【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自然语言处理,具体来说涉及自然语言大模型和医疗决策树领域,更具体地说,涉及提供了一种大模型可执行的诊疗指导树llm-executable cgt表示方法、一种大模型可理解的诊疗指导树if-elif-else的伪代码表示方法、大模型驱动的医疗决策引擎cdm-engine和一个大语言模型为患者进行疾病诊断时的多轮问诊方法。
技术介绍
1、在医学领域,由于chatgpt等大语言模型技术的兴起,大语言模型在医疗领域具有巨大的潜力和应用前景。但是由于语言模型输出结果的过程为端到端的生成,缺乏可解释性,同时也缺乏一个可靠的决策过程。因此,随着大语言模型参与医疗决策过程得到越来越多的重视,也急切的需要一个能够直接被大语言模型所理解和执行的决策过程表示方法。特别的,需要一个能够引导大语言模型在决策树上进行推理,并且能够与患者进行多轮交互,引导患者给出更多信息以此来让大模型进行更加精准的决策的方法。
2、然而,目前医疗领域使用的决策树表示多为高度结构化的树形结构,不仅每个节点的内容为三元组等强结构或高度抽象的键值属性,而且没有统
...【技术保护点】
1.一种基于诊疗指导树和诊疗推理引擎的多轮问诊方法,其特征在于,所述多轮问诊方法利用了基于大语言模型可执行的诊疗指导树和大语言模型驱动的医疗决策推理引擎进行大语言模型与患者之间的自动化的多轮问诊,具体步骤为:
2.根据权利要求1所述的一种基于诊疗指导树和诊疗推理引擎的多轮问诊方法,其特征在于:在所述的步骤S2中将决策树作为输入,转换成由根节点、条件节点和动作节点组成的并且节点内容以非结构化的自然语言形式表示的诊疗指导树结构,所述步骤S2具体包括:
3.根据权利要求1所述的一种基于诊疗指导树和诊疗推理引擎的多轮问诊方法,其特征在于:所述的将诊疗指
...【技术特征摘要】
1.一种基于诊疗指导树和诊疗推理引擎的多轮问诊方法,其特征在于,所述多轮问诊方法利用了基于大语言模型可执行的诊疗指导树和大语言模型驱动的医疗决策推理引擎进行大语言模型与患者之间的自动化的多轮问诊,具体步骤为:
2.根据权利要求1所述的一种基于诊疗指导树和诊疗推理引擎的多轮问诊方法,其特征在于:在所述的步骤s2中将决策树作为输入,转换成由根节点、条件节点和动作节点组成的并且节点内容以非结构化的自然语言形式表示的诊疗指导树结构,所述步骤s2具体包括:
3.根据权利要求1所述的一种基于诊疗指导树和诊疗推理引擎的多轮问诊方法,其特征在于:所述的将诊疗指导树转换成大语言模型可理解的if-elif-else的表示的方法是将大模型可执行的诊疗指导树作为输入,转换成由if、elif、...
【专利技术属性】
技术研发人员:翟洁,李彬彬,叶琪,阮彤,刘井平,
申请(专利权)人:华东理工大学,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。