【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能医疗，具体涉及一种基于大语言模型的患者健康监测和干预系统。
技术介绍
1、抑郁障碍在躯体疾病患者中很常见，大约22%至33%的躯体疾病住院患者、15%至30%的急性冠心病患者、20%的冠心病和充血性心力衰竭患者以及9%至27%的糖尿病患者患有抑郁障碍。而积极治疗抑郁症状对改善躯体疾病有效。从临床角度出发，抑郁障碍危险因素的早期识别及尽早施加干预措施对于改善患者预后有非常重要的意义。当下，临床对于患者的精神障碍早期识别依旧主要依赖人工评估及评分系统。目前临床常用的评分手段包括一般健康问卷及贝克抑郁量表等，虽然在临床上的应用已经很成熟，但是依旧不能消除报告偏移，受访者会有意无意地低估或高估部分信息。而临床干预方面，需要有专业的心理学从业人员对患者进行咨询以及疏导，并依据指南进行药物应用的指导。这一套评估及干预系统对于人力的需求都很大，而目前专业人员依旧短缺，很难填补其间的需求空白。研究表明，目前，急救医疗服务体系中医护人员对于健康相关知识及评分工具的掌握仍有不少提升空间，非心理学专业的医护人员仍不具备提供高质量健康评估及咨询服务的能力。
2、现有技术中评分系统的设计基本基于相对静态的规则和算法，这限制了其处理复杂和非典型病例的能力。这些系统通常无法适应快速变化的医疗环境，或是识别和处理那些不符合常规模式的病例。当下临床常用的评分手段及健康咨询服务对于人力的需求都很大，而目前专业人员依旧短缺。在机器学习方面，已经出现了可以评估患者健康状态的算法，但对于患者的个性化优化、多维度综合评估患者健康状态、大量数据
3、存在以上问题或缺陷的原因主要包括：一方面缺乏能够有效学习、处理自然语言模型的工具，另一方面也没有可以同患者进行专业水平交互的工具。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，所要解决的技术问题至少包括如何处理更大量、更复杂的患者情况，降低对专科专业人员的依赖，降低选择偏移，提供更客观、全面的评价体系。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供一种基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，包括用户交互模块、数据库模块、用户行为识别模块、应对策略选择模块和优化模块，
3、所述的用户交互模块用于收集患者描述，并调用和匹配存储在所述的数据库模块中的电子病历系统中的患者信息；
4、所述的用户行为识别模块用于对用户交互模块收集的数据进行清洗和归一化处理；
5、所述的应对策略选择模块用于将所述的用户行为识别模块处理得到的数据与知识库进行匹配，综合评估患者的健康状态，将匹配后的结果应用大语言模型的解码器转换为自然语言，并将评估结果及应答发送到所述的用户交互模块，由所述的用户交互模块给予用户反馈，辅助主治医师评价患者情况；主治医师就评估结果及应答进行评价，评价结果将输入所述的优化模块，由所述的优化模块帮助大语言模型进一步提高性能。
6、优选地，所述的清洗和归一化处理具体包括：
7、首先将用户同系统的对话按照以下形式存储：
8、；
9、对话内容以以下形式模拟：
10、；
11、为了构建训练、验证及测试集，每个样本表示为，其中是表征用户行为特征的标签；当用户的话语中有多个句子时，每个句子都相应地映射到一个标签；为了简化分类任务，将长句子重组及标签化，构成短句及对应标签的配对形式；给用户的表述按序标号，将患者的输入按以下形式表示：
12、 x i=[ dc;[ sep]; si] （3）
13、 x i 表示的是输入到大语言模型的数据，这个数据经过了某种特定的编码或处理，具体来说， x i 是由 d c、一个特殊的分隔符“[sep]”和 s i 组合而成的向量。这里的 d c表示的是上下文数据，比如对话历史或者相关的信息序列，而 s i表示的是当前的输入句子或者用户的表达。
14、 d client则是数据集的名称，在这个上下文中，它包含了成对的数据点 ( x i, y i)，其中 x i 是上文提到的输入到大语言模型的数据，而 y i 是与 x i 相对应的标签或输出。这个数据集是用于训练或评估健康诊断系统的；
15、应用大语言模型的编码器，将预处理后的数据转为高维向量，编码器由多个变压器层（transformer层）组成，每个变压器层包括多头自注意力机制和前馈神经网络，以便捕捉输入数据中的复杂模式和依赖关系。
16、优选地，所述的大语言模型的解码器由多个transformer层组成，每个transformer层包括多头自注意力机制和前馈神经网络，transformer层后包含了一个线性层和一个激活函数层；
17、受咨询者的回复通过以下形式进行模拟：
18、
19、其中代表最优回答；应答策略的选择需要考虑匹配的特定标签及语言及文本中隐含的信息，因此应用密集检索的策略从而最大限度利用文本信息；建立对话检索库，，将对话检索库分为两部分，即对话历史及最优回答，配对组成，对话历史字符串表示为；当要新的对话历史时，利用嵌入模型并应用密集检索来查找具有最小距离的样本；样本之间的距离通过如下形式表示：
