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一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统 

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申请/专利权人:北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

摘要:本发明涉及一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统,该系统包括数据预处理模块、数据分析模块、优化模块和用户交互模块,数据预处理模块利用自然语言处理技术来自动解读和整理病历记录和患者描述,并将自动解读和整理得到的就诊患者的数据传输给所述的数据分析模块;数据分析模块用于采用多模态大语言模型处理和分析就诊患者的数据,并从中提取有用信息以做出快速而准确的分诊决策;优化模块用于通过持续学习和适应新的医疗情况和数据,不断优化分诊算法,通过不断地从新的医疗案例中学习,以提升分诊的准确性和适应新挑战的能力;用户交互模块用于通过用户界面将分诊决策的结果反馈给医生,医生通过用户交互模块能够操作所述的分诊系统。

主权项:1.一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统,其特征在于,所述的基于多模态大语言模型的就诊分诊系统包括数据预处理模块、数据分析模块、优化模块和用户交互模块,所述的数据预处理模块利用自然语言处理技术来自动解读和整理病历记录和患者描述,减少对医护人员手动输入数据的依赖,并将自动解读和整理得到的就诊患者的数据传输给所述的数据分析模块;所述的数据分析模块用于采用多模态大语言模型处理和分析就诊患者的数据,并从中提取有用信息以做出快速而准确的分诊决策;所述的优化模块用于通过持续学习和适应新的医疗情况和数据,不断优化分诊算法,通过不断地从新的医疗案例中学习,以提升分诊的准确性和适应新挑战的能力;所述的用户交互模块用于通过用户界面将分诊决策的结果反馈给医生,医生通过所述的用户交互模块能够操作所述的就诊分诊系统;所述的就诊分诊系统能够扩展为支持虚拟分诊,允许医护人员远程评估患者的紧急程度并提供初步建议;所述的就诊分诊系统还集成有除了多模态大语言模型以外的机器学习算法,包括卷积神经网络或递归神经网络;所述的多模态大语言模型的训练算法采用数据库增强的人类反馈强化学习训练,通过医疗知识数据库中的准确知识辅助多模态大语言模型的推理;所述的数据库增强的人类反馈强化学习训练的每条轨迹会包含多模态大语言模型根据多模态输入的分析结果输出在数据库中的查询对象,数据库的返回结果整合进多模态大语言模型的输入并得到就诊结果,在强化学习阶段通过分层强化学习的思想进行统一地微调;数据库的返回结果通过预设的提示格式与多模态输入的分析结果整合在一起;所述的数据库增强的人类反馈强化学习训练的数据集包含两个阶段,第一个阶段的数据标注根据多模态数据的分析结果输出在数据库中的查询对象的正确性;第二个阶段的数据标注对于整合了分析结果以及数据库查询结果的内容得到的就诊结果的正确性;两个阶段的数据都通过专家对于多条数据的排序得到;所述的数据库增强的人类反馈强化学习训练对于两个阶段的数据分别训练了不同的奖励模型和,其中是多模态大语言模型对于输入的输出;两段输出的期望和共同构成了数据库增强的人类反馈强化学习训练的优化目标,即 ;其中分别是多模态大语言模型第一阶段和第二阶段的输出,是将数据库的搜索结果整合进多模态输入分析结果的新的模型输入。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院) 一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统

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