一种基于大语言模型的ARDS早期发病辅助诊断方法及系统

本发明公开了一种基于大语言模型的ARDS早期发病辅助诊断方法及系统，属于辅助诊断技术领域；本发明包括：S1、获取患者数值型临床数据；S2、依据模板将S1中所得的数值型临床数据通过Python脚本转换为文本数据；S3、将S2中所得的文本数据输入给生成式大语言模型LLM，获得贴近自然语言的关于患者当前状态的文本化描述；S4、将S3中所得的文本化描述输入给鉴别式预训练模型PLM，通过对[CLS]标记的表征进行softmax操作，以文本分类的形式辅助实现ARDS发病预测。相较于现有技术，本发明通过将数值化临床特征转化为自然语言描述的创新数据预处理方式，不仅提升了模型对医疗语义的理解深度，更为临床决策提供了可解释性更强的诊断依据。