【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于產科，具體涉及一種ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法。
技術介紹
1、超聲是產科常用的輔助檢查手段，可用于檢查胎兒、胎盤、子宮及周圍附件的解剖結構，從而輔助醫生做好臨床決策，最大程度地提升診斷準確性并提升就診體驗。近年來，產科手持超聲設備是現代醫療科技領域中的一項重要創新，其便攜性與靈活性顯著提升了產科檢查的便捷程度，使得醫生能夠在各種醫療場景下都能夠迅速開展高質量的超聲檢查。除此之外，產科手持超聲設備不僅能夠精細地檢查胎兒的生長發育情況、監測胎心率、評估羊水量，還能夠對胎盤位置、子宮形態以及周邊附件的解剖結構進行詳細觀察，為醫生提供豐富的影像學信息。然而，人體健康是多系統、多器官相互協作的結果，且處于動態變化之中。孕婦既往的健康狀況及患病情況可能會對其自身及胎兒造成影響，因此僅依靠單次的超聲檢查結果難以即時產生準確的診療方案。因此，結合多學科、多時間點的電子健康記錄對于產科超聲醫生做出最佳臨床決策是非常有益且十分必要的。
2、電子健康記錄(ehr，electronic?health?record)已經成為現代醫療體系中的重要組成部分，能夠幫助醫生快速訪問孕婦的既往病史、檢查結果和治療方案，提高醫療服務的效率和質量。然而，ehr系統中龐大的數據量和格式多樣的復雜數據內容也同時帶來了新的挑戰，特別是如何有效地整合和分析既往數據和本次就診數據并即時做出個性化最佳診斷是亟待解決的重要問題。
3、為了克服上述問題，近年來，人工智能技術(ai,artificial?intelligen
4、1、數據標準化和交互操作不足。不同醫療系統和設備產生的數據格式和標準不統一，導致數據整合和分析困難，交互操作不足等問題限制了數據的跨系統使用和分析。
5、2、多模態數據整合不足。現有的ai模型只能處理單一數據源，如ehr文本或單一的醫療影像數據，缺乏對多模態醫療數據(如：文本、圖像、實驗數據等)的有效整合和統一分析，無法生成綜合性檢查報告。
6、3、使用大語言模型生成的個性化報告在專業性上有待增強：現有的做法忽略了b超圖像這一關鍵信息，使得最終報告信息不夠全面；而且沒有對大語言模型進行微調，使得最終報告在該特定領域的專業性不足。
技術實現思路
1、為了解決上述問題，本專利技術提出一種ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法。
2、本專利技術的ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，包括以下步驟：s1.孕婦信息同步；s2.ai參數調整；s3.實時圖像采集與解析；s4.提供實時診斷建議；s5.診斷結果與孕婦記錄更新；s6.醫生操作與反饋；s7.持續學習和優化。
3、所述s2中的ai參數調整是指采用lora方法對flamingo模型進行微調。
4、所述s2中的ai參數調整中的ai算法包括以下步驟：s201.數據準備；s202.模型選擇與構建；s203.利用lora技術進行模型微調；s204.模型訓練與優化。
5、所述s201數據準備包括數據收集、數據清洗與預處理以及數據標注。
6、所述數據收集包括ehr收集與孕婦相關的電子健康記錄數據和收集孕婦的超聲圖像數據。
7、s202模型選擇與構建是指選擇并下載預訓練好的flamingo大模型，并根據具體應用場景調整模型的配置參數。
8、所述s203利用lora技術進行模型微調，是指在flamingo模型的每層中插入低秩矩陣，初始化低秩矩陣并約束低秩矩陣。
9、所述flamingo模型中的權重矩陣為w，則lora微調后為w'＝w+δw
10、其中，δw是一個低秩矩陣，且δw＝ab，a和b是兩個低秩矩陣，a的維度為d×r,b的維度為r×d，其中r是一個小于d的秩值。
11、所述在flamingo模型的每層中插入低秩矩陣，低秩矩陣包括低秩矩陣a和低秩矩陣b，且
12、wq'＝wq+aqbq
13、wk'＝wk+akbk
14、wv'＝wv+avbv
15、式中，wq、wk和wv分別為查詢、鍵和值的權重矩陣，aq、bq、ak、bk、av、bv為相應的低秩矩陣。
16、所述低秩矩陣a和b是由均值為0、方差為0.01的高斯分布隨機生成的。
17、本專利技術的有益效果是，
18、1)整合多模態數據提高超聲檢查的整體診斷質量和效率：根據不同孕婦的健康狀況和檢查需求，提供個性化的超聲方案，統一數據標注格式，以滿足不同臨床場景的需要，提高診療的精準性和有效性。此外，經微調的大語言模型可以使用多模態的ehr數據輔助醫生快速做出及時、全面、精確的臨床決策，降低誤診的發生，并快速、準確地為后續患者提供診斷建議，提高臨床診療效率。
19、2)提高個性化醫療報告生成的準確性和靈活性：根據孕婦本次檢查結果和歷史數據生成詳細、個性化的醫療報告，提升報告的準確性和個性化程度，并能夠有效地減少誤診、漏診的發生率。同時，系統結合孕婦的歷史健康數據，根據每位孕婦的健康狀況，提供個性化的解讀建議，在增強臨床決策的科學性和針對性的同時，也極大地縮減臨床決策時間，并幫助每位孕婦節省就診時間。
20、3)提升大語言模型在醫療領域的專業性：本專利技術擬通過lora技術對flamingo大模型進行微調，與之前直接應用chatgpt的專利技術相比，將不再受限于單一固定的運行模式，而是能夠靈活地依據不同孕婦的特異性情況進行相應的參數設置，能夠更好地適應復雜多變的臨床場景，并顯著提升模型在產科超聲檢查報告生成方面的綜合表現。
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1.一種AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述S2中的AI參數調整是指采用Lora方法對Flamingo模型進行微調。
3.根據權利要求2所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述S2中的AI參數調整中的AI算法包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述S201數據準備包括數據收集、數據清洗與預處理以及數據標注。
5.根據權利要求4所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述數據收集包括EHR收集與孕婦相關的電子健康記錄數據和收集孕婦的超聲圖像數據。
6.根據權利要求3所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，S202模型選擇與構建是指選擇并下載預訓練好的Flamingo大模型，并根據具體應用場景調整模型的配置參數。
7.根
8.根據權利要求7所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述Flamingo模型中的權重矩陣為W，則Lora微調后為W'＝W+ΔW
9.根據權利要求8所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述在Flamingo模型的每層中插入低秩矩陣，低秩矩陣包括低秩矩陣A和低秩矩陣B，且
10.根據權利要求9所述的AI驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述低秩矩陣A和B是由均值為0、方差為0.01的高斯分布隨機生成的。
...【技術特征摘要】
1.一種ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述s2中的ai參數調整是指采用lora方法對flamingo模型進行微調。
3.根據權利要求2所述的ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述s2中的ai參數調整中的ai算法包括以下步驟：
4.根據權利要求3所述的ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述s201數據準備包括數據收集、數據清洗與預處理以及數據標注。
5.根據權利要求4所述的ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，所述數據收集包括ehr收集與孕婦相關的電子健康記錄數據和收集孕婦的超聲圖像數據。
6.根據權利要求3所述的ai驅動的電子健康記錄集成產科手持超聲報告生成方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：唐昆，李雨軒，安鳴昊，賈哲越，楊融鑫，張如東，李悅童，熊恬，
申請(專利權)人：清華大學，
類型：發明
國別省市：
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