【技術實現步驟摘要】
本公開涉及人工智能，具體而言，涉及一種醫療信息處理方法、醫療信息處理裝置、計算機可讀存儲介質以及電子設備。
技術介紹
1、大型的語言模型在醫療領域的應用逐漸普遍，但是通用的語言模型在醫療專科方面的處理能力較弱，無法滿足應用需求。
2、相關技術中，可通過傳統規則實現診療輔助決策，或者是，基于通用的語言模型以及提示詞引導實現輔助決策。除此之外，還可以使用檢索增強生成方式根據多種知識豐富模型，提升語言模型輸出的專業性，提高診療輔助決策效果。
3、上述方式中，傳統規則的成本高、靈活性較低且覆蓋的問題有限。通過提示詞引導通用語言模型，輸出效果受限于通用語言模型的能力，因此準確性較差。使用檢索增強生成方式的效果不穩定，得到的結果質量較差。
4、需要說明的是，在上述
技術介紹
部分公開的信息僅用于加強對本公開的背景的理解，因此可以包括不構成對本領域普通技術人員已知的現有技術的信息。
技術實現思路
1、本公開的目的在于提供一種醫療信息處理方法及裝置、存儲介質、電子設備，進而至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的生成的醫療信息準確性較差的問題。
2、本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。
3、根據本公開的第一方面，提供一種醫療信息處理方法，包括：獲取待檢索信息；在所述待檢索信息與專科領域相關的情況下，基于所述待檢索信息進行專科醫療知識檢索，以獲取所述待檢索信息的參考專科醫療知識；對所述
4、在本公開的一種示例性實施例中，所述方法還包括：構建專科知識庫，并基于專科知識庫提取專科醫療知識；將所述專科醫療知識進行知識萃取得到知識萃取結果，并根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型。
5、在本公開的一種示例性實施例中，所述根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型，包括：在所述專科醫療知識的知識屬性滿足目標屬性的情況下，根據專科醫療知識組成的數據對以及根據所述知識萃取結果組成的數據對，修改語言模型的模型參數，以得到嵌入專科醫療知識的語言模型。
6、在本公開的一種示例性實施例中，所述根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型，包括：在所述專科醫療知識的知識屬性不滿足目標屬性的情況下，根據所述專科醫療知識以及所述知識萃取結果，構建所述專科醫療知識對應的向量。
7、在本公開的一種示例性實施例中，所述通過嵌入專科醫療知識的語言模型對所述參考專科醫療知識進行處理，生成所述待檢索信息的醫療信息，包括：構建專科請求提示詞，并基于所述嵌入專科醫療知識的語言模型對所述專科請求提示詞以及所述參考專科醫療知識進行處理，以從所述參考專科醫療知識中確定所述待檢索信息的醫療信息。
8、在本公開的一種示例性實施例中，所述對所述參考專科醫療知識進行評估得到評估結果，包括：對所述參考專科醫療知識進行需求滿足度分析，確定所述參考專科醫療知識是否滿足所述待檢索信息的需求，以確定所述評估結果。
9、在本公開的一種示例性實施例中，所述方法還包括：在所述待檢索信息與所述專科領域不相關的情況下，通過語言模型確定所述待檢索信息的醫療信息；或在未存在所述參考專科醫療知識或所述參考專科醫療知識的所述評估結果不滿足評估條件的情況下，通過語言模型確定所述待檢索信息的醫療信息。
10、根據本公開的第二方面，提供一種醫療信息處理裝置，包括：檢索信息獲取模塊，用于獲取待檢索信息；專科知識檢索模塊，用于在所述待檢索信息與專科領域相關的情況下，基于所述待檢索信息進行專科醫療知識檢索，以獲取所述待檢索信息的參考專科醫療知識；醫療信息生成模塊，用于對所述參考專科醫療知識進行評估得到評估結果，并在所述評估結果滿足評估條件的情況下，通過嵌入專科醫療知識的語言模型對所述參考專科醫療知識進行處理，生成所述待檢索信息的醫療信息。
11、根據本公開的第三方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述任意一項所述的醫療信息處理方法。
12、根據本公開的第四方面，提供一種電子設備，包括：處理器；以及存儲器，用于存儲所述處理器的可執行指令；其中，所述處理器配置為經由執行所述可執行指令來執行上述任意一項所述的醫療信息處理方法。
13、本公開實施例中提供的醫療信息處理方法、醫療信息處理裝置、計算機可讀存儲介質以及電子設備中，通過對待檢索信息進行專科領域判斷，在參考專科醫療知識的評估結果滿足評估條件的情況下，使用嵌入專科醫療知識的語言模型對參考專科醫療知識進行處理，生成待檢索信息的醫療信息。一方面，由于語言模型嵌入了專科醫療知識，避免了輸出結果受限于通用語言模型能力的局限性，增加了醫療信息的準確性以及多樣性，由于可以針對每種醫療專科確定嵌入專科醫療知識的語言模型，增加了模型的靈活性和覆蓋范圍，擴展了應用范圍且降低了應用成本。另一方面，由于語言模型嵌入了專科醫療知識，并且過濾了不滿足評估條件的參考專科醫療知識以及與專科領域不相關的待檢索信息，能夠使得嵌入專科醫療知識的語言模型聚焦在與專科醫療知識相關的關鍵內容，提高了醫療信息的準確性和穩定性，提高了醫療信息的質量，提高了診療輔助決策的效果和可行性。
14、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
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1.一種醫療信息處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型，包括：
4.根據權利要求2所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型，包括：
5.根據權利要求1所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述通過嵌入專科醫療知識的語言模型對所述參考專科醫療知識進行處理，生成所述待檢索信息的醫療信息，包括：
6.根據權利要求1所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述對所述參考專科醫療知識進行評估得到評估結果，包括：
7.根據權利要求1所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述方法還包括：
8.一種醫療信息處理裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求
10.一種電子設備，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種醫療信息處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述方法還包括：
3.根據權利要求2所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型，包括：
4.根據權利要求2所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述根據知識屬性將所述知識萃取結果嵌入至語言模型，以將所述專科醫療知識嵌入語言模型，包括：
5.根據權利要求1所述的醫療信息處理方法，其特征在于，所述通過嵌入專科醫療知識的語言...
【專利技術屬性】
技術研發人員：焦增濤，閆峻，李林峰，康波，
申請(專利權)人：醫渡云北京技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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