【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗信息处理领域，更为具体地，尤其涉及一种结合专病检验知识库和大模型推理的用于写入文档任务的检验指标自动生成方法、系统、终端及介质。
技术介绍
1、在医疗诊疗的全流程中，出院小结是一份至关重要的医疗文档，它汇总并记录了患者从入院至出院的整个医疗历程，包括病症描述、疾病诊断、治疗过程、使用的药物以及各种临床检验结果等关键信息。此外，出院小结还为患者的未来康复和健康管理提供了重要指导。在这个过程中，临床检验指标作为反映患者病情和治疗效果的关键数据，其精准度和详实度对于医生后续的治疗决策及患者的健康管理具有重大影响。
2、然而，每一个患者在入院治疗过程中可能会接受众多的检验，由此产生的检验指标多而繁杂。尽管这些检验指标都有其特定的医学意义，但如果在出院小结等类似写入任务中包含所有的检验指标，可能会导致信息过于庞大和复杂，既增加了医生处理和理解小结的难度，也可能使患者在阅读小结时感到困惑和压力。因此，如何在海量的检验指标中精准筛选出对患者病情诊断和治疗最为关键的检验指标，成为了一个重要但同时也具有挑战性的任务。
3、目前，决定哪些检验指标需要写入到出院小结中的任务主要由医生来完成，依赖于医生的专业知识和临床经验。然而，这种方式存在一些挑战。一方面，医生面临着巨大的工作压力，手动筛选和记录检验指标是一项耗时且繁琐的任务；另一方面，由于每个患者的病症和病历情况都有所不同，确定应该记录哪些检验指标需要医生对每一份病历进行深入的分析，这增加了医生的工作负担。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种结合专病检验知识库和大模型推理的用于写入文档任务的检验指标自动生成方法、系统、终端及介质。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种检验指标自动生成方法，包括：
3、提供一专病检验知识库，所述专病检验知识库用于获得与专病相关且通用的第一检验指标以及与患者相关的基础信息；
4、提供一指标推理大模型，所述指标推理大模型用于生成与指定患者及其专病相关的第二检验指标；
5、建立针对不同推理任务的prompt模板，将所述prompt模板、所述第一检验指标以及与指定患者相关的所述基础信息作为所述指标推理大模型的输入，生成针对该指定患者及其专病的第二检验指标；
6、基于所述第二检验指标，从该指定患者所有检验指标中获得写入任务所需的检验指标名称；
7、根据所述检验指标名称，从该指定患者所有检验指标中获得相应的检验指标数据，得到最终的用于写入任务的检验指标文本。
8、优选地，所述提供一专病检验知识库，所述专病检验知识库用于获得与专病相关且通用的第一检验指标以及与患者相关的基础信息，包括：
9、获取各个用户的患病情况、检验指标以及出院小结信息；
10、基于获取的用户信息，构建专病检验知识库；
11、根据用户的诊断疾病，通过所述专病检验知识库获得专病相关且通用的初步检验指标，即为第一检验指标；
12、基于获取的用户信息，通过字符串匹配，获得任一用户的个人信息、异常指标、现病史、既往史、个人史和/或家族史信息，即为与患者相关的基础信息。
13、优选地，所述获取用户的患病情况、检验指标以及出院小结信息，包括：
14、自动获取各个病历从入院到出院的所有数据，根据每一个病历id，对获取的数据进行归类处理；
15、通过正则表达式，将所述数据标准化为纯文本，得到文本信息。
16、通过字符串匹配获得所述文本信息中各病例相应的患病情况、检验指标和出院小结信息。
17、优选地，所述基于获取的用户的信息，构建专病检验知识库，包括：
18、定义知识库数据表示方法为：专病名称:{检验指标集合}；
19、针对给定的所有病例，查找疾病诊断-检验指标以及检验指标-出院小结之间的关系；
20、根据所述疾病诊断-检验指标以及检验指标-出院小结之间的关系，统计得到专病名称、专病数量、检验指标名称和检验指标数量；
21、计算各个专病中特定检验指标的比例：
22、
23、其中，d表示专病名称，nd表示专病数量，e表示检验指标名称，propd_e表示专病d下检验指标e的比例，ne-d表示专病d下检验指标e的数量；
24、设定阈值并与各个专病中特定检验指标的比例进行比较，构建得到专病检验知识库kd。
25、优选地，所述根据用户的诊断疾病，通过所述专病检验知识库获得专病相关且通用的初步检验指标，包括：
26、针对指定患者的诊断信息d，从所述专病检验知识库kd中检索并获得所需的通用检验指标集合kdd＝{e1，e2，...，en}，即为初步检验指标集合e0＝kdd。
27、优选地，所述针对给定的所有病例，查找疾病诊断-检验指标以及检验指标-出院小结之间的关系，包括：
28、通过疾病诊断，对所有病例进行归类，得到所有的专病名称以及专病数量；
