【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能问答，特别涉及一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答方法和系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的飞速发展，智能问答系统已经成为信息时代的重要工具之一，广泛应用于各个领域，包括医疗领域。在医疗领域，智能问答系统可以提供快速、准确的医疗咨询服务，帮助患者或医生获取所需的医疗信息，提高医疗服务的效率和质量。
2、医疗领域的专业化程度较高，往往涉及大量的专业知识和术语，而现有的智能问答系统一般难以理解这些专业知识和术语，这就导致现有智能问答系统在处理一些复杂或专业的医疗领域问题时，无法提供准确或详细的答案。
技术实现思路
1、为此，本申请公开如下技术方案：
2、本申请第一方面提供一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答方法，包括：
3、获得待处理的医疗问题信息；
4、通过混合专家大模型分析所述医疗问题信息与多个细分领域的信息库的匹配情况，所述医疗问题信息与医疗知识图谱的匹配情况，以确定与所述医疗问题信息相关联的目标细分领域；
5、调用每一所述目标细分领域对应的细分领域处理模型处理所述医疗问题信息，得到所述医疗问题信息在每一所述目标细分领域上对应的细分领域答案；
6、整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息。
7、可选的，所述获得待处理的医疗问题信息，包括：
8、获得用户输入的当前问题；
9、获得在所述当前问题之前所述用户输入的历史问题和所述历史问题对
10、对所述当前问题、所述历史问题和所述历史答案进行融合处理，得到待处理的医疗问题信息。
11、可选的，还包括：
12、根据所述医疗问题信息识别表征对应用户的情绪状态的用户情绪信息；
13、所述整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息，包括：
14、根据所述用户情绪信息整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息。
15、可选的，还包括：
16、获得所述医疗答案信息对应的用户反馈信息；
17、根据所述用户反馈信息对所述混合专家大模型进行优化处理。
18、可选的，任一细分领域对应的细分领域处理模型的构建方法，包括：
19、获得所述细分领域对应的信息库；
20、根据所述细分领域对应的多个对话样本，每一所述对话样本包括至少一个样本问题和所述样本问题对应的至少一个样本答案；
21、以所述细分领域对应的信息库为依据，调用初始小参数量模型处理所述所述对话样本，得到所述对话样本对应的模型预测答案；
22、根据所述模型预测答案和所述样本答案确定所述初始小参数量模型的模型损失，并根据所述模型损失调整所述初始小参数量模型的模型参数，直至所述模型损失收敛为止；其中，所述模型损失收敛时所述初始小参数量模型作为所述细分领域对应的细分领域处理模型。
23、可选的，还包括：
24、定期更新所述细分领域对应的信息库；
25、根据所述细分领域对应的更新后信息库优化所述细分领域对应的细分领域处理模型。
26、可选的，所述整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息，包括：
27、获得辅助整合信息，所述辅助整合信息包括医疗对象状态信息、医疗风险信息和预期效果信息中至少一者；
28、根据所述辅助整合信息整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息。
29、可选的，还包括：
30、根据所述医疗问题信息确定表征用户语言表达习惯的语言表达特征；
31、根据所述语言表达特征优化每一所述细分领域答案，得到对应的优化后细分领域答案；
32、所述根据所述辅助整合信息整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息，包括：
33、根据所述辅助整合信息整合多个所述优化后细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息。
34、本申请第二方面提供一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答系统，包括：
35、获得单元，用于获得待处理的医疗问题信息；
36、分析单元，用于通过混合专家大模型分析所述医疗问题信息与多个细分领域的信息库的匹配情况，所述医疗问题信息与医疗知识图谱的匹配情况，以确定与所述医疗问题信息相关联的目标细分领域；
37、处理单元，用于调用每一所述目标细分领域对应的细分领域处理模型处理所述医疗问题信息，得到所述医疗问题信息在每一所述目标细分领域上对应的细分领域答案；
38、整合单元，用于整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息。
39、可选的，所述获得单元获得待处理的医疗问题信息时，具体用于：
40、获得用户输入的当前问题；
41、获得在所述当前问题之前所述用户输入的历史问题和所述历史问题对应的历史答案；
42、对所述当前问题、所述历史问题和所述历史答案进行融合处理，得到待处理的医疗问题信息。
43、本方案的有益效果在于：
44、医疗领域存在大量不同细分领域(例如皮肤科、心内科、呼吸内科、耳鼻喉科等不同科室对应的细分领域)，每一细分领域都涉及大量的专业知识和术语，单一的问答模型无法理解多个细分领域的知识，导致针对医疗领域的问题给出的答案不够准确和详细。本方案针对各个细分领域，利用该领域的信息库构建了专门用于理解该领域知识的细分领域处理模型，在处理医疗问题时，首先通过混合专家大模型分析除医疗问题信息相关联的目标细分领域，进而调用目标细分领域对应的细分领域处理模型来给出每一细分领域的答案，最后将多个细分领域的答案整合得到医疗答案信息。综上所述，本方案利用多个细分领域处理模型解决单一模型无法理解各个细分领域的知识的问题，使得大模型能够针对复杂的医疗问题在涉及的各个领域上给出更准确且更详细的医疗答案。
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1.一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待处理的医疗问题信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一细分领域对应的细分领域处理模型的构建方法，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述整合所述细分领域答案，得到所述医疗问题信息的医疗答案信息，包括：
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
9.一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述获得单元获得待处理的医疗问题信息时，具体用于：
【技术特征摘要】
1.一种基于混合专家大模型的医疗行业智能问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得待处理的医疗问题信息，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任一细分领域对应的细分领域处理模型的构建方法，包括：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：于春钰，陈致鹏，薛娇，陈尧，
申请(专利权)人：浪潮云信息技术股份公司，
类型：发明
国别省市：
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