【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗辅助，特别是涉及一种医院查房记录生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、查房记录是医生在每次查房时所做的书面记录，用于记录患者的病情、治疗计划和进展情况，通常包括患者的个人信息、主诉和病史、体格检查结果、实验室检查结果、诊断和治疗计划、治疗过程和进展以及医生的观察和建议。查房记录的主要目的是提供连续性的照护、评估治疗效果、促进交流和协作以及支持教育和研究，是医疗记录的一部分，对于医生的决策和行动，以及患者的病情和治疗过程具有重要意义。
2、目前，传统的查房记录是通过手写方式生成的，医生在查房时会携带纸质的病历本或查房记录表格，然后在患者的床边或办公室中手写记录。医生会使用钢笔或铅笔等书写工具，将患者的病情、体格检查结果、诊断以及治疗计划等信息逐一记录下来。随着电子医疗记录系统的发展，越来越多的医疗机构开始采用电子方式生成查房记录，医生可以使用电子设备如电脑、平板电脑或智能手机，在电子病历系统中输入和保存患者的相关信息。这种方式可以提高记录的准确性和可读性，同时也方便了信息的存储、共享和检索。但是，手写记录可能存在字迹不清晰、难以辨认的问题，进而导致信息的误解或遗漏。其次，手写记录需要花费较多的时间和精力，特别是在繁忙的医疗环境中，医生可能无法及时完成记录。此外，手写记录的存储和管理也可能面临困难，包括整理、归档和检索等方面。电子医疗记录系统的使用解决了手写记录的大部分问题，但是现阶段的电子医疗记录系统还是需要人工录入电子系统，仍然存在记录耗时问题。医生仍需要花费大量的时间在电脑或者移动端
3、综上所述，现有的医院查房记录方法绝大程度上依赖于人工输入，使得医生需要花费较多的时间将查房记录输入系统，所花费的时间成本和人工成本较大。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够节约时间成本和人工成本的医院查房记录生成方法、装置、电子设备及存储介质。
2、本专利技术提供了一种医院查房记录生成方法，所述方法包括：
3、获取多个不同患者的第一历史病历信息，并将所述第一历史病历信息作为chatglm-6b大模型的训练数据，通过自回归的方式对所述chatglm-6b大模型进行预训练；
4、通过所述chatglm-6b大模型的低秩适应对预训练后的所述chatglm-6b大模型进行指令微调，并将lyrachatglm推理加速库适配至所述chatglm-6b大模型，得到医疗大模型；
5、获取当前患者的第二历史病历信息，并将所述第二历史病历信息作为所述医疗大模型的输入，以调用所述医疗大模型基于所述第二历史病历信息生成预查房结构化数据；
6、调用语音识别和声纹识别技术将所述当前患者在查房过程中的语音信息转化为语音文本数据，并构建所述语音文本数据对应的提示对话框，作为所述医疗大模型的输入，以输出查房数据；
7、将所述预查房结构化数据与查房数据进行融合，并在通过审核后生成查房记录。
8、在其中一个实施例中，所述通过所述chatglm-6b大模型的低秩适应对预训练后的所述chatglm-6b大模型进行指令微调，并将lyrachatglm推理加速库适配至所述chatglm-6b大模型，得到医疗大模型，包括：
9、调用所述chatglm-6b大模型的低秩适应，在所述第一历史病历信息中的每个任务中构建多种指令，以对所述每个任务的执行指令进行泛化；
10、基于所述每个任务对应的多种指令，构建预训练后的所述chatglm-6b大模型的指令训练集，并基于所述指令训练集对训练后的所述chatglm-6b大模型进行训练；
11、其中，所述第一历史病历信息中的任务至少包括病历报告生成任务、医疗文本实体抽取任务、医疗事件抽取任务、诊断/药品/手术标准化任务以及症状属性判断任务。
12、在其中一个实施例中，所述通过所述chatglm-6b大模型的低秩适应对预训练后的所述chatglm-6b大模型进行指令微调，并将lyrachatglm推理加速库适配至所述chatglm-6b大模型，得到医疗大模型，还包括：
13、获取指令微调后的所述chatglm-6b大模型的模型输出数据，并对所述模型输出数据进行排序，以根据排序后的所述模型输出数据对奖励模型进行训练，得到打分模型；
14、调用所述打分模型通过强化学习的方式对所述中文医疗大模型进行训练，以对所述医疗大模型的输出结果进行多次迭代。
15、在其中一个实施例中，所述调用语音识别和声纹识别技术将所述当前患者在查房过程中的语音信息转化为语音文本数据，并构建所述语音文本数据对应的提示对话框，作为所述医疗大模型的输入，以输出查房数据，包括：
16、获取所述当前患者在查房时的第一语音信息，并调用语音识别和声纹识别技术将所述第一语音信息转化为第一语音文本数据；
17、基于所述第一语音文本数据构建所述第一语音文本数据对应的第一提示对话框，并将所述第一提示对话框作为所述医疗大模型的输入，以输出第一查房数据；
18、其中，所述第一语音信息为病房中所述当前患者与查房医生之间的语音信息。
