面向中文電子病歷的醫(yī)療問(wèn)答系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)

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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(zhǎng)，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(wèn)答系統(tǒng)。研究利用自然語(yǔ)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(yǔ)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(guò)深度學(xué)習(xí)解析用戶問(wèn)題的語(yǔ)義，從知識(shí)圖譜中檢索信息，并結(jié)合經(jīng)過(guò)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）