解析医嘱大语言模型构建方法、装置、介质及设备与流程

本申请涉及自然语言大模型，尤其涉及一种解析医嘱大语言模型构建方法、装置、介质及设备。

背景技术：

1、在当前快速推进的医疗信息化进程中，医嘱信息作为临床诊疗活动的核心构成要素，承载着关键的医学知识和诊疗逻辑。它们往往表现为非结构化或半结构化的文本形式，如医生手写的病历记录、电子病历系统中的自由文本输入等。尽管这些信息能够借助信息技术得到全面而详尽的记录与存储，但由于其内在的复杂性和非标准性，其中深藏的医学知识和诊疗过程中的专业逻辑规律很难通过传统的数据处理手段实现精准挖掘和深度解析，这种现状导致医嘱信息无法被有效利用。由于缺乏统一且标准化的数据结构，大量的医嘱文本数据犹如一座未开发的宝库，其潜在价值无法得到有效释放。

2、因此，对医嘱信息的结构化处理与深度利用已经成为医疗信息化进程中的重要课题。

技术实现思路

1、为了解决背景技术中提到的至少一个技术问题，本申请的目的在于提供一种解析医嘱大语言模型构建方法、装置、介质及设备，可以对医嘱进行非标准指标和标签识别、标准化转换、映射及别名计量单位处理，并通过模型迭代优化，实现医嘱的精准解析与结构化处理。

2、为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种解析医嘱大语言模型构建方法，包括以下步骤：

4、获取多个医嘱文本，利用基础大语言模型从医嘱文本中识别各类医学指标和医学标签；

5、利用医疗领域标准指标库，将医学指标和医学标签转换为标准化的医学指标和医学标签，所述医疗领域标准指标库包括医疗领域内标准化的医学指标和医学标签；

6、利用医疗领域知识图谱，将标准化的医学指标和医学标签进行别名匹配和单位统一，所述医疗领域知识图谱包括各种医学术语的别名关系、计量单位的换算关系，得到最终标准化指标；

7、将多个医嘱文本以及对应的最终标准化指标分为训练集、测试集和验证集，基于所述训练集、测试集和验证集，对基础大语言模型进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练好的解析医嘱大语言模型。

8、进一步的，所述医疗领域标准指标库的构建过程包括：

9、统计所述医学指标和所述医学标签的频率，计算标准度程度；

10、将标准化程度大于预设阈值的医学指标和医学标签纳入医疗领域标准指标库，并将其中的非结构化标签转化为结构化键值对形式。

11、进一步的，构建所述医疗领域知识图谱时，还包括动态更新机制，定期从权威医学资源中获取最新数据，更新医疗领域知识图谱中的别名关系和计量单位的换算关系。

12、进一步的，所述将医学指标和医学标签转换为标准化的医学指标和医学标签的步骤，包括：

13、利用向量数据库，将识别到的医学指标和医学标签与所述医疗领域标准指标库中的标准化的医学指标和医学标签进行映射，确定二者之间的对应关系；

14、根据所述对应关系，将医学指标和医学标签转换为标准化的医学指标和医学标签。

15、第二方面，本申请实施例还提供了一种解析医嘱大语言模型构建装置，包括：

16、初步识别模块，用于获取多个医嘱文本，利用基础大语言模型从医嘱文本中识别各类医学指标和医学标签；

17、标准化转换模块，用于利用医疗领域标准指标库，将医学指标和医学标签转换为标准化的医学指标和医学标签，所述医疗领域标准指标库包括医疗领域内标准化的医学指标和医学标签；

18、最终标准化处理模块，用于利用医疗领域知识图谱，将标准化的医学指标和医学标签进行别名匹配和单位统一，所述医疗领域知识图谱包括各种医学术语的别名关系、计量单位的换算关系，得到最终标准化指标；

19、训练模块，用于将多个医嘱文本以及对应的最终标准化指标分为训练集、测试集和验证集，基于所述训练集、测试集和验证集，对基础大语言模型进行迭代训练，直至损失函数收敛，得到训练好的解析医嘱大语言模型。

20、进一步的，还包括医疗领域标准指标库构建模块，所述医疗领域标准指标库构建模块包括：

21、计算单元，用于统计所述医学指标和所述医学标签的频率，计算标准度程度；

22、构建单元，用于将标准化程度大于预设阈值的医学指标和医学标签纳入医疗领域标准指标库，并将其中的非结构化标签转化为结构化键值对形式。

23、进一步的，还包括医疗领域知识图谱动态更新模块，用于定期从权威医学资源中获取最新数据，更新医疗领域知识图谱中的别名关系和计量单位的换算关系。

24、进一步的，所述标准化转换模块包括：

25、映射单元，用于利用向量数据库，将识别到的医学指标和医学标签与所述医疗领域标准指标库中的标准化的医学指标和医学标签进行映射，确定二者之间的对应关系；

26、转换单元，用于根据所述对应关系，将医学指标和医学标签转换为标准化的医学指标和医学标签。

27、第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的任一解析医嘱大语言模型构建方法。

28、第四方面，本申请实施例还提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的任一解析医嘱大语言模型构建方法。

29、与现有技术相比，本申请的有益效果是：通过构建医疗领域标准指标库和知识图谱，实现了医嘱文本中医学指标和标签的自动化识别和标准化处理，减少了人工干预和错误率；标准化的医嘱数据有助于不同医疗机构之间的数据交换和共享，为医疗大数据分析和临床应用提供支持；解析后的医嘱数据可以为医生提供全面的患者信息支持，辅助临床决策，同时也为医疗科研提供了丰富的数据资源。

技术特征：

1.一种解析医嘱大语言模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的解析医嘱大语言模型的构建方法，其特征在于，所述医疗领域标准指标库的构建过程包括：

3.根据权利要求1所述的解析医嘱大语言模型的构建方法，其特征在于，构建所述医疗领域知识图谱时，还包括动态更新机制，定期从权威医学资源中获取最新数据，更新医疗领域知识图谱中的别名关系和计量单位的换算关系。

4.根据权利要求1所述的解析医嘱大语言模型的构建方法，其特征在于，所述将医学指标和医学标签转换为标准化的医学指标和医学标签的步骤，包括：

5.一种解析医嘱大语言模型构建装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的解析医嘱大语言模型的构建装置，其特征在于，还包括医疗领域标准指标库构建模块，所述医疗领域标准指标库构建模块包括：

7.根据权利要求5所述的解析医嘱大语言模型的构建装置，其特征在于，还包括医疗领域知识图谱动态更新模块，用于定期从权威医学资源中获取最新数据，更新医疗领域知识图谱中的别名关系和计量单位的换算关系。

8.根据权利要求5所述的解析医嘱大语言模型的构建装置，其特征在于，所述标准化转换模块包括：

9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任意一项所述的方法。

10.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-4中任意一项所述的方法。

技术总结本申请公开了一种解析医嘱大语言模型构建方法、装置、介质及设备，涉及自然语言大模型技术领域。通过构建医疗领域标准指标库和知识图谱，实现了医嘱文本中医学指标和标签的自动化识别和标准化处理，减少了人工干预和错误率；标准化的医嘱数据有助于不同医疗机构之间的数据交换和共享，为医疗大数据分析和临床应用提供支持；解析后的医嘱数据可以为医生提供全面的患者信息支持，辅助临床决策，同时也为医疗科研提供了丰富的数据资源。技术研发人员：胡奇韬,朱正怡,马滨,禹雪受保护的技术使用者：天道金科股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4