【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及病例数据分析系统，尤其涉及基于大模型的病例数据分析系统、方法、设备及介质。
技术介绍
1、随着医疗信息化的快速发展，医疗机构积累了大量的病例数据，这些数据蕴含着丰富的医学信息和知识，对于提高医疗质量、优化治疗方案以及推动医学研究具有巨大的潜在价值。然而，传统的病例数据分析方法面临着诸多挑战，难以充分挖掘和利用这些数据的价值。
2、在医疗领域，病例数据的多样性和复杂性是一个突出问题。病例数据不仅包括患者的基本信息，如年龄、性别、病史等，还涵盖了各种症状表现、诊断结果、检查检验报告(如实验室检验数据、医学影像等)、治疗过程以及随访记录等多方面的信息。这些数据来源广泛，涉及电子病历系统、医疗影像存储与传输系统、实验室信息管理系统等不同的信息系统，数据格式和标准各不相同，存在着大量的非结构化文本数据，如病历描述、医生诊断报告等，这使得数据的整合和分析变得极为困难。
3、传统的数据分析方法在处理这些海量病例数据时效率低下且准确性有限。对于疾病诊断，主要依赖医生的个人经验和有限的医学知识库，缺乏系统性的数据分析...
【技术保护点】
1.一种基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，所述数据预处理模块还具备数据标注功能，能够对病例数据中的关键信息进行标注，为大模型的训练提供更丰富的信息，标注的准确率不低于95％。
3.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，所述大模型训练与优化模块支持分布式训练，利用若干台服务器或计算节点进行并行训练，缩短训练时间，提高训练效率，分布式训练时的训练速度比单机训练提高至少50％。
4.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，所述数据预处理模块还具备数据标注功能，能够对病例数据中的关键信息进行标注，为大模型的训练提供更丰富的信息，标注的准确率不低于95％。
3.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，所述大模型训练与优化模块支持分布式训练，利用若干台服务器或计算节点进行并行训练，缩短训练时间，提高训练效率，分布式训练时的训练速度比单机训练提高至少50％。
4.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，所述数据分析模块具备实时数据分析功能，对新录入的病例数据进行快速分析，并更新分析结果，实时数据分析的响应时间不超过1分钟；
5.根据权利要求1所述的基于大模型的病例数据分析系统，其特征在于，所述结果可视化与交互模块支持移动端设备访问，并且移动端界面适配不同尺寸的屏幕，操作便捷，方便医生随时随地查看病例分析结果，移动端界面的用户...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄慧瑶，李英山，马秋霞，
申请(专利权)人：苏州百纳云医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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