基于记忆及强化学习优化的医疗大模型问答方法

本发明涉及医疗问答技术领域，公开了一种基于记忆及强化学习优化的医疗大模型问答方法，包括：使用记忆插件对结构化的患者病历文本进行编码，得到记录患者病历关键信息的记忆向量；将用于问题文本输入到医疗大模型，得到患者问题编码特征；使用交互模块实现记忆向量与患者问题编码特征的交互，得到增强的患者问题编码特征；使用医疗大模型处理，得到个性化答案；将个性化答案与人工标注答案比较，使用交叉熵损失函数得到损失；基于损失，通过反向传播以及梯度下降算法，更新医疗问答模型中的医疗大模型、记忆插件和交互模块的可训练的参数，实现医疗问答模型的训练；本发明引入了患者病历信息，以解决难以生成个性化答案的问题。