一种基于大语言模型的老年肺癌个性化康复教育方法

本发明属于医疗信息化与人工智能技术领域，尤其为一种基于大语言模型的老年肺癌个性化康复教育方法，该方法旨在为老年肺癌患者提供康复教育，降低术后肺部并发症风险，步骤一通过数据输入模块采集患者的个体特征数据；步骤二将所述个体特征数据输入经监督学习和强化学习联合微调的大语言模型；步骤三根据患者实时训练反馈数据调整康复方案。本发明通过融合监督学习与强化学习的双阶段模型优化架构，将医学内容准确性提升，有效解决大语言模型在医疗领域易产生“幻觉”的核心缺陷，其中监督学习阶段注入循证医学知识库的千条标注数据，强化学习阶段采用专家评分驱动的奖励函数动态优化输出，使生成方案与临床指南一致性大大增加。