【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医学问答技术以及大语言模型的人工智能，尤其涉及一种基于大语言模型的医学问答系统。
技术介绍
1、传统模式下，患者通常依赖医生或医疗专业人员获取信息，这限制了信息的可及性和覆盖范围，患者需要预约和前往医疗机构，耗费时间和精力，而且仅能在特定的时间点获得帮助。在一些地区或特定领域，医疗资源可能稀缺，导致患者获取医学信息和建议困难。医生和患者之间的信息不对称，医生有专业知识，而患者可能对医学领域了解有限，导致交流和理解上的困难，在传统问诊模式下，患者可能需要长时间等待才能获得医生的回应或预约。患者在咨询医生后，可能由于记忆和理解差异，对医生建议的理解存在偏差或遗漏。有些患者可能因为主观难以启齿的问题或尴尬感而不愿直接面对医生进行问诊。传统问诊可能伴随着较高的医疗成本，尤其是在一些特定的医疗保健系统中。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上述或现有的医学问答信息不对称、待时间长、时间地点限制的问题，提出了本专利技术。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、本专利技术实施例提供了一种基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，包括：输入处理模块，用于负责接收用户输入的医学问题，并进行预处理；语言
5、作为本专利技术所述基于大语言模型的医学问答系统的一种优选方案，其中：所述负责接收用户输入的医学问题，并进行预处理，包括：去除特殊字符、标点符号、多余空格、甚至拼写检查和纠正；对于分词，将将输入的文本分割成单词或短语，分词考虑医学术语和缩写的特殊处理，以确保术语被正确理解；移除停用词，去除在文本中出现频率很高但没有实际信息量的词语，以减少噪音并提高系统的效率；考虑上下文信息，尤其是在对话式交互中，系统需要理解先前的问题和回答，以确保连贯性和更准确的回应；将文本转换为数学表示如词嵌入，有助于模型理解词语之间的语义关联，从而更好地回答问题。
6、作为本专利技术所述基于大语言模型的医学问答系统的一种优选方案，其中：所述使用大语言模型来理解用户输入的问题，识别问题的主题、意图，并从中提取关键信息，包括：对大语言模型进行微调，使其更好地理解和回答医学相关问题,通过引入医学领域的文本数据进行模型训练来实现；将输入的问题归类到医学领域的特定主题,通过配置额外的分类器，识别问题所涉及的领域如药物、症状、疾病分类；确定用户提出问题的意图，如用户是在寻求解释、寻求建议，还是需要特定的信息，有助于更好地定位问题，并为用户提供更准确的答案；从问题中提取关键信息，包括实体如药物、症状、疾病、时间、事件，需要结合实体识别和上下文理解，以确保关键信息被正确地识别和提取；考虑对话中的上下文信息，确保问题的解释和答案与先前对话一致，从而提供连贯的对话体验；在需要时，能解释模型对问题的理解方式，有助于增强系统的可信度和用户对系统的信任感。
7、作为本专利技术所述基于大语言模型的医学问答系统的一种优选方案，其中：所述连接医学知识库和医学文献数据库，根据用户的问题，查询相关的医学信息和答案，包括：整合多个医学知识库和文献数据库，数据库包括医学书籍、期刊、研究论文、临床指南以及专业组织的文档；确保不同数据库的数据格式和结构一致，以便系统能够统一查询和提取信息，涉及到数据清洗、标准化和统一化处理；根据用户提出的问题，构建相应的查询以搜索相关信息，查询需要考虑用户问题的语义、实体识别的结果以及上下文信息，以提高查询的精准度；从数据库中提取相关的医学信息和答案，包括抽取文本、图表、统计数据，甚至是以结构化形式呈现的信息如数据库中的特定字段；将从数据库中检索到的信息与用户问题进行匹配，并对匹配度进行排序，涵盖文本相似度匹配、语义匹配方法，以确保返回最相关和准确的答案；确保数据库中的信息及时更新，以提供最新的医学知识，需要定期的数据同步和更新机制，以反映医学领域的最新发展；利用知识图谱构建数据库间关系，以帮助系统更好地理解医学信息的关联性和结构，从而提供更全面的答案；考虑用户问题的语境，以便更精准地过滤和提取相关信息，尤其是对于多义词、复杂问题或需要更详细上下文理解的情况。
8、作为本专利技术所述基于大语言模型的医学问答系统的一种优选方案，其中：所述使用大语言模型来生成系统的回答，根据查询到的医学信息，以及系统的训练和微调，生成准确、专业的回答，包括：整合从医学知识库和文献数据库检索到的信息，包括从多个来源获取的文本、数据、图表各种形式的信息，将检索到的医学信息与用户问题和对话上下文相结合，有助于确保系统的回答与用户问题相关，并且能够维持对话的连贯性，将从数据库中检索到的信息进行摘要和概括，以确保回答的简洁性和易懂性，使用大语言模型进行微调，以适应医学领域的特定要求，通过在医学相关文本上进行微调，可以让模型更好地理解和生成医学内容；模型生成回答时可以通过控制多样性来提供更多样的答案，有助于覆盖多个方面并避免单一性的陈述；实施自动或人工的质量评估机制，以确保系统生成的回答是准确、可信的，并避免误导性信息；采用用户反馈机制，用于改进模型的回答质量，用户反馈可以用于优化和改进模型的训练，以提高系统的表现。
9、作为本专利技术所述基于大语言模型的医学问答系统的一种优选方案，其中：所述负责处理用户与系统的对话式交互，处理用户追问、澄清情况，包括：系统需要理解和记住先前的对话内容，以确保连贯性，包括使用对话状态跟踪器来保持对话状态和上下文信息；对用户的追问或澄清进行分析，确定用户想要的是更多细节、解释还是确认，以适当地响应用户的请求，确定系统如何回应用户的不同类型追问或澄清，包括请求更多信息、提供更详细的解释、确认用户的意图；系统需要能够检测并纠正错误理解或处理错误，以避免提供错误答案并保持对话的准确性；在需要时，系统可以主动向用户提出问题以澄清或确认用户意图，确保系统理解准确，设计友好且本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述负责接收用户输入的医学问题，并进行预处理，包括：
3.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述使用大语言模型来理解用户输入的问题，识别问题的主题、意图，并从中提取关键信息，包括：
4.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述连接医学知识库和医学文献数据库，根据用户的问题，查询相关的医学信息和答案，包括：
5.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述使用大语言模型来生成系统的回答，根据查询到的医学信息，以及系统的训练和微调，生成准确、专业的回答，包括：
6.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述负责处理用户与系统的对话式交互，处理用户追问、澄清情况，包括：
7.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述确保患者的个人健康信息得到充分的保护，遵守相关的隐私和数据安全法规，
8.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述构建用户友好的界面，供患者输入问题并查看系统生成的回答，包括：
9.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述负责定期更新医学知识库和医学文献数据库，同时持续优化大语言模型，包括：
10.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述确保系统提供基于医学专业知识的回答，对系统的回答进行评估和校对，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述负责接收用户输入的医学问题，并进行预处理，包括：
3.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述使用大语言模型来理解用户输入的问题，识别问题的主题、意图，并从中提取关键信息，包括：
4.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述连接医学知识库和医学文献数据库，根据用户的问题，查询相关的医学信息和答案，包括：
5.如权利要求1所述的基于大语言模型的医学问答系统，其特征在于，所述使用大语言模型来生成系统的回答，根据查询到的医学信息，以及系统的训练和微调，生成准确、专业的回答，包括：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：王一哲，向飞，焦龙，
申请(专利权)人：成都知识视觉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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