一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统

本发明涉及医疗分诊，具体涉及一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统。

背景技术：

1、当前现有技术中的就诊分诊系统通常是基于一系列预定义的标准和协议，如曼彻斯特分诊系统（mts）或紧急严重性指数（esi）。这些分诊方法主要涉及对患者的症状、生命体征（例如心率和血压）以及病史进行综合评估，以确定他们的治疗优先级。这种评估过程旨在快速识别那些需要紧急关注的患者，同时对其他患者进行适当的排队。

2、在数据记录和处理方面，传统的分诊系统多依赖于医护人员通过手动输入来记录患者的基本信息和临床数据。这些数据通常被输入到基本的电子医疗记录（emr）系统中，以便于存储和检索患者的历史健康记录。虽然这种方法可以实现基本的数据管理，但在高峰期可能导致数据处理延迟和错误。

3、为了支持医务人员的决策过程，许多现代分诊系统包含了某种形式的决策支持工具。这些工具通常是基于算法或流程图，提供针对特定症状或情况的处理建议。它们旨在帮助医护人员做出更快速、更准确的分诊决策，尤其是在处理复杂或非典型病例时。

4、总的来说，尽管现有的就诊分诊系统提供了一定的结构化支持和数据管理功能，但它们在处理复杂病例、应对高峰期患者流量或适应非典型情况时仍面临诸多挑战。这些系统往往需要依赖医护人员的个人经验，且在数据处理效率和决策支持方面有待改进。

5、首先，现有的分诊系统在处理复杂或非典型病例时常常存在准确性不够的问题。由于这些系统主要依赖于预设的规则和算法，它们可能难以准确处理那些不符合常规模式的病例。这种局限性在紧急情况下可能导致误诊或延误诊断，影响患者的治疗结果。

6、其次，传统的分诊系统在数据处理和决策支持方面往往效率较低。在高峰时段，手动输入数据和依赖医护人员的判断可能导致处理速度慢，这在紧急医疗环境中可能意味着生命攸关的时间损失。此外，由于系统的功能和算法相对固定，它们在应对突发事件或非常规情况时的适应性不足。

7、还有一个主要问题是系统对医护人员的依赖程度较高。这意味着分诊的质量和效率在很大程度上取决于个别医护人员的经验和技能。这种人为因素的依赖可能导致分诊结果的不一致性，尤其是在不同医护人员之间。

8、最后，尽管许多现代分诊系统已经开始整合一些电子医疗记录功能，但在数据共享和整合方面仍存在挑战。缺乏有效的数据共享机制可能导致关键信息的遗漏，影响对患者状况的全面评估。

9、综上所述，虽然现有的就诊分诊系统为医疗提供了基本的结构和支持，但在准确性、效率、适应性和数据处理方面仍存在显著的局限性。这些问题和缺陷凸显了需要进一步改进和发展更先进分诊技术的紧迫性。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统，所要解决的技术问题至少包括如何提升系统的自动化和智能化水平，并快速提供分诊建议，提高工作效率，减少对个人经验的依赖。

2、为了实现上述目的，本发明提供一种基于多模态大语言模型的就诊分诊系统，包括数据预处理模块、数据分析模块、优化模块和用户交互模块，所述的数据预处理模块利用自然语言处理技术来自动解读和整理病历记录和患者描述，减少对医护人员手动输入数据的依赖，并将自动解读和整理得到的就诊患者的数据传输给所述的数据分析模块；所述的数据分析模块用于采用多模态大语言模型处理和分析就诊患者的数据，并从中提取有用信息以做出快速而准确的分诊决策；所述的优化模块用于通过持续学习和适应新的医疗情况和数据，不断优化分诊算法，通过不断地从新的医疗案例中学习，以提升分诊的准确性和适应新挑战的能力；所述的用户交互模块用于通过用户界面将分诊决策的结果反馈给医生，医生通过所述的用户交互模块能够操作所述的就诊分诊系统。

