【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，具体提供一种基于大模型入院记录生成方法及装置。
技术介绍
1、大模型，及大语音模型，通常是指拥有庞大参数数量的深度学习模型，而微调则指的是对预训练的大模型进行针对特定领域任务的再训练，如：医疗领域的根据医患对话生成入院记录业务。
2、大模型(large models)参数规模，大模型由数十亿甚至数千亿个参数构成，这些参数让模型能够捕捉和学习数据中复杂的模式和特征。
3、构建结构:它们通常基于深度神经网络，包含多个层次或模块，每个层次都有大量的神经元和连接。
4、泛化能力:由于训练过程中接触了海量的数据，大模型具有较强的泛化能力，能够在多种任务上做出准确的预测。
5、应用领域:大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别以及推荐系统等领域均有应用。
6、大模型微调性能优化微调是在预训练的大模型基础上，利用特定领域的数据集进一步训练，以提升模型在该领域任务的性能。
7、定制化功能，通用的大模型可能在特定领域的表现不佳，微调可以赋予模型更加定制化的功能，...
【技术保护点】
1.一种基于大模型入院记录生成方法，其特征在于，具有如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型入院记录生成方法，其特征在于，在步骤S1中，医生问诊患者通过录音转换设备将双方的问诊白话内容转换成医患对话文本，医生要根据患者症状，利用专业知识和工作经验进行提问，引导患者获得书写入院记录的原始对话内容。
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型入院记录生成方法，其特征在于，所述原始对话内容包括主诉相关的问答内容、现病史相关的问答内容、既往史相关的问答内容、个人史相关的问答内容、婚姻史、女性月经生育史、家族史、体格检查和辅助检查。
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【技术特征摘要】
1.一种基于大模型入院记录生成方法，其特征在于，具有如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大模型入院记录生成方法，其特征在于，在步骤s1中，医生问诊患者通过录音转换设备将双方的问诊白话内容转换成医患对话文本，医生要根据患者症状，利用专业知识和工作经验进行提问，引导患者获得书写入院记录的原始对话内容。
3.根据权利要求2所述的一种基于大模型入院记录生成方法，其特征在于，所述原始对话内容包括主诉相关的问答内容、现病史相关的问答内容、既往史相关的问答内容、个人史相关的问答内容、婚姻史、女性月经生育史、家族史、体格检查和辅助检查。
4.根据权利要求3所述的一种基于大模型入院记录生成方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁圣奇，
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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