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公开(公告)号:CN119092046A
公开(公告)日:2024-12-06
申请号:CN202411085702.4
申请日:2024-08-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中山大学附属第八医院(深圳福田)
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的手术操作记录自动编码方法及系统,输入手术操作记录;对手术操作记录进行模态分类,根据不同模态采用不同的预先处理方式,统一处理为文本模态;根据输入的手术操作记录对应的术种,构建证据引导的手术编码自动抽取的提示语句;将处理后的文本送入可关联证据的手术记录自动编码大语言模型,大语言模型提取并输出文本中蕴含的标准手术操作名称;根据制定的映射字典,获取大语言模型生成的标准手术操作名词对应的代码。利用大语言模型语言能力强大的特点,大大降低了训练成本和二次训练的成本,仅需少量的训练数据便可使模型达到可实用水平,提高手术操作记录编码工作的效率和准确性。
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公开(公告)号:CN120012715A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411887436.7
申请日:2024-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中山大学附属第八医院(深圳福田)
IPC: G06F40/126 , G06F40/58 , G06N3/096 , G16H10/60
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型迁移学习的ICD自动编码的方法及系统,包括:输入低资源语言的电子病历数据,使用大语言模型,识别待编码文本的类型;基于待编码的内容,构建多语言ICD自动编码指令;使用语言迁移ICD自动编码大模型,对待编码内容进行ICD自动编码,输出I CD编码结果;基于低资源语言的编码规则,对输出的ICD编码结果进行验证与对齐,输出最终编码结果。本发明利用大语言模型的多语言能力,对于低资源语言环境下获取人工标注数据较难的ICD自动编码任务,有效减少了人工标注工作量、降低大语言模型在I CD编码任务上的落地成本。
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