本發(fā)明涉及一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，屬于人工智能。

背景技術(shù)：

1、肺部ct是一種常用的檢查肺部疾病的影像學(xué)方法，可以顯示肺部的結(jié)構(gòu)和功能，以及肺部的異常情況，如肺結(jié)節(jié)、肺炎、肺癌等。肺部ct報(bào)告是醫(yī)生根據(jù)肺部ct圖像所做的診斷性文本，通常包括肺部的解剖部位、病灶的大小、位置、形態(tài)、密度、邊緣等特征，以及可能的病理診斷和建議。

2、肺部ct報(bào)告對(duì)于醫(yī)生制定治療方案和評(píng)估預(yù)后具有重要的參考價(jià)值。但是，肺部ct報(bào)告的閱讀和理解需要一定的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于普通患者來(lái)說(shuō)，可能難以準(zhǔn)確地把握自己的病情和風(fēng)險(xiǎn)。此外，肺部ct報(bào)告也存在一定的主觀性和不確定性，不同的醫(yī)生可能對(duì)同一份ct圖像有不同的解讀和判斷，導(dǎo)致診斷的一致性和準(zhǔn)確性受到影響，甚至因主觀保守判斷，錯(cuò)過(guò)早期最佳治療時(shí)機(jī)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是：利用人工智能技術(shù)，提供一種客觀、可靠、易于理解的針對(duì)肺部ct報(bào)告的肺部異常風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法。

2、為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案是提供了一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：

3、步驟1、獲取當(dāng)前患者的肺部ct報(bào)告文本內(nèi)容，將其輸入訓(xùn)練后的大語(yǔ)言模型；

4、步驟2、在大語(yǔ)言模型中：

5、利用大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言理解、信息抽取和生成能力，對(duì)肺部ct報(bào)告文本內(nèi)容進(jìn)行解析和提取，獲取肺部相關(guān)特征；

6、利用大語(yǔ)言模型的推理能力，基于肺部相關(guān)特征，并結(jié)合當(dāng)前患者的年齡和性別的因素以及當(dāng)前環(huán)境因素，計(jì)算表示患者病程進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)程度的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分；

7、利用大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言生成能力，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分和相關(guān)依據(jù)，生成風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告；

8、步驟3、由臨床醫(yī)師對(duì)大語(yǔ)言模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告進(jìn)行評(píng)價(jià)，基于評(píng)價(jià)結(jié)論獲得臨床人為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分結(jié)果；

9、步驟4、將臨床人為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分結(jié)果以及患者后續(xù)ct進(jìn)展結(jié)果作為大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，以提升肺部ct風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效果。

10、優(yōu)選地，步驟2中，所述大語(yǔ)言模型在獲取所述肺部相關(guān)特征時(shí)，通過(guò)prompt工程，設(shè)計(jì)所述大語(yǔ)言模型的輸入提示和預(yù)期輸出格式，引導(dǎo)所述大語(yǔ)言模型專(zhuān)注完成對(duì)所述肺部ct報(bào)告文本內(nèi)容進(jìn)行解析和提取。

11、優(yōu)選地，步驟2中，所述肺部相關(guān)特征包括病灶的大小、位置以及類(lèi)型。

12、優(yōu)選地，步驟2中，所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分為1～10分，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分越高則所述患者病程進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)程度越大。

13、優(yōu)選地，步驟2中，所述風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告包括風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分的具體數(shù)值，以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分的解釋和建議。

14、本發(fā)明公開(kāi)了一種基于llm(large?language?model，大語(yǔ)言模型)的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估方法，該方法可以根據(jù)肺部ct報(bào)告的文本內(nèi)容，結(jié)合大語(yǔ)言模型的知識(shí)和推理能力，以及患者的年齡等因素，生成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估和評(píng)判依據(jù)，用于提示患者的病程進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)，以及可能需要采取的措施。

