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申请/专利权人：来未来科技(浙江)有限公司

摘要：本申请公开了一种鉴别诊断文书生成方法、装置、设备及存储介质，涉及医疗信息技术领域，包括：获取目标患者在首次病程记录过程中记录的病历信息得到当前病历信息；从首次病程记录‑鉴别诊断库中匹配出与当前病历信息对应的第一鉴别诊断结果；从初步诊断‑鉴别诊断库中匹配出与初步诊断对应的第二鉴别诊断结果；利用训练后的中文医疗大模型生成与当前病历信息对应的第三鉴别诊断结果；利用中文医疗大模型对第一鉴别诊断结果、第二鉴别诊断结果和第三鉴别诊断结果进行排序，得到排序后鉴别诊断结果并将其发送至目标医疗终端，以确定出最优鉴别诊断结果对应的鉴别诊断文书。本申请能够提高鉴别诊断的准确度以及鉴别诊断文书的生成速度。

主权项：1.一种鉴别诊断文书生成方法，其特征在于，包括：获取当前目标患者在首次病程记录过程中记录的病历信息，得到当前病历信息；所述当前病历信息中包括主诉、病例特点、初步诊断和诊断依据；将所述当前病历信息输入至预先创建的首次病程记录-鉴别诊断库中，以从所述首次病程记录-鉴别诊断库中匹配出与所述当前病历信息相似的目标病历，并获取与所述目标病历对应的鉴别诊断结果，得到第一鉴别诊断结果；将所述当前病历信息中的初步诊断输入至预先创建的初步诊断-鉴别诊断库中，以从所述初步诊断-鉴别诊断库中匹配出与所述初步诊断相似的初步诊断结果，得到目标初步诊断结果，并获取与所述目标初步诊断结果对应的鉴别诊断结果，得到第二鉴别诊断结果；所述初步诊断-鉴别诊断库为基于历史临床病历文书书写过程中积累的大量患者的初步诊断文书以及对应的鉴别诊断结果创建的库，其中鉴别诊断结果以文本的方式记录；将所述当前病历信息输入至训练后的中文医疗大模型中，以生成与所述当前病历信息对应的鉴别诊断结果，得到第三鉴别诊断结果；所述中文医疗大模型为利用海量中文医疗语料对ChatGLM-6B模型进行训练后得到的模型，整体架构采用解码器；利用所述中文医疗大模型对所述第一鉴别诊断结果、所述第二鉴别诊断结果和所述第三鉴别诊断结果进行排序，得到排序后鉴别诊断结果，并将所述排序后鉴别诊断结果发送至目标医疗终端，以从所述排序后鉴别诊断结果中确定出最优鉴别诊断结果对应的鉴别诊断文书；其中，所述利用所述中文医疗大模型对所述第一鉴别诊断结果、所述第二鉴别诊断结果和所述第三鉴别诊断结果进行排序，得到排序后鉴别诊断结果，并将所述排序后鉴别诊断结果发送至目标医疗终端，包括：对所有所述第一鉴别诊断结果、所述第二鉴别诊断结果和所述第三鉴别诊断结果进行聚合，得到鉴别诊断候选集；利用所述中文医疗大模型及自定义的鉴别诊断结果打分提示词对所述鉴别诊断候选集中的各个鉴别诊断结果进行打分，得到打分结果，并根据所述打分结果对所述鉴别诊断候选集中的各个鉴别诊断结果进行排序，得到排序后鉴别诊断结果；按照分值从高到低的顺序从所述排序后鉴别诊断结果中选择出预设数量的鉴别诊断结果，并将所述预设数量的鉴别诊断结果发送至目标医疗终端；所述对所有所述第一鉴别诊断结果、所述第二鉴别诊断结果和所述第三鉴别诊断结果进行聚合，得到鉴别诊断候选集，包括：按照预设的优先级对所有所述第一鉴别诊断结果、所述第二鉴别诊断结果和所述第三鉴别诊断结果进行聚合，得到鉴别诊断候选集；所述预设的优先级从高到低依次为所述第二鉴别诊断结果、所述第一鉴别诊断结果、所述第三鉴别诊断结果。

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