用药路径决策推理系统

本发明涉及计算机，尤其涉及一种用药路径决策推理系统。

背景技术：

1、近年来，各种疾病层出不穷，人们越来越注重关注自己的身体，求医问药的需求也相应增加，这无疑加重了医护人员的职业负担。在当前的医疗领域，随着数据科学的迅速发展和人工智能技术的广泛应用，利用人工智能技术进行医学相关问题的处理成为一种前沿趋势。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种用药路径决策推理系统，用以解决现有技术中人工进行用药路径决策人力负担重、人力成本高，决策效率低下的缺陷，实现自动生成用药路径决策推理结果，降低人力成本及负担，提高决策效率。

2、本发明实施例提供一种用药路径决策推理系统，包括：处理模块，用于：根据预设的执行结束条件，执行至少一次处理步骤；其中，所述处理步骤包括接收查询信息及获取与所述查询信息相关的医学知识数据，所述查询信息包括症状描述信息；构建模块，用于：基于所述至少一次处理步骤中的所述查询信息及所述医学知识数据获取ai提示词构建数据，通过将所述ai提示词构建数据填充到预设的ai提示词模板，构建ai提示词；推理模块，用于：将所述ai提示词输入到预先训练的用药路径决策推理大语言模型，输出用药路径决策推理结果。

3、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述处理模块在用于执行所述至少一次处理步骤中的非第一次处理步骤之前，所述处理模块还用于：根据之前执行的所述处理步骤的所述查询信息和/或所述医学知识数据生成问题，并展示所述问题。

4、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述预设的执行结束条件包括：所述处理步骤的执行次数达到预设执行次数；或，某次所述处理步骤中的所述查询信息中包括请求立即返回结果的指示信息；或，所述处理模块超过预设的时间阈值未再次接收到所述查询信息。

5、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述处理模块在用于获取与所述查询信息相关的医学知识数据时，具体用于：对所述查询信息进行向量化处理，得到第一文本向量；将所述第一文本向量与向量数据库中的所述医学知识数据对应的第二文本向量进行相似度匹配，得到匹配的至少一个第二文本向量；根据与所述第一文本向量的相似度将所述至少一个第二文本向量进行排序处理，得到与所述查询信息相关的医学知识数据。

6、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述处理模块在用于对所述查询信息进行向量化处理时，具体用于：通过语义向量模型bge-m3对所述查询信息进行向量化处理；所述处理模块在用于将所述第一文本向量与向量数据库中的所述医学知识数据对应的第二文本向量进行相似度匹配时，具体用于：利用向量搜索引擎zilliz将所述第一文本向量与向量数据库中的所述医学知识数据对应的第二文本向量进行相似度匹配。

7、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述处理模块在用于根据与所述第一文本向量的相似度将所述至少一个第二文本向量进行排序处理时，具体用于：基于检索排序模型bge-reranker计算所述第二文本向量的第一评分；基于信息检索算法bm25计算所述第二文本向量的第二评分；基于所述第一评分和所述第二评分计算所述第二文本向量的相关性评分；根据所述相关性评分将所述至少一个第二文本向量进行排序处理。

8、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述相关性评分表示为：

9、

10、其中，score表示所述相关性评分，sbge表示基于检索排序模型bge-reranker得到的所述第一评分，sbm25表示基于信息检索算法bm25得到的所述第二评分，length(sentence)表示所述第二文本向量的长度。

11、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述系统还包括预处理模块，在所述处理模块执行所述处理步骤执行之前，所述预处理模块用于：获取医学指南、医学文献、医疗资讯、药品说明书、药品不良反应信息、临床医学知识图谱和电子病历中的至少一种医疗数据，对所述医疗数据进行数据预处理及向量化处理后存储到所述向量数据库。

12、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述推理模块在用于输出用药路径决策推理结果时，具体用于：输出多个根据评分排序的用药路径决策推理结果。

13、根据本发明实施例提供的一种用药路径决策推理系统，所述用药路径决策推理结果包括患者的个性化用药建议及药物相互作用的分析结果。

14、本发明实施例提供的用药路径决策推理系统，通过根据预设的执行结束条件，执行至少一次处理步骤，处理步骤包括接收查询信息及获取与查询信息相关的医学知识数据，查询信息包括症状描述信息，基于至少一次处理步骤中的查询信息及医学知识数据获取ai提示词构建数据，通过将ai提示词构建数据填充到预设的ai提示词模板，构建ai提示词，将ai提示词输入到预先训练的用药路径决策推理大语言模型，输出用药路径决策推理结果，实现了用药路径决策的自动化推理，降低了人力成本及负担，提高了决策效率。

技术特征：

1.一种用药路径决策推理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述处理模块在用于执行所述至少一次处理步骤中的非第一次处理步骤之前，所述处理模块还用于：

3.根据权利要求1所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述预设的执行结束条件包括：

4.根据权利要求1所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述处理模块在用于获取与所述查询信息相关的医学知识数据时，具体用于：

5.根据权利要求4所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述处理模块在用于对所述查询信息进行向量化处理时，具体用于：通过语义向量模型bge-m3对所述查询信息进行向量化处理；

6.根据权利要求4所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述处理模块在用于根据与所述第一文本向量的相似度将所述至少一个第二文本向量进行排序处理时，具体用于：

7.根据权利要求6所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述相关性评分表示为：

8.根据权利要求4所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述系统还包括预处理模块，在所述处理模块执行所述处理步骤执行之前，所述预处理模块用于：

9.根据权利要求1所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述推理模块在用于输出用药路径决策推理结果时，具体用于：

10.根据权利要求1所述的用药路径决策推理系统，其特征在于，所述用药路径决策推理结果包括患者的个性化用药建议及药物相互作用的分析结果。

技术总结本发明实施例提供一种用药路径决策推理系统，包括：处理模块，用于：根据预设的执行结束条件，执行至少一次处理步骤；其中，处理步骤包括接收查询信息及获取与查询信息相关的医学知识数据，查询信息包括症状描述信息；构建模块，用于：基于至少一次处理步骤中的查询信息及医学知识数据获取AI提示词构建数据，通过将AI提示词构建数据填充到预设的AI提示词模板，构建AI提示词；推理模块，用于：将AI提示词输入到预先训练的用药路径决策推理大语言模型，输出用药路径决策推理结果。本发明实施例提供的用药路径决策推理系统，实现了用药路径决策的自动化推理，降低了人力成本及负担，提高了决策效率。技术研发人员：伍俊妍,谭志明,张梅,王俊辉,郝晓晓,王则远,刘鹏,杨霄受保护的技术使用者：中山大学孙逸仙纪念医院技术研发日：技术公布日：2024/10/10