一种基于大模型的医学知识约束下患者画像生成方法

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一种基于大模型的医学知识约束下患者画像生成方法
申请号:CN202411484271
申请日期:2024-10-23
公开号:CN119361057A
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于大模型的医学知识约束下患者画像生成方法,基于已有的患者文档和医学知识数据,利用大模型技术进行患者画像生成。本发明提供了一种通过增加符合性校验依据,对大模型的输出进行约束的方法,有效抑制大模型预测过程中的幻觉问题;本发明提供的方法直接使用原始基座大模型,通过构建不同任务的指令完成画像过程,无需训练模型,避免了成本极高的标注过程,使用成本低,操作灵活简单。
技术关键词
画像生成方法 患者 标签体系 文本 词向量模型 生成标签 定义 数据 打标签 分块 字符 基座 指令 基础
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风险评分模型 非瞬时性计算机可读存储介质 靶向测序技术 患者 预测效能
预训练模型 文本 工具推荐方法 终端设备 列表
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