【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别涉及一种医学检验指标解读方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、现代生活中，医学检验指标是评估一个人的健康状态和疾病风险的重要依据。这些指标既包括临床常见检验指标项比如：血压、血糖、胆固醇水平等，也包括各类复杂且针对性强的医疗测试和检查。并且，随着医疗技术的进步，不断有新的检验项目加入，针对各项检验指标的参考范围也在不断更新，向着更准确的目标前进。对于非专业人士的普通患者来说，很难理解检验单中各种检验指标的含义和可能影响。同时，患者也想要了解各种针对检验指标结果发生偏差时的建议。
2、传统线上问诊场景中的医学检验指标解读通常是由专业医生聆听患者使用自然语言描述个人的检验指标情况后，给出针对检验指标的专业解读。该方法需要医生在线回答，费时费力，效率不高。
3、为此，亟待一种能够解决上述问题的医学检验指标解读方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种医学检验指标解读方法、装置、设备及介质，能够提高线上问诊效率，省时省力，其具体方案如下：
2、第一方面，本申请公开了一种医学检验指标解读方法，包括：
3、获取医学检验指标和指标解读问句，并对所述医学检验指标和所述指标解读问句进行处理，以得到处理后医学检验指标和处理后指标解读问句；
4、基于提示模板构建策略、所述处理后医学检验指标和所述处理后指标解读问句构建提示模板；所述提示模板通过指标解读任务描述、若干项所述处理后指标解读问句、若干
5、将所述提示模板输入至大语言模型，并利用所述大语言模型生成针对所述指标解读样例问句的目标解释依据和目标输出结果；
6、对所述处理后医学检验指标、所述处理后指标解读问句、所述目标解释依据和所述目标输出结果进行拼接得到目标样本，并对所述目标样本进行任务标记得到目标任务样本；
7、利用所述目标任务样本对预训练语言模型进行训练，得到医学检验指标解读模型，并利用所述医学检验指标解读模型对待解读指标问句进行解读。
8、可选的，获取医学检验指标，并对所述医学检验指标进行处理，以得到处理后医学检验指标，包括：
9、收集已公开使用的医学检验指标；
10、对所述医学检验指标进行数据清洗和预处理，以得到目标医学检验指标；
11、基于预设的若干个属性字段确定所述目标医学检验指标对应的若干个属性，并根据所述目标医学检验指标以及所述若干个属性构建得到所述处理后医学检验指标。
12、可选的，获取指标解读问句，并对所述指标解读问句进行处理，以得到处理后指标解读问句，包括：
13、从线上问诊系统或已公开使用的医疗数据集中收集医疗对话问句，并从所述医疗对话问句中提取所述指标解读问句，然后对所述指标解读问句进行数据清洗和预处理，以得到所述处理后指标解读问句。
14、可选的，所述提示模板构建策略包括基于上下文学习、少样本和思维链的第一提示模板构建策略以及基于所述上下文学习、所述少样本和自我一致性的第二提示模板构建策略。
15、可选的，所述利用所述大语言模型生成针对所述指标解读样例问句的目标解释依据和目标输出结果，包括：
16、利用所述大语言模型从所述指标解读样例问句中抽取用户医学检验指标项和与所述用户医学检验指标项对应的检验结果，得到检验结果对；
17、将所述检验结果对与所述处理后医学检验指标进行比对，以根据比对结果生成针对所述指标解读样例问句的目标解释依据和目标输出结果。
18、可选的，所述对所述目标样本进行任务标记得到目标任务样本，包括：
19、对所述目标样本进行抽取任务标记以及分类任务标记，得到与所述目标样本对应的不同所述目标任务样本。
20、可选的，所述利用所述医学检验指标解读模型对待解读指标问句进行解读，包括：
21、对所述待解读指标问句进行抽取任务标记以及分类任务标记，得到标记后待解读指标问句；
22、将所述标记后待解读指标问句输入至所述医学检验指标解读模型，以便利用所述医学检验指标解读模型对待解读指标问句进行解读。
23、第二方面，本申请公开了一种医学检验指标解读装置，包括：
24、数据处理模块，用于获取医学检验指标和指标解读问句，并对所述医学检验指标和所述指标解读问句进行处理，以得到处理后医学检验指标和处理后指标解读问句；
25、提示模板构建模块，用于基于提示模板构建策略、所述处理后医学检验指标和所述处理后指标解读问句构建提示模板；所述提示模板通过指标解读任务描述、若干项所述处理后指标解读问句、若干项针对所述处理后指标解读问句的解释依据和输出结果与指标解读样例问句拼接组成；
26、解释依据及输出结果生成模块，用于将所述提示模板输入至大语言模型，并利用所述大语言模型生成针对所述指标解读样例问句的目标解释依据和目标输出结果；
27、目标任务样本确定模块，用于对所述处理后医学检验指标、所述处理后指标解读问句、所述目标解释依据和所述目标输出结果进行拼接得到目标样本，并对所述目标样本进行任务标记得到目标任务样本；
