本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，尤其涉及一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來，各種疾病層出不窮，人們?cè)絹碓阶⒅仃P(guān)注自己的身體，求醫(yī)問藥的需求也相應(yīng)增加，這無疑加重了醫(yī)護(hù)人員的職業(yè)負(fù)擔(dān)。在當(dāng)前的醫(yī)療領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的迅速發(fā)展和人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，利用人工智能技術(shù)進(jìn)行醫(yī)學(xué)相關(guān)問題的處理成為一種前沿趨勢。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明實(shí)施例提供一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中人工進(jìn)行用藥路徑?jīng)Q策人力負(fù)擔(dān)重、人力成本高，決策效率低下的缺陷，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果，降低人力成本及負(fù)擔(dān)，提高決策效率。

2、本發(fā)明實(shí)施例提供一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，包括：處理模塊，用于：根據(jù)預(yù)設(shè)的執(zhí)行結(jié)束條件，執(zhí)行至少一次處理步驟；其中，所述處理步驟包括接收查詢信息及獲取與所述查詢信息相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)，所述查詢信息包括癥狀描述信息；構(gòu)建模塊，用于：基于所述至少一次處理步驟中的所述查詢信息及所述醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)獲取ai提示詞構(gòu)建數(shù)據(jù)，通過將所述ai提示詞構(gòu)建數(shù)據(jù)填充到預(yù)設(shè)的ai提示詞模板，構(gòu)建ai提示詞；推理模塊，用于：將所述ai提示詞輸入到預(yù)先訓(xùn)練的用藥路徑?jīng)Q策推理大語言模型，輸出用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果。

3、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述處理模塊在用于執(zhí)行所述至少一次處理步驟中的非第一次處理步驟之前，所述處理模塊還用于：根據(jù)之前執(zhí)行的所述處理步驟的所述查詢信息和/或所述醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)生成問題，并展示所述問題。

4、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述預(yù)設(shè)的執(zhí)行結(jié)束條件包括：所述處理步驟的執(zhí)行次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)執(zhí)行次數(shù)；或，某次所述處理步驟中的所述查詢信息中包括請(qǐng)求立即返回結(jié)果的指示信息；或，所述處理模塊超過預(yù)設(shè)的時(shí)間閾值未再次接收到所述查詢信息。

5、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述處理模塊在用于獲取與所述查詢信息相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，具體用于：對(duì)所述查詢信息進(jìn)行向量化處理，得到第一文本向量；將所述第一文本向量與向量數(shù)據(jù)庫中的所述醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二文本向量進(jìn)行相似度匹配，得到匹配的至少一個(gè)第二文本向量；根據(jù)與所述第一文本向量的相似度將所述至少一個(gè)第二文本向量進(jìn)行排序處理，得到與所述查詢信息相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)。

6、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述處理模塊在用于對(duì)所述查詢信息進(jìn)行向量化處理時(shí)，具體用于：通過語義向量模型bge-m3對(duì)所述查詢信息進(jìn)行向量化處理；所述處理模塊在用于將所述第一文本向量與向量數(shù)據(jù)庫中的所述醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二文本向量進(jìn)行相似度匹配時(shí)，具體用于：利用向量搜索引擎zilliz將所述第一文本向量與向量數(shù)據(jù)庫中的所述醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的第二文本向量進(jìn)行相似度匹配。

7、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述處理模塊在用于根據(jù)與所述第一文本向量的相似度將所述至少一個(gè)第二文本向量進(jìn)行排序處理時(shí)，具體用于：基于檢索排序模型bge-reranker計(jì)算所述第二文本向量的第一評(píng)分；基于信息檢索算法bm25計(jì)算所述第二文本向量的第二評(píng)分；基于所述第一評(píng)分和所述第二評(píng)分計(jì)算所述第二文本向量的相關(guān)性評(píng)分；根據(jù)所述相關(guān)性評(píng)分將所述至少一個(gè)第二文本向量進(jìn)行排序處理。

8、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述相關(guān)性評(píng)分表示為：

9、

10、其中，score表示所述相關(guān)性評(píng)分，sbge表示基于檢索排序模型bge-reranker得到的所述第一評(píng)分，sbm25表示基于信息檢索算法bm25得到的所述第二評(píng)分，length(sentence)表示所述第二文本向量的長度。

