摘要
本发明公开了一种基于大模型的儿科脓毒症临床评估与诊疗方法。包括:获取输入的患者病历;将病情评估任务分解为:指标分析和风险预测两个阶段;然后为这两个阶段分别设计了指标分类模板和风险调整模板,指标分类的结果用于生成全面的病情总结报告,并根据总结报告调整风险概率;根据病情总结选择数据库检索知识,将检索结果经过判别模型进行判别,然后通过反思与修改机制得到更好的检索结果,通过多轮的迭代,最终帮助得到更好的治疗建议。本发明提供的方法提高指标评估的全面性、风险预测的准确性和治疗建议的质量,能够兼顾儿童脓毒症的全面评估预警和合理个性化诊疗。
技术关键词
诊疗方法
指标
儿科
风险
模板
病历
条目
语句
随机森林模型
机器学习模型
报告
阶段
患者
身份
儿童
医学
机制
疾病
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