28、指标解读模块，用于利用所述目标任务样本对预训练语言模型进行训练，得到医学检验指标解读模型，并利用所述医学检验指标解读模型对待解读指标问句进行解读。
29、第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括：
30、存储器，用于保存计算机程序；
31、处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述公开的医学检验指标解读方法。
32、第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述公开的医学检验指标解读方法。
33、可见，本申请提出一种医学检验指标解读方法，包括：获取医学检验指标和指标解读问句，并对所述医学检验指标和所述指标解读问句进行处理，以得到处理后医学检验指标和处理后指标解读问句；基于提示模板构建策略、所述处理后医学检验指标和所述处理后指标解读问句构建提示模板；所述提示模板通过指标解读任务描述、若干项所述处理后指标解读问句、若干项针对所述处理后指标解读问句的解释依据和输出结果与指标解读样例问句拼接组成；将所述提示模板输入至大语言模型，并利用所述大语言模型生成针对所述指标解读样例问句的目标解释依据和目标输出结果；对所述处理后医学检验指标、所述处理后指标解读问句、所述目标解释依据和所述目标输出结果进行拼接得到目标样本，并对所述目标样本进行任务标记得到目标任务样本；利用所述目标任务样本对预训练语言模型进行训练，得到医学检验指标解读模型，并利用所述医学检验指标解读模型对待解读指标问句进行解读。综上可见，本申请基于提示模板构建策略、处理后医学检验指标和处理后指标解读问句构建提示模板，并将所述提示模板输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医学检验指标解读方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，获取医学检验指标，并对所述医学检验指标进行处理，以得到处理后医学检验指标，包括：
3.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，获取指标解读问句，并对所述指标解读问句进行处理，以得到处理后指标解读问句，包括：
4.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，所述提示模板构建策略包括基于上下文学习、少样本和思维链的第一提示模板构建策略以及基于所述上下文学习、所述少样本和自我一致性的第二提示模板构建策略。
5.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，所述利用所述大语言模型生成针对所述指标解读样例问句的目标解释依据和目标输出结果，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，所述对所述目标样本进行任务标记得到目标任务样本，包括：
7.根据权利要求6所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，所述利用所述医学检验指标解读模型对待解读指标问句进行解读，
8.一种医学检验指标解读装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序；其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的医学检验指标解读方法。
...【技术特征摘要】
1.一种医学检验指标解读方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，获取医学检验指标，并对所述医学检验指标进行处理，以得到处理后医学检验指标，包括：
3.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，获取指标解读问句，并对所述指标解读问句进行处理，以得到处理后指标解读问句，包括：
4.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在于，所述提示模板构建策略包括基于上下文学习、少样本和思维链的第一提示模板构建策略以及基于所述上下文学习、所述少样本和自我一致性的第二提示模板构建策略。
5.根据权利要求1所述的医学检验指标解读方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：周武彬，王晓龙，
申请(专利权)人：智慧眼科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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