11、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)還包括預(yù)處理模塊，在所述處理模塊執(zhí)行所述處理步驟執(zhí)行之前，所述預(yù)處理模塊用于：獲取醫(yī)學(xué)指南、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、醫(yī)療資訊、藥品說明書、藥品不良反應(yīng)信息、臨床醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜和電子病歷中的至少一種醫(yī)療數(shù)據(jù)，對(duì)所述醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理及向量化處理后存儲(chǔ)到所述向量數(shù)據(jù)庫。

12、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述推理模塊在用于輸出用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果時(shí)，具體用于：輸出多個(gè)根據(jù)評(píng)分排序的用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果。

13、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例提供的一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，所述用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果包括患者的個(gè)性化用藥建議及藥物相互作用的分析結(jié)果。

14、本發(fā)明實(shí)施例提供的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，通過根據(jù)預(yù)設(shè)的執(zhí)行結(jié)束條件，執(zhí)行至少一次處理步驟，處理步驟包括接收查詢信息及獲取與查詢信息相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)，查詢信息包括癥狀描述信息，基于至少一次處理步驟中的查詢信息及醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)獲取ai提示詞構(gòu)建數(shù)據(jù)，通過將ai提示詞構(gòu)建數(shù)據(jù)填充到預(yù)設(shè)的ai提示詞模板，構(gòu)建ai提示詞，將ai提示詞輸入到預(yù)先訓(xùn)練的用藥路徑?jīng)Q策推理大語言模型，輸出用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果，實(shí)現(xiàn)了用藥路徑?jīng)Q策的自動(dòng)化推理，降低了人力成本及負(fù)擔(dān)，提高了決策效率。

技術(shù)特征：

1.一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊在用于執(zhí)行所述至少一次處理步驟中的非第一次處理步驟之前，所述處理模塊還用于：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的執(zhí)行結(jié)束條件包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊在用于獲取與所述查詢信息相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，具體用于：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊在用于對(duì)所述查詢信息進(jìn)行向量化處理時(shí)，具體用于：通過語義向量模型bge-m3對(duì)所述查詢信息進(jìn)行向量化處理；

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述處理模塊在用于根據(jù)與所述第一文本向量的相似度將所述至少一個(gè)第二文本向量進(jìn)行排序處理時(shí)，具體用于：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述相關(guān)性評(píng)分表示為：

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括預(yù)處理模塊，在所述處理模塊執(zhí)行所述處理步驟執(zhí)行之前，所述預(yù)處理模塊用于：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述推理模塊在用于輸出用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果時(shí)，具體用于：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，其特征在于，所述用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果包括患者的個(gè)性化用藥建議及藥物相互作用的分析結(jié)果。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明實(shí)施例提供一種用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，包括：處理模塊，用于：根據(jù)預(yù)設(shè)的執(zhí)行結(jié)束條件，執(zhí)行至少一次處理步驟；其中，處理步驟包括接收查詢信息及獲取與查詢信息相關(guān)的醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)，查詢信息包括癥狀描述信息；構(gòu)建模塊，用于：基于至少一次處理步驟中的查詢信息及醫(yī)學(xué)知識(shí)數(shù)據(jù)獲取AI提示詞構(gòu)建數(shù)據(jù)，通過將AI提示詞構(gòu)建數(shù)據(jù)填充到預(yù)設(shè)的AI提示詞模板，構(gòu)建AI提示詞；推理模塊，用于：將AI提示詞輸入到預(yù)先訓(xùn)練的用藥路徑?jīng)Q策推理大語言模型，輸出用藥路徑?jīng)Q策推理結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例提供的用藥路徑?jīng)Q策推理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了用藥路徑?jīng)Q策的自動(dòng)化推理，降低了人力成本及負(fù)擔(dān)，提高了決策效率。

技術(shù)研發(fā)人員：伍俊妍,譚志明,張梅,王俊輝,郝曉曉,王則遠(yuǎn),劉鵬,楊霄
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中山大學(xué)孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10