基于大模型的可控路径预问诊方法及装置与流程

本发明涉及智能医疗，特别是涉及一种基于大模型的可控路径预问诊方法及装置。

背景技术：

1、随着智能医疗的不断发展，基于医疗对话交互的预问诊系统可以利用人工智能技术，在患者就诊前模拟医生问诊流程，通过与患者交互采集病情信息。通过将患者的回答整合成电子病历格式的预问诊报告和病情分析报告，并发送给医生。使得医生可以提前了解患者的病情，并在患者就诊时能够更加有针对性地进行诊断和治疗。同时，预问诊报告可以直接接入医院电子病历系统，能够有效提升门诊就医的体验与效率，减少患者等待时间，提高就医效率，为医生提供更准确的诊断依据，有助于改善医疗服务质量。

2、目前，现有的预问诊方法主要通过利用自然语言处理技术对患者描述的语言进行分析和理解，识别关键信息，如症状、病史等，随后将自然语言处理提取的关键信息与医疗知识图谱进行匹配和查询，找到相关的医学实体（如疾病、症状、属性等）及其关联信息。再基于医疗知识图谱中的知识和预设的问诊模板，进行问诊，最后将问诊信息整合成结构化的预问诊报告，包括患者病情描述、可能的诊断建议等信息，并将其以电子病历的形式保存。但是，该方法对医疗知识图谱的依赖性较高，导致预问诊系统的性能和准确性较易受到知识图谱质量和完整性的影响，如果知识图谱更新不及时或者缺乏最新的医疗知识，会影响预问诊系统最终的诊断效果。其次，医疗知识图谱的更新往往需要人工收集、整理和医学信息验证，该过程较为繁琐且耗时较多，导致医疗知识图谱的更新速度较慢，进而导致预问诊系统诊断的准确性和及时性。再次，现有的预问诊方法中的问诊路径往往较为固定和死板，缺乏一定的灵活性和个性化，而且生成的诊断问题通常是基于预设的模板，文字表达较为生硬，较难与患者之间进行自然而流畅的对话交流，进而影响预问诊结果额度准确性。此外，现有的预问诊系统需要患者以特定的格式进行回复，较易导致患者的回复信息难以全部被系统理解和消化，最终导致预问诊结果的准确性降低。

3、综上所述，现有的预问诊方法由于受到医疗知识图谱以及系统本身的限制，最终生成的预问诊结果的准确性较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种预问诊结果准确性较高的基于大模型的可控路径预问诊方法及装置。

2、本发明提供了一种基于大模型的可控路径预问诊方法，所述方法包括：

3、获取患者身份信息、患者主诉信息以及所述患者主诉信息对应的主诉症状prompt模板，以构建主诉症状提示对话框，所述主诉症状提示对话框用于作为大模型的输入，以输出患者症状列表；

4、将所述患者症状列表中的症状匹配至相应的问诊路径，以获取问诊prompt模板，并基于所述问诊prompt模板构建问诊提示对话框，所述问诊提示对话框用于作为所述大模型的输入，以生成相应的问题文本；

5、基于所述问题文本，获取患者对所述问题文本的回复信息以及所述回复信息对应的回复症状prompt模板，以构建回复症状提示对话框；

6、将所述回复症状提示对话框作为所述大模型的输入，以输出所述回复信息中的症状信息，并在所述症状信息为区别于所述患者症状列表中症状的新症状时，将所述症状信息匹配至新的问诊路径；

7、获取预问诊报告prompt模板，并将所述预问诊报告prompt模板作为所述大模型的输入，以调用所述大模型根据所述患者身份信息、患者症状列表、问诊路径、回复信息、问题文本、症状信息以及新的问诊路径生成预问诊报告。

8、在其中一个实施例中，所述获取患者身份信息、患者主诉信息以及所述患者主诉信息对应的主诉症状prompt模板，以构建主诉症状提示对话框，所述主诉症状提示对话框用于作为大模型的输入，以输出患者症状列表，包括：

9、调用所述主诉症状prompt模板根据当前患者的所述患者主诉信息生成所述主诉症状提示对话框；

10、将所述主诉症状提示对话框输入至所述大模型，以调用所述大模型对所述主诉症状提示对话框进行处理，输出对应当前患者的所述患者身份信息的患者症状列表。

11、在其中一个实施例中，所述将所述患者症状列表中的症状匹配至相应的问诊路径，以获取问诊prompt模板，并基于所述问诊prompt模板构建问诊提示对话框，所述问诊提示对话框用于作为所述大模型的输入，以生成相应的问题文本，包括：

12、调用所述问诊prompt模板根据所述患者症状列表中的症状以及每个症状对应的问诊路径生成所述问诊提示对话框；

13、将所述问诊提示对话框输入至所述大模型，以调用所述大模型对所述问诊提示对话框进行处理，输出所述患者症状列表中的每个症状对应的问题文本。

14、在其中一个实施例中，所述将所述回复症状提示对话框作为所述大模型的输入，以输出所述回复信息中的症状信息，并在所述症状信息为区别于所述患者症状列表中症状的新症状时，将所述症状信息匹配至新的问诊路径，之前包括：