20、。
21、优选地，所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统利用自然语言处理技术来自动解读和整理病历记录和患者描述，减少对医护人员手动输入数据的依赖，自动化的数据处理也减少了人为错误的可能性。
22、优选地，所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统还具有自学能力，能够持续学习和适应新的医疗情况和数据，优化自身算法，提高准确性和适应新挑战的能力。
23、优选地，所述的用户交互模块还用于将输入的信息以位置编码的形式转为高维向量。
24、优选地，所述的数据库模块还用于将患者的病历记录和检查结果本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统包括用户交互模块、数据库模块、用户行为识别模块、应对策略选择模块和优化模块，
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，基于大语言模型的编码器对原始数据进行清洗及归一化,将预处理后的数据转换为高维向量；编码器由多层Transformer堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络,能够整合上下文语义；解码器生成的结果经过主治医生的评估后，反馈至优化模块进一步优化大语言模型的算法。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的清洗和归一化处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的大语言模型的解码器由多个Transformer层组成，每个Transformer层包括多头自注意力机制和前馈神经网络，Transformer层后包含了一个线性层和一个激活函数层；
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康
6.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统还具有自学能力，能够持续学习和适应新的医疗情况和数据，优化自身算法，提高准确性和适应新挑战的能力。
7.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的用户交互模块还用于将输入的信息以位置编码的形式转为高维向量。
8.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的数据库模块还用于将患者的病历记录和检查结果信息以数据库编码成高维向量存储。
9.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的用户行为识别模块还用于使用大语言模型多头注意力机制整合上下文语义，匹配相关特征标签。
10.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的应对策略选择模块还用于使用密集检索的策略，查找具有最小距离的样本，生成最优反馈，将反馈结果提供给用户交互模块。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统包括用户交互模块、数据库模块、用户行为识别模块、应对策略选择模块和优化模块，
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，基于大语言模型的编码器对原始数据进行清洗及归一化,将预处理后的数据转换为高维向量；编码器由多层transformer堆叠而成，每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络,能够整合上下文语义；解码器生成的结果经过主治医生的评估后，反馈至优化模块进一步优化大语言模型的算法。
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的清洗和归一化处理具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的大语言模型的解码器由多个transformer层组成，每个transformer层包括多头自注意力机制和前馈神经网络，transformer层后包含了一个线性层和一个激活函数层；
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统，其特征在于，所述的基于大语言模型的患者健康监测和干预系统利用自...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐熠达，孟祥彬，吉嘉铭，王文尧，钱成，杨耀东，王旭梁，戴俊韬，徐骅，邵春丽，汪京嘉，高峻，
申请(专利权)人：北京大学第三医院北京大学第三临床医学院，
类型：发明
国别省市：
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