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申请/专利权人：安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院)
摘要：本发明涉及诊疗方案生成技术领域，公开了一种基于记忆及检索增强的大模型医疗诊疗方案生成方法，将患者信息文本输入到完成训练的生成模型，得到最终诊疗方案；生成模型的训练过程包括以下步骤：检索与患者信息文本最相近的相似患者信息文本；将患者信息文本和相似患者信息文本输入记忆模块，得到相似患者信息表征；将患者信息文本以及相似患者信息表征分别输入到医疗大模型中，生成中间诊疗方案；对生成的中间诊疗方案进行整合，得到最终诊疗方案；将人工标注的诊疗方案分别与中间诊疗方案以及最终诊疗方案进行对比，计算交叉熵损失对生成模型进行训练；使得多个大模型的可以从不同方面生成诊疗方案，提高最终报告的全面性。
主权项：1.一种基于记忆及检索增强的大模型医疗诊疗方案生成方法，其特征在于，将患者信息文本输入到完成训练的生成模型，得到最终诊疗方案；生成模型包括检索模块、记忆模块、医疗大模型和诊疗方案整合模块；生成模型的训练过程包括以下步骤：步骤一，使用检索模块，检索与患者信息文本最相近的个相似患者信息文本；为第个相似患者信息文本，；步骤二，将患者信息文本和相似患者信息文本输入记忆模块，得到相似患者信息表征；步骤三，将患者信息文本以及作为软提示的相似患者信息表征输入到N个不同的医疗大模型中，分别生成N个中间诊疗方案；为第个中间诊疗方案，；步骤四，使用诊疗方案整合模块对生成的中间诊疗方案进行整合，得到最终诊疗方案；步骤五，将人工标注的诊疗方案分别与中间诊疗方案以及最终诊疗方案进行对比，计算交叉熵损失；其中，人工标注的诊疗方案与各个中间诊疗方案的交叉熵损失分别记为；人工标注的诊疗方案与最终诊疗方案交叉熵损失记为；将之和作为整体损失，使用整体损失对生成模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省立医院(中国科学技术大学附属第一医院) 基于记忆及检索增强的大模型医疗诊疗方案生成方法
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