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申请/专利权人：云南联合视觉科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于多轮提示的临床病例分析问题生成方法，属于自然语言处理技术领域。本发明由输入电子病历开始到生成最终的临床病例分析题目结束，中间涉及到了四轮与对话式大语言模型的交互过程。提示词生成器是与对话式大语言模型交互的“桥梁”，它将输入文本填充到提示词模板中的对应位置中得到了能够让对话式大语言模型较好完成一些任务的提示词。在这四轮提示过程中，每个阶段对话式大语言模型需完成的任务不同且提示词生成器的输入文本也不同；通过本发明经济、高效地生成问题来加速数据挖掘过程。

主权项：1.一种基于多轮提示的临床病例分析问题生成方法，其特征在于，包括四轮与对话式大语言模型的交互提示过程：第一轮提示：将电子病历送入提示词生成器中生成提示词，接着将生成的提示词送到对话式大语言模型中让其从病历中提取摘要信息的同时也剔除了病人的个人隐私信息，最终得到了病人的病例摘要；第二轮提示：将该病人的病例摘要与病历分析题库中的题目进行相似度比较分析，选取相似度排名为前若干道的病例分析问答题目，将这些题目送入提示词生成器，接着将生成的提示词送入到对话式大语言模型中，让大语言模型从这若干道病例分析问答题目中总结衍生出题思路；第三轮提示：将在第一轮提示中得到病例摘要与在第二轮提示中得到的出题思路一同送入提示词生成器中，接着将生成的提示词送入对话式大语言模型，让其依据所提供的病例摘要及出题思路生成若干道临床病例分析问题；第四轮提示：将在第三轮提示中模型生成的临床病例分析问题送入提示词生成器中，接着将生成的提示词送入对话式大语言模型，让其对这些病例分析问题进行作答同时剔除那些无法作答的问题；所述第二轮提示包括如下：病例分析题库是由互联网上能够收集到的各类医学考试中的病例分析题目构成，且其中不包含完全重复和过于相似的题目；每道病例分析题目包含病历摘要、问题和答案三部分内容，在进行相似度分析时只进行病历摘要之间的分析比较；文本相似度的度量指标采用的是基于预训练语言模型的度量指标BertScore，其计算方法如公式1所示，其中、和分别表示召回率、精确率和F1分数，采用作为最后的BertScore分数，表示参考文本，表示候选文本，表示参考文本中的一个词元，表示候选文本中的一个词元，和表示词元对应的上下文词嵌入向量； ;在完成病例摘要与病例分析题库的相似度分析比较后，从病例分析题库中选取5道与第一轮提示中得到的病历摘要最为相似的病例分析题目，度量指标与相似度判断采用基于预训练语言模型的度量指标BertScore，其计算方法如公式1所示，并将相关的病例分析题目与病历摘要一同送入提示词生成器中，提示词生成器再将这些输入填充到第二提示词模板中生成提示词，最终将提示词送入对话式大语言模型中，第二提示词模板与第一提示词模板结构相同，同样由系统消息和用户消息组成，其中系统消息内容与第一提示词模板中相同，在第二提示词模板的用户消息中，首先阐述了提供的文本信息和这些文本填充的位置；接着是让对话式大语言模型围绕病历摘要和相关的病例分析题目生成出题思路的指令，最终对话式大语言模型生成了问题生成思路。

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