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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都中教智匯信息技術(shù)有限公司;昆明衛(wèi)生職業(yè)學(xué)院申請的專利一種用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120340734B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510811473.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H10/60；該發(fā)明授權(quán)一種用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法是由李品;龍雨霏;胡寒冰;劉冰;陳媛設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法，包括以下步驟：S1.預(yù)定義醫(yī)療教學(xué)用病例JSON模板；S2.獲取醫(yī)療教學(xué)用病例數(shù)據(jù)；S3.將從步驟S2中獲取的醫(yī)療教學(xué)用數(shù)據(jù)進(jìn)行槽位匹配，獲得用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；本申請將多種不同文件類型的醫(yī)療教學(xué)用病例資料，經(jīng)過數(shù)據(jù)識別并進(jìn)行提取，基于大語言模型的推測、格式解析、梳理后，得到預(yù)制的JSON數(shù)據(jù)，適用于在醫(yī)療教學(xué)過程中，醫(yī)療教學(xué)產(chǎn)品的教育與訓(xùn)練環(huán)境下的醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練。填補(bǔ)了在醫(yī)療教學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)品高仿真醫(yī)療環(huán)境下輔助教學(xué)的醫(yī)療教學(xué)大模型用訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法的空白。

本發(fā)明授權(quán)一種用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.預(yù)定義醫(yī)療教學(xué)用病例JSON模板； S2.獲取醫(yī)療教學(xué)用病例數(shù)據(jù)，包括以下步驟： S2.1.獲取醫(yī)療教學(xué)用病例文件中非檢查化驗(yàn)單、ECG的數(shù)據(jù)； S2.2.獲取醫(yī)療教學(xué)用病例文件中檢查化驗(yàn)單數(shù)據(jù)； S2.3.獲取ECG數(shù)據(jù)； S3.將從步驟S2中獲取的醫(yī)療教學(xué)用病例數(shù)據(jù)進(jìn)行槽位匹配，獲得用于醫(yī)療教學(xué)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)； 所述步驟S2.1，包括以下步驟： S2.1.1.對紙質(zhì)和或電子文件的病例內(nèi)容進(jìn)行OCR識別，獲取攜帶有坐標(biāo)信息和塊信息的BlockList數(shù)組，并根據(jù)坐標(biāo)還原BlockList數(shù)組中每個(gè)塊信息的位置； S2.1.2.將步驟S2.1.1中的BlockList數(shù)組經(jīng)提示詞工程在大語言模型中進(jìn)行病例信息格式化解析并輸出塊信息；并將輸出的所述塊信息中病人的基本信息抽離； 所述基本信息，包括：姓名、年齡、性別、出生地、婚姻情況、主訴、現(xiàn)病史、既往史塊信息； S2.1.3.通過DFA算法對基本信息脫敏處理，將處理后的結(jié)果覆蓋步驟S2.1.2輸出的數(shù)據(jù)； S2.1.4.將步驟S2.1.3數(shù)據(jù)打包輸入大語言模型進(jìn)行槽位信息摘?。?S2.1.5.槽位校驗(yàn)，包括以下步驟： 當(dāng)匹配成功，則將所述基本信息匹配進(jìn)入相應(yīng)槽位； 當(dāng)匹配失敗，則填充到其他槽位； 所述步驟S2.2，包括以下步驟： 對醫(yī)療教學(xué)用病例中的檢查化驗(yàn)單通過OCR進(jìn)行清晰度校準(zhǔn)，包括以下步驟： S2.2.1.當(dāng)識別率大于0%，小于100%時(shí)，則獲取識別出的檢查項(xiàng)目和對應(yīng)的檢查結(jié)果，經(jīng)提示詞工程進(jìn)行科室類別決策后，基于大語言模型進(jìn)行推測、補(bǔ)充、剪裁后維持原文件排版的塊信息進(jìn)行輸出； 當(dāng)識別率等于100%時(shí)，則將識別到的內(nèi)容進(jìn)行塊信息提取并維持原文件排版并輸出； 當(dāng)識別率等于0%時(shí)，則丟棄； S2.2.2.將從步驟S2.2.1獲得的塊信息輸出到大語言模型，進(jìn)行數(shù)字推理推測，并將權(quán)重輸出，包括以下步驟： 如果當(dāng)前數(shù)據(jù)項(xiàng)權(quán)重高于閾值則認(rèn)定是有效數(shù)據(jù)進(jìn)行保留并輸出； 如果當(dāng)前數(shù)據(jù)項(xiàng)權(quán)重低于閾值則拋棄； 所述步驟S2.3，包括以下步驟： S2.3.1.對病例中的ECG進(jìn)行OCR識別，獲取時(shí)間段內(nèi)波形數(shù)據(jù)的xy坐標(biāo)重繪點(diǎn)的數(shù)據(jù)集； 其中，p指的是波形對象；所述波形對象是數(shù)組，數(shù)組里的元素是波形的每個(gè)點(diǎn)位的xy軸坐標(biāo)信息，坐標(biāo)點(diǎn)位從第一個(gè)到第n個(gè)；其中為坐標(biāo)軸原點(diǎn)； S2.3.2.利用移動平均濾波器算法對從步驟S2.3.1中獲取的數(shù)據(jù)集進(jìn)行計(jì)算，將計(jì)算后的值重新插值，獲得低噪音的ECG波形數(shù)據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)集，包括以下步驟： S2.3.2.1.對從步驟S2.3.1中獲取的數(shù)據(jù)集設(shè)定取值范圍； S2.3.2.2.對從步驟S2.3.2.1中獲取的取值進(jìn)行重新插值，采用的計(jì)算公式如下： ； 其中，F(xiàn)V指的是經(jīng)過篩選后在索引i處的值；n指的是取值范圍，n為整數(shù)，n代表的是平移濾波器窗口范圍內(nèi)的點(diǎn)一共多少個(gè)坐標(biāo)位置；y指的是坐標(biāo)；i指的是點(diǎn)的位數(shù)； S2.3.3.將從步驟S2.3.2中獲取的數(shù)據(jù)集發(fā)送給ECG計(jì)算引擎，定位波形類別。

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