申请/专利权人：北京惠每云科技有限公司;杭州惠每医疗科技有限公司

申请日：2024-04-07

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN117995392B

主分类号：G16H50/20

分类号：G16H50/20;G06N3/045;G06N3/092

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开

摘要：本发明涉及鉴别诊断生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：对首次病程记录信息进行预处理，构建基于首次病程记录信息的第一鉴别诊断知识库。对当前病程记录信息进行相似度匹配计算，获取与当前病程记录信息之间相似度超过第一阈值的第一鉴别诊断结果。调用BERT模型将第一鉴别诊断结果标准化至标准诊断中，调用BERT模型将第二鉴别诊断结果映射至标准诊断中。对ChatGLM‑6B大模型进行预训练，并通过医疗知识图谱对ChatGLM‑6B大模型进行微调，得到医疗大模型。将当前病程记录信息作为医疗大模型输入，基于模型输出数据构建提示对话框，以根据提示对话框中的prompt模板生成第三鉴别诊断结果。

主权项：1.一种鉴别诊断生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史病程记录信息中的首次病程记录信息，并对所述首次病程记录信息进行预处理，以构建基于所述首次病程记录信息的第一鉴别诊断知识库；基于所述第一鉴别诊断知识库，对当前病程记录信息进行相似度匹配计算，以获取所述第一鉴别诊断知识库中与所述当前病程记录信息之间的相似度超过第一阈值的第一鉴别诊断结果；调用BERT模型将所述第一鉴别诊断结果标准化至标准诊断中，以构建第二鉴别诊断知识库，并调用所述BERT模型将所述第二鉴别诊断知识库中第二鉴别诊断结果映射至所述标准诊断中；以所述历史病程记录信息作为ChatGLM-6B大模型的输入，以所述第一鉴别诊断结果和第二鉴别诊断结果作为ChatGLM-6B大模型的输出，对所述ChatGLM-6B大模型进行预训练，并通过医疗知识图谱构建训练数据集对预训练后的所述ChatGLM-6B大模型进行微调，得到医疗大模型；将所述当前病程记录信息作为所述医疗大模型输入，以获取所述医疗大模型的模型输出数据，基于所述模型输出数据构建提示对话框，以根据所述提示对话框中的prompt模板生成第三鉴别诊断结果；其中，所述获取历史病程记录信息中的首次病程记录信息，并对所述首次病程记录信息进行预处理，以构建基于所述首次病程记录信息的第一鉴别诊断知识库，包括：基于对所述首次病程记录信息进行预处理，将所述首次病程记录信息中的全部字符转化为半角字符；去除所述首次病程记录信息中的无用字符，并将所述首次病程记录信息中的字母信息全部转为符合所述第一鉴别诊断知识库格式要求的字母信息；所述基于所述第一鉴别诊断知识库，对当前病程记录信息进行相似度匹配计算，以获取所述第一鉴别诊断知识库中与所述当前病程记录信息之间的相似度超过第一阈值的第一鉴别诊断结果，之前包括：调用TF-IDF算法计算所述第一鉴别诊断知识库中的每条鉴别诊断数据与所述当前病程记录信息之间的TF-IDF值，其中，所述第一鉴别诊断知识库中的每条鉴别诊断数据中包括多个鉴别诊断结果；按照所述TF-IDF值对所述每条鉴别诊断数据中的多个鉴别诊断结果进行排序，以获取多个排名不低于第二阈值的鉴别诊断结果；将所述TF-IDF值赋予每个所述排名不低于第二阈值的鉴别诊断结果，并将所述多个排名不低于第二阈值的鉴别诊断结果合并为多个鉴别诊断词，得到候选鉴别诊断结果；所述基于所述第一鉴别诊断知识库，对当前病程记录信息进行相似度匹配计算，以获取所述第一鉴别诊断知识库中与所述当前病程记录信息之间的相似度超过第一阈值的第一鉴别诊断结果，包括：分别对所述当前病程记录信息和第一鉴别诊断知识库中的鉴别诊断数据进行向量化处理，得到第一高维向量化表征和第二高维向量化表征；分别计算所述第一高维向量化表征和第二高维向量化表征对应的第一余弦相似度值和第二余弦相似度值，以表征所述当前病程记录信息和第一鉴别诊断知识库中的鉴别诊断数据之间的相似度。

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