医学影像报告生成系统技术方案

本申请涉及一种医学影像报告生成系统，所述系统包括处理设备和人机交互界面；所述人机交互界面用于输入医学影像对应的描述文本和报告生成指令，并显示生成的医学影像报告；所述处理设备用于基于所述报告生成指令，将所述描述文本输入预先训练完毕的诊断意见生成模型，输出与所述描述文本对应的诊断意见，所述诊断意见生成模型基于大语言模型构建；基于所述医学影像

【技术实现步骤摘要】
医学影像报告生成系统


[0001]本申请涉及医学影像
，特别是涉及一种医学影像报告生成系统
。

技术介绍

[0002]影像描述和诊断意见是医学影像报告中最关键的两部分内容和信息，是放射科医生在顺序撰写一份影像报告的两个重要相邻环节
。
放射科医生会根据影像描述给出对应的诊断意见，这也是一份影像报告中最为耗时的两个环节
。
虽然从影像描述推断诊断意见的过程并非简单的总结和概括任务，但其中存在大量医学表征和诊断意见之间的对应关系，有潜力通过人工智能的技术手段，在一段影像描述文字中训练并学习各个表征与结论之间的对应关系，以实现根据放射科医生实时撰写的影像描述，自动生成对应的诊断意见，为医生提供更为全面
、
规范的基于放射科经验的诊断意见参考或规范化模版，极大优化医生的工作效率，提升病人接受的放射科诊疗水平
。
[0003]为解决上述问题，现有技术中采用基于自然语言处理
(NLP)
的人工智能技术
。
目前较为成熟的传统r/>NLP
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种医学影像报告生成系统，其特征在于，所述系统包括处理设备和人机交互界面；所述人机交互界面用于输入医学影像对应的描述文本和报告生成指令，并显示生成的医学影像报告；所述处理设备用于基于所述报告生成指令，将所述描述文本输入预先训练完毕的诊断意见生成模型，输出与所述描述文本对应的诊断意见，所述诊断意见生成模型基于大语言模型构建；基于所述医学影像
、
描述文本和诊断意见，生成对应的医学影像报告
。2.
根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括模型训练平台，所述模型训练平台用于从预先获取的历史影像报告中提取历史描述文本和对应的历史诊断意见；所述模型训练平台还用于基于所述历史描述文本和对应的历史诊断意见，对所述大语言模型进行本地全网络微调，得到所述诊断意见生成模型
。3.
根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述模型训练平台包括：结构化文本生成模块，用于基于所述历史描述文本和对应的历史诊断意见，生成结构化文本，所述结构化文本用于构成训练样本集
、
验证样本集和测试样本集；微调模块，用于基于所述训练样本集
、
验证样本集，对所述大语言模型进行本地全网络微调，得到初始模型；还用于在所述初始模型的评估分数未达到预设阈值的情况下，重复微调直至达到所述预设阈值；评估模块，用于基于所述测试样本集，对所述初始模型进行评估，得到对应的评估分数
。4.
根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述评估模块用于：将所述测试样本集中的历史描述文本输入所述初始模型，输出对应的初始诊断意见；将所述初始诊断意见与所述历史描述文本对应的历史诊断意见比较，基于比较结果获取所述初始模型的评估分数
。5.
根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：温宁，刘俊文，严福华，张哲宇，张雪坤，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属瑞金医院上海交通大学，
类型：发明
国别省市：