一种基于大模型的双向推理诊断方法

本发明公开了一种基于大模型的双向推理诊断方法，可应用于临床智能诊断场景。首先，通过异常特征提取，关注患者入院记录中的关键异常特征；其次，检索相似病历作为诊断经验学习；再者，正向推理通过从患者特征出发进行演绎，推断出可能的疾病；反向推理则采用溯因的方法，从诊断结果回溯到相关特征。通过结合演绎与归纳，增强大模型的推理能力。最终，对诊断结果进行修正和置信度评估，以实现迭代反思优化，确保诊断过程的可靠性和可解释性。本发明为医疗领域提供了一种基于大模型的自动化诊断工具，能够提升诊断的准准性和效率，为临床智能诊断提供了创新的解决方案。