29、针对每个具体病例，获取该病例所对应专病的所有临床检验指标，并一一与出院小结文本进行匹配，搜索该检验指标是否写入出院小结；若是，则计入该专病对应的检验指标集合中；若否，则不采取任何操作；
30、遍历所有病例，获得疾病诊断-检验指标以及检验指标-出院小结之间的关系。
31、优选地，所述设定阈值并与各个专病中特定检验指标的比例进行比较，构建得到专病检验知识库kd，包括：
32、若当前检验指标e的比例propd_e大于阈值就将检验指标e放入知识库中专病d的检验指标集合kdd中；
33、若当前检验指标e的比例propd_e小于等于阈值则不采取任何操作；
34、将获得的所有专病的检验指标集合进行整合，即得到专病检验知识库kd。
35、优选地，所述提供一指标推理大模型，包括：
36、构建指令微调数据集，所述指令微调数据集中，用于推理任务的数据集与其他通用任务的数据集以1∶1的比例进行混合；
37、采用所述指令微调数据集，对用于构建指标推理大模型的预训练基模型进行训练；
38、对训练后的所述基模型进行评估；
39、对评估后的所述基模型通过调整数据配比与训练设置进行再训练，完成模型调优，得到最终的指标推理大模型。
40、优选地，所述建立针对不同推理任务的prompt模板，将所述prompt模板、所述第一检验指标以及与指定患者相关的所述基础信息作为所述指标推理大模型的输入，生成针对该指定患者及其专病的第二检验指标，包括：
41、建立对应不同推理任务的prompt模板；
42、针对指定患者，通过该患者的诊断信息，结合该患者的基础信息，将所述prompt模板、所述第一检验指标以及该患者的基础信息作为所述指标推理大模型的输入，通过所述指标推理大模型，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种检验指标自动生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述提供一专病检验知识库，所述专病检验知识库用于获得与专病相关且通用的第一检验指标以及与患者相关的基础信息，包括：
3.根据权利要求2所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，还包括如下任意一项或任意多项：
4.根据权利要求3所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，还包括如下任意一项或任意多项：
5.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述提供一指标推理大模型，包括：
6.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述建立针对不同推理任务的Prompt模板，将所述Prompt模板、所述第一检验指标以及与指定患者相关的所述基础信息作为所述指标推理大模型的输入，生成针对该指定患者及其专病的第二检验指标，包括：
7.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述基于所述第二检验指标，从该指定患者所有检验指标中获得写入任务所需的检验指标名称，包括：
8.一种检
9.一种计算机终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法，或，运行权利要求8所述的系统。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时可用于执行权利要求1-7中任一项所述的方法，或，运行权利要求8所述的系统。
...【技术特征摘要】
1.一种检验指标自动生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述提供一专病检验知识库，所述专病检验知识库用于获得与专病相关且通用的第一检验指标以及与患者相关的基础信息，包括：
3.根据权利要求2所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，还包括如下任意一项或任意多项：
4.根据权利要求3所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，还包括如下任意一项或任意多项：
5.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述提供一指标推理大模型，包括：
6.根据权利要求1所述的检验指标自动生成方法，其特征在于，所述建立针对不同推理任务的prompt模板，将所述prompt模板、所述第一检验指标以及与指定...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜胜耀，叶琪，李寅驰，阮彤，王嘉诚，芮欣凯，朱立峰，
申请(专利权)人：上海交通大学医学院附属瑞金医院，
类型：发明
国别省市：
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