【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学影像分析，更具体地说，涉及一种基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法。
技术介绍
1、甲状腺结节是临床上常见的内分泌系统疾病，超声检查因其无创性、高分辨率以及实时成像特点，广泛应用于甲状腺结节的筛查、诊断及随访管理。然而，现有超声报告中的结节描述多依赖于医师的人工记录，不同医师之间在语言表达、诊断习惯及计量单位上存在差异，导致结节大小的记录和对比存在主观性和不一致性问题，从而影响随访过程中结节变化的精确跟踪和早期干预。
2、传统的命名实体识别（ner）技术在医学文本的处理和分析中扮演了重要角色。命名实体识别技术主要通过预定义的规则、统计模型或深度学习模型，从医学文献、电子健康记录（ehr）、超声报告等文本中自动提取出有意义的医学实体，如疾病名称、症状、药物、检测指标等。在早期的ner技术中，规则驱动方法和基于词典的匹配技术是主流。规则驱动方法利用事先定义的语言学规则，依赖于人工构建的规则集进行实体提取，这类方法的优点在于对特定领域的高精度提取，但其缺点是缺乏灵活性和扩展性，难以应对语言多样性和复杂
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1.一种基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗、标注关键信息、结构化处理、文本分词和词性标注。
4.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，所述大语言模型为ChatGLM3；所述特定数据集包含甲状腺结节描述、诊断标准、治疗方案；所述医学知识库，基于La...
【技术特征摘要】
1.一种基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗、标注关键信息、结构化处理、文本分词和词性标注。
4.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，所述大语言模型为chatglm3；所述特定数据集包含甲状腺结节描述、诊断标准、治疗方案；所述医学知识库，基于langchain构建，包括知识图谱、术语库和向量数据库。
5.根据权利要求1所述的基于大模型和系列超声报告的甲状腺结节结果分析方法，其特征在于，所述专业提示模板包括提示指令，所述提示指令，用于识别关键信息，所述关键信息包括结节大小、单位、位置和形态。
...【专利技术属性】
技术研发人员：吕品，张超，陈泽强，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属同济医院，
类型：发明
国别省市：
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