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摘要:隨著人們對(duì)醫(yī)療服務(wù)需求的日益增長,醫(yī)療行業(yè)正面臨人力資源短缺和資源分布不均的雙重挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)此挑戰(zhàn),該研究設(shè)計(jì)了一種面向中文電子病歷的醫(yī)療問答系統(tǒng)。研究利用自然語言處理(NLP) 技術(shù)構(gòu)建中文電子病歷知識(shí)圖譜,并結(jié)合大語言模型整合醫(yī)學(xué)知識(shí),以支持疾病推理和醫(yī)療決策。系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)解析用戶問題的語義,從知識(shí)圖譜中檢索信息,并結(jié)合經(jīng)過前綴微調(diào)和高級(jí)檢索增強(qiáng)生成技術(shù)(Advanced RAG) 優(yōu)化的大模型輔助生成答復(fù),從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的醫(yī)療輔助服務(wù)。(剩余7941字)
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面向中文電子病歷的醫(yī)療問答系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)
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