问题文本对应的第二答案文本；其中，所述获取医疗文本数据，并对所述医疗文本数据进行分析，以将所述医疗文本数据转化为第一问题文本以及所述第一问题文本对应的第一答案文本，包括：获取历史病历文本，并对所述历史病历文本进行预处理，得到所述医疗文本数据，所述预处理至少包括数据清洗和数据过滤，所述医疗文本数据至少包括患者主诉文本以及医生诊断文本；对所述医疗文本数据进行分析，以根据所述患者主诉文本和医生诊断文本生成所述第一问题文本以及所述第一答案文本对应的第一判断依据；其中，所述医生诊断文本包括所述第一判断依据；所述将多个不同的所述第一问题文本作为大语言模型的输入，并将每个所述第一问题文本对应的所述第一答案文本作为所述大语言模型的输出，以使所述大语言模型进行上下文学习训练，之前包括：基于所述第一问题文本以及所述第一答案文本对应的第一判断依据，获取多个不同的第一问题文本、每个第一问题文本对应的第一答案文本以及每个第一答案文本对应的第一判断依据；将多组不同的第一问题文本、第一答案文本以及第一判断依据转化为多个第一训练样本；所述将多个不同的所述第一问题文本作为大语言模型的输入，并将每个所述第一问题文本对应的所述第一答案文本作为所述大语言模型的输出，以使所述大语言模型进行上下文学习训练，包括：基于所述多个第一训练样本，获取所述大语言模型的模型输入数据和模型输出数据，所述模型输入数据为所述第一问题文本，所述模型输出数据为所述第一答案文本和第一判断依据；将所述第一问题文本作为所述大语言模型的输入，并将所述第一答案文本和第一判断依据作为所述大语言模型的输出，对所述大语言模型进行上下文学习训练；其中，所述大语言模型在上下文学习训练时模型参数保持不变；接收待质控病历的第二问题文本，并调用上下文学习训练后的所述大语言模型对所述第二问题文本进行处理，以输出所述第二问题文本对应的第二答案文本，之前包括：获取所述待质控病历，并对所述待质控病历进行预处理，得到所述待质控病历的待质控医疗文本数据，所述待质控医疗文本数据包括待质控患者主诉文本和待质控医生诊断文本；对所述待质控医疗文本数据进行分析和拆解，以根据所述待质控患者主诉文本和待质控医生诊断文本生成所述第二问题文本以及所述第二答案文本的第二判断依据；接收待质控病历的第二问题文本，并调用上下文学习训练后的所述大语言模型对所述第二问题文本进行处理，以输出所述第二问题文本对应的第二答案文本，包括：将所述第二问题文本作为上下文学习训练后的所述大语言模型的输入，以调用上下文学习训练后的所述大语言模型对所述第二问题文本进行理解分析；根据所述第二判断依据输出所述第二答案文本以及所述第二答案文本对应的所述第二判断依据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京惠每云科技有限公司 病历内涵质控方法、装置、电子设备及存储介质

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