基于大模型的领域自适应检查报告生成方法及系统

本申请公开了一种基于大模型的领域自适应检查报告生成方法及系统，涉及报告生成领域，首先，通过获取患者医疗影像和元数据，利用视觉分析模型提取影像特征。关键在于，基于患者元数据进行领域识别，动态选择并加载特定LoRA适配器到基础大语言模型，使其生成精通该领域的专家模型。同时，以影像特征查询领域向量知识库，提取相关知识上下文。最终，将这些知识上下文与患者元数据融合，构建高度定制化的检查报告生成提示词，输入到领域专家模型中，从而生成结构化、高质量且领域自适应的检查报告。这种方法确保了报告的准确性和专业性，显著提升了报告生成的效率和临床实用价值。