19、在其中一个实施例中，所述调用语音识别和声纹识别技术将所述当前患者在查房过程中的语音信息转化为语音文本数据，并构建所述语音文本数据对应的提示对话框，作为所述医疗大模型的输入，以输出查房数据，还包括：
20、获取所述当前患者在查房结束后的第二语音信息，并调用语音识别和声纹识别技术将所述第二语音信息转化为第二语音文本数据；
21、基于所述第二语音文本数据构建所述第二语音文本数据对应的第二提示对话框，并将所述第二提示对话框作为所述医疗大模型的输入，以输出第二查房数据；
22、其中，所述第二语音信息为所述当前患者查房结束后查房医生对所述当前患者的查房内容进行讨论的语音信息。
23、在其中一个实施例中，所述将所述预查房结构化数据与查房数据进行融合，并在通过审核后生成查房记录，包括：
24、将所述预查房结构化数据、第一查房数据以及第二查房数据进行融合，得到初版查房记录；
25、对所述初版查房记录进行审核，并在审核结果符合设定预期后生成所述查房记录。
26、在其中一个实施例中，所述预查房结构化数据包括查体和辅助检查数据，所述查体至少包括体征数据以及基于任一次查房预生成的查体内容。
27、本专利技术还提供了一种医院查房记录生成装置，所述装置包括：
28、模型预训练模块，用于获取多个不同患者的第一历史病历信息，并将所述第一历史病历信息作为chatglm-6b大模型的训练数据，通过自回归的方式对所述chatglm-6b大模型进行预训练；
29、模型微调模块，用于通过所述chatglm-6b大模型的低秩适应对预训练后的所述c本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医院查房记录生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述通过所述ChatGLM-6B大模型的低秩适应对预训练后的所述ChatGLM-6B大模型进行指令微调，并将lyraChatGlm推理加速库适配至所述ChatGLM-6B大模型，得到医疗大模型，包括：
3.根据权利要求2所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述通过所述ChatGLM-6B大模型的低秩适应对预训练后的所述ChatGLM-6B大模型进行指令微调，并将lyraChatGlm推理加速库适配至所述ChatGLM-6B大模型，得到医疗大模型，还包括：
4.根据权利要求1所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述调用语音识别和声纹识别技术将所述当前患者在查房过程中的语音信息转化为语音文本数据，并构建所述语音文本数据对应的提示对话框，作为所述医疗大模型的输入，以输出查房数据，包括：
5.根据权利要求4所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述调用语音识别和声纹识别技术将所述当前患者在查房过程中的语音信息转化为语
6.根据权利要求5所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述将所述预查房结构化数据与查房数据进行融合，并在通过审核后生成查房记录，包括：
7.根据权利要求1至6任一项所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述预查房结构化数据包括查体和辅助检查数据，所述查体至少包括体征数据以及基于任一次查房预生成的查体内容。
8.一种医院查房记录生成装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种医院查房记录生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述通过所述chatglm-6b大模型的低秩适应对预训练后的所述chatglm-6b大模型进行指令微调，并将lyrachatglm推理加速库适配至所述chatglm-6b大模型，得到医疗大模型，包括：
3.根据权利要求2所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述通过所述chatglm-6b大模型的低秩适应对预训练后的所述chatglm-6b大模型进行指令微调，并将lyrachatglm推理加速库适配至所述chatglm-6b大模型，得到医疗大模型，还包括：
4.根据权利要求1所述的医院查房记录生成方法，其特征在于，所述调用语音识别和声纹识别技术将所述当前患者在查房过程中的语音信息转化为语音文本数据，并构建所述语音文本数据对应的提示对话框，作为所述医疗大模型的输入，以输出查房数据，包括：
5.根据权利要求4所述的医院查房记录生成方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：王勤勤，张奇，王实，
申请(专利权)人：北京惠每云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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