基于大模型的DRG入组推荐方法、装置、设备和介质

本发明提供一种基于大模型的DRG入组推荐方法、装置、设备和介质，其中方法包括：基于医学模型，对待推荐患者的病历进行疾病提取，得到确诊疾病，并基于确诊疾病、诊断疾病列表和病历进行主要诊断选择，得到主要诊断疾病；基于主要诊断疾病进行DRG入组推荐，得到待推荐患者的DRG入组推荐结果，克服了目前DRG分组临床适应性差，易遗漏重要信息，准确性和可靠性不足的缺陷，从诊断治理的角度着手，利用医学模型排除依据不足的诊断，从而优化完善诊断疾病列表，并在此基础上，依据病历进行主要诊断选择和DRG入组推荐，可以实现准确可靠地DRG分组，并且，在临床使用过程中具有极强的可解释性和适应性，能够满足实际应用需求。