摘要
本发明公开了一种基于大语言模型的临床试验受试者筛选方法及装置,包括:获取第一文书数据;将任务指令、第一文书数据以及临床试验的筛选标准词列表构造大语言模型的输入文本;大语言模型根据输入文本获取每个筛选标准词的概率值;将正确的筛选标准词作为接受样本,剔除掉正确的筛选标准词后,按概率值从高到低采样若干个其他筛选标准词得到拒绝样本集合;利用接受样本和拒绝样本集合对大语言模型进行偏好训练,通过反向传播方式更新大语言模型的参数值;重复上述步骤,迭代训练大语言模型,并利用训练好的大语言模型,进行临床试验受试者筛选。利用本发明,可以提高模型在临床试验的受试者筛选任务中的准确性。
技术关键词
临床试验受试者
大语言模型
筛选方法
样本
矩阵
临床电子病历
文本
列表
启发式规则
数据
信息编码
注意力机制
索引
序列
筛选装置
指令
语义
存储器
处理器
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功能评估方法
肾脏
医学影像数据
标签
神经网络模型
意图获取方法
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物理
河岸植被
相似性分析方法
主成分分析方法