摘要
本发明提供了一种用于围手术期患者会诊意见的自动化生成方法,包括:利用自然语言处理技术从电子病历中提取关键患者指标;对关键患者指标进行清洗和标准化处理,以确保数据格式一致性,得到预处理指标数据;将预处理指标数据映射到标准化的风险评估量表的参数格式,得到结构化患者数据;调用多种已临床验证的风险评估量表对所述结构化患者数据进行评估,并根据评估结果生成综合风险评估分数;根据综合风险评估分数对患者的综合风险进行分类,得到综合风险评估结果;利用生成式大语言模型将综合风险评估结果转化为会诊意见文本。本发明通过结合自然语言处理、机器学习和生成式大语言模型,显著提升了围手术期患者风险评估和会诊意见生成的效率和准确性。
技术关键词
自动化生成方法
围手术期患者
门控循环单元
风险
神经网络深度学习
命名实体识别模型
大语言模型
电子病历
量表
文本分类模型
自然语言
术后肺部并发症
指标
机器学习算法
预训练语言模型
全局特征提取
数据格式
系统为您推荐了相关专利信息
进化算法
维修决策方法
维修决策优化
桥梁
计算机可读取存储介质
网络安全报警系统
网络安全分析
大数据
指数
历史报警信息
风险评估方法
电子系统
风险预测模型
推理规则
变量
结石
运动营养学
辅助诊断方法
监控服务器
影像扫描仪