一种基于诊疗数据脱敏的医疗大语言问答方法

本发明公开了一种基于数据脱敏的医疗大语言问答方法，属于数据处理技术领域，包括：获取医疗领域语料库中的训练数据，并进行预处理，通过数据脱敏模型得到处理好的训练数据；基于改进的增强型Transformer子模型建立医疗大语言问答模型；将处理好的训练数据输入至医疗大语言问答模型进行训练，得到训练好的医疗大语言问答模型；利用训练好的医疗大语言问答模型，进行医疗问答。本发明采用增强型Transformer模块，加强了对长距离上下文的推理能力，通过预处理，提高了模型对医学专业知识的泛化能力，能够生成更加精准和专业的建议；通过数据脱敏模型，对医疗数据中的敏感信息进行识别与转换，提升隐私保护的准确性与效率。