基于大型语言模型与知识图谱的智能正畸辅助决策方法

本发明公开了一种基于大型语言模型与知识图谱的智能正畸辅助决策方法，应用于正畸治疗技术领域。包括以下步骤：构建实体识别模型，获取正畸相关的专业知识、临床指南和患者正畸治理记录数据，识别数据中的知识实体；提取数据中的知识实体之间的实体关系，构建正畸知识图谱；将知识图谱嵌入Llama模型；设计Llama模型的prompt策略；对患者的待决策数据进行实体识别和意图识别，将患者的三元信息组和意图信息作为Llama模型的输入，结合prompt策略得到正畸决策方案。本发明构基于大型语言模型自动生成正畸辅助决策方案，供医生进行参考，提高了正畸治疗的效率，通过嵌入知识图谱提高了大型语言模型对于正畸治疗的可靠性。