15、调用所述大模型对所述回复症状提示对话框进行处理，以识别并输出所述回复信息中的症状信息；

16、调用问诊结束prompt模板根据所述症状信息生成问诊结束提示对话框，并将所述问诊结束提示对话框作为所述大模型的输入，得到问诊结束判断结果。

17、在其中一个实施例中，所述将所述回复症状提示对话框作为所述大模型的输入，以输出所述回复信息中的症状信息，并在所述症状信息为区别于所述患者症状列表中症状的新症状时，将所述症状信息匹配至新的问诊路径，之前还包括：

18、 通过将所述问诊结束提示对话框输入至所述大模型判断所述症状信息对应的问诊路径是否结束；若是，则

19、调用所述问诊结束prompt模板根据所述回复信息中的其他症状信息生成新的问诊结束提示对话框；若否，则

20、调用所述主诉症状prompt模板根据所述症状信息生成所述回复症状提示对话框。

21、在其中一个实施例中，所述将所述回复症状提示对话框作为所述大模型的输入，以输出所述回复信息中的症状信息，并在所述症状信息为区别于所述患者症状列表中症状的新症状时，将所述症状信息匹配至新的问诊路径，包括：

22、基于所述患者症状列表中的所有症状判断所述症状信息是否为新症状；若是，则

23、将所述症状信息匹配至新的问诊路径，并将所述症状信息和新的问诊路径加入至prompt栈，以切换至所述新的问诊路径进行问诊；若否，则

24、将所述症状信息作为所述大模型的输入，以生成新的问题文本。

25、在其中一个实施例中，所述方法还包括：

26、遍历所述患者症状列表，并对所述患者症状列表中的所有症状进行标准化处理，以将患者症状列表中的每个症状映射至标准化医疗字典中；

27、将标准化处理后的所述患者症状列表中的每个症状匹配至每个症状对应的问诊路径中，并将匹配后的患者症状列表进行进栈处理。

28、本发明还提供了一种基于大模型的可控路径预问诊装置，所述装置包括：

29、症状列表获取模块，用于获取患者身份信息、患者主诉信息以及所述患者主诉信息对应的主诉症状prompt模板，以构建主诉症状提示对话框，所述主诉症状提示对话框用于作为大模型的输入，以输出患者症状列表；

30、问题文本生成模块，用于将所述患者症状列表中的症状匹配至相应的问诊路径，以获取问诊prompt模板，并基于所述问诊prompt模板构建问诊提示对话框，所述问诊提示对话框用于作为所述大模型的输入，以生成相应的问题文本；

31、回复信息处理模块，用于基于所述问题文本，获取患者对所述问题文本的回复信息以及所述回复信息对应的回复症状prompt模板，以构建回复症状提示对话框；

32、新路径匹配模块，用于将所述回复症状提示对话框作为所述大模型的输入，以输出所述回复信息中的症状信息，并在所述症状信息为区别于所述患者症状列表中症状的新症状时，将所述症状信息匹配至新的问诊路径；

33、预问诊报告生成模块，用于获取预问诊报告prompt模板，并将所述预问诊报告prompt模板作为所述大模型的输入，以调用所述大模型根据所述患者身份信息、患者症状列表、问诊路径、问题文本、回复信息、症状信息以及新的问诊路径生成预问诊报告。

34、本发明还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述的基于大模型的可控路径预问诊方法。

35、本发明还提供了一种计算机存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于大模型的可控路径预问诊方法。

36、本发明还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于大模型的可控路径预问诊方法。

37、上述基于大模型的可控路径预问诊方法及装置，通过获取患者身份信息、患者主诉信息以及患者主诉信息对应主诉症状prompt模板，构建主诉症状提示对话框，作为大模型的输入，以输出患者症状列表。随后，将患者症状列表中的症状匹配至相应的问诊路径，以获取问诊prompt模板，并基于问诊prompt模板构建问诊提示对话框，作为大模型的输入，以生成相应的问题文本。然后，基于该问题文本，获取患者对该问题文本的回复信息以及回复信息对应的回复症状prompt模板，构建回复症状提示对话框，再将回复症状提示对话框作为大模型的输入，以输出回复信息中的症状信息，并在输出的症状信息为区别于患者症状列表中症状的新症状时，将该症状信息匹配至新的问诊路径。最后，获取预问诊报告prompt模板，并将预问诊报告prompt模板作为大模型的输入，以调用大模型根据先前的问诊对话生成预问诊报告。该方法可以对患者回答的信息进行实时判断和分析，根据患者提供的信息自动调整问诊节点，使的问诊过程更具智能化和高效性，而且患者可以自由输入描述症状、病史等主诉信息，无需受限于预设的选项或格式，使得患者主诉和回复信息更加全面和准确，提高了预诊断报告的准确性。