15、與現(xiàn)有技術(shù)方案相比，本發(fā)明具有如下有益效果：

16、1、本發(fā)明提供了一種基于llm大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，該方法可以根據(jù)肺部ct報(bào)告的文本內(nèi)容，結(jié)合大語(yǔ)言模型的知識(shí)和推理能力以及相關(guān)的環(huán)境因素，生成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和評(píng)判依據(jù)，用于提示患者的病程進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)，以及可能需要采取的措施。本發(fā)明公開(kāi)的方法可以幫助患者更好地了解自己的病情和風(fēng)險(xiǎn)，提高自我保健意識(shí)和能力，也可以幫助醫(yī)生更好地制定治療方案和評(píng)估預(yù)后，提高醫(yī)療質(zhì)量和效率。

17、2、本發(fā)明利用大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言理解和生成能力，對(duì)肺部ct報(bào)告的文本內(nèi)容進(jìn)行解析和提取，獲取肺部的相關(guān)特征，如病灶的大小、位置、類(lèi)型等，無(wú)需對(duì)肺部ct圖像進(jìn)行復(fù)雜的圖像處理和分析，簡(jiǎn)化了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的流程和難度，提高了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的速度和準(zhǔn)確性。

18、3、本發(fā)明利用大語(yǔ)言模型的知識(shí)庫(kù)和推理能力，結(jié)合肺部的相關(guān)特征，以及其他的環(huán)境因素，如患者所在地的空氣質(zhì)量，計(jì)算出一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，表示患者的病程進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)程度，無(wú)需依賴(lài)于專(zhuān)業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)大了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的適用范圍和人群，增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的普適性和可靠性。

19、4、本發(fā)明利用大語(yǔ)言模型的自然語(yǔ)言生成能力，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和相關(guān)的依據(jù)，生成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的具體數(shù)值，以及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的解釋和建議，無(wú)需人工編寫(xiě)和編輯，提高了風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的質(zhì)量和效率，也提高了風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的可讀性和易懂性。

20、5、本發(fā)明接收醫(yī)生對(duì)風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告的反饋，如對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分的打分或評(píng)論以及患者后續(xù)ct進(jìn)展程度和速度換算成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，將其作為大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)，優(yōu)化其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的性能，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的動(dòng)態(tài)更新和持續(xù)改進(jìn)，增強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的適應(yīng)性和靈活性。

技術(shù)特征：

1.一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，步驟2中，所述大語(yǔ)言模型在獲取所述肺部相關(guān)特征時(shí)，通過(guò)prompt工程，設(shè)計(jì)所述大語(yǔ)言模型的輸入提示和預(yù)期輸出格式，引導(dǎo)所述大語(yǔ)言模型專(zhuān)注完成對(duì)所述肺部ct報(bào)告文本內(nèi)容進(jìn)行解析和提取。

3.如權(quán)利要求1所述的一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，步驟2中，所述肺部相關(guān)特征包括病灶的大小、位置以及類(lèi)型。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，步驟2中，所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分為1～10分，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分越高則所述患者病程進(jìn)展風(fēng)險(xiǎn)程度越大。

5.如權(quán)利要求1所述的一種基于大語(yǔ)言模型的肺部ct報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，步驟2中，所述風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告包括風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分的具體數(shù)值，以及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)分的解釋和建議。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于大語(yǔ)言模型的肺部CT報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取當(dāng)前患者的肺部CT報(bào)告文本內(nèi)容，將其輸入訓(xùn)練后的大語(yǔ)言模型；由大語(yǔ)言模型輸出風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告；臨床醫(yī)師對(duì)大語(yǔ)言模型輸出的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告進(jìn)行評(píng)價(jià)，基于評(píng)價(jià)結(jié)論獲得臨床人為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分結(jié)果；將臨床人為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分結(jié)果以及患者后續(xù)CT進(jìn)展結(jié)果作為大語(yǔ)言模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)訓(xùn)練，以提升肺部CT風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的效果。本發(fā)明可以根據(jù)肺部CT報(bào)告的文本內(nèi)容，結(jié)合大語(yǔ)言模型的知識(shí)和推理能力，以及患者的年齡等因素，生成一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估和評(píng)判依據(jù)，用于提示患者的病程進(jìn)展的風(fēng)險(xiǎn)，以及可能需要采取的措施。

技術(shù)研發(fā)人員：張?zhí)祚Y,童慶,趙曉靜,陳誠(chéng),任璘琨,熊陽(yáng)武,陳純,丁雪
受保護(hù)的技術(shù)使用者：萬(wàn)達(dá)信息股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19