3、优选地，所述的多模态大语言模型通过一系列自适应算法和深度学习技术来处理和分析就诊患者的数据。

4、优选地，所述的自适应算法能够根据特定医院的需求和特定患者人群的特点进行调整，以提供更加个性化的分诊建议。

5、优选地，所述的多模态大语言模型能够同时分析和解读多种类型的数据，包括文本、图像和音频。

6、优选地，所述的优化模块和所述的数据分析模块之间能够实现双向的数据传输，所述的数据分析模块用于将采用多模态大语言模型处理和分析就诊患者的数据的过程以及提取的有用信息和对应的分诊决策传输给所述的优化模块，供所述的优化模块持续学习；所述的优化模块用于将优化的分诊算法传输给所述的数据分析模块，供所述的数据分析模块采用优化的分诊算法来处理和分析就诊患者的数据。

7、优选地，所述的自适应算法还包括图像处理算法，用于处理医疗影像，对医疗影像进行深入分析。

8、优选地，所述的医疗影像包括x光片和/或ct扫描影像。

9、优选地，所述的用户界面包括简单的基础版本和高级的专业版本。

10、优选地，所述的就诊分诊系统能够扩展为支持虚拟分诊，允许医护人员远程评估患者的紧急程度并提供初步建议。

11、优选地，所述的就诊分诊系统还集成有除了多模态大语言模型以外的机器学习算法，包括卷积神经网络或递归神经网络。

12、多种特定功能的神经网络，与在大规模医疗数据上训练的多模态大语言模型，共同构成了就诊分诊系统的混合模型架构，使得多模态大语言模型能更有效地处理多模态数据。

13、优选地，在多模态大语言模型的嵌入层，所述的多模态大语言模型针对医疗领域的多模态类型进行了独特的跨模态嵌入设计。这种嵌入能够将文本描述与医疗影像或听觉数据等等信息连接起来。这使得多模态大语言模型能够更有效地接收并分析医疗领域的多模态数据。

14、优选地，所述的自然语言处理技术包括医疗特定任务微调、不同医疗领域数据的迁移学习技术以及持续采集数据进行模型升级扩展的终身学习技术。

15、优选地，所述的就诊分诊系统整合有多样化的数据源，包括传统的病历和医疗记录、可穿戴设备收集的健康数据或社交媒体上的健康相关讨论，以提供更全面的患者健康画像。

16、优选地，所述的用户交互模块采用增强现实（ar）或虚拟现实（vr）技术，为医护人员提供更直观和交互式的数据展示方式。

17、优选地，所述的多模态大语言模型的训练算法采用数据库增强的人类反馈强化学习训练，通过医疗知识数据库中的准确知识辅助多模态大语言模型的推理；所述的数据库增强的人类反馈强化学习训练的每条轨迹会包含多模态大语言模型根据多模态输入的分析结果输出在数据库中的查询对象，数据库的返回结果整合进多模态大语言模型的输入并得到就诊结果，在强化学习阶段通过分层强化学习的思想进行统一地微调；数据库的返回结果通过预设的提示格式与多模态输入的分析结果整合在一起。

18、优选地，所述的数据库增强的人类反馈强化学习训练的数据集包含两个阶段，第一个阶段的数据标注根据多模态数据的分析结果输出在数据库中的查询对象的正确性；第二个阶段的数据标注对于整合了分析结果以及数据库查询结果的内容得到的就诊结果的正确性；两个阶段的数据都通过专家对于多条数据的排序得到。

19、优选地，所述的数据库增强的人类反馈强化学习训练对于两个阶段的数据分别训练了不同的奖励模型  和 ，其中  是多模态大语言模型对于输入 的输出；两段输出的期望和共同构成了数据库增强的人类反馈强化学习训练的优化目标，即

20、

21、其中分别是多模态大语言模型第一阶段和第二阶段的输出，是将数据库的搜索结果整合进多模态输入分析结果的新的模型输入。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

23、本发明所述的基于多模态大语言模型的就诊分诊系统能够将病历记录和患者描述自动解读为大语言模型可识别的数据，数据分析模块使用大语言模型处理和分析数据，再利用数据优化模块的自学习能力处理提高大语言模型的性能，最后通过用户交互模块将结果反馈给医生。相较于现有系统的人为经验和判断力，本发明使用大语言模型提升系统的自动化和智能化水平，并快速提供分诊建议，大大提高了工作效率；并且本发明减少了对个人经验的依赖。本发明有助于提升整体医疗服务质量，减少患者等待时间，从而改善患者体验。