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申请/专利权人：上海医加医科技有限公司

摘要：本发明公开了一种通过ChatGPT挖掘患者病情的方法，本发明涉及患者病情的挖掘领域，包括以下方法：S1：患者信息的抽取；S2：患者需求的分析；S3：基于知识图谱和注意力机制对患者病情的检索；S4：对话策略的优化；S5：预训练模型；S6：基于RLHF进行机器学习；S7：对ChatGPT的输入内容进行转换处理。本发明所述的一种通过ChatGPT挖掘患者病情的方法，可以更方便的挖掘患者的病情，方便医护人员整合信息，且可以起到较好的辅助诊疗效果，在患者就诊前，可以协助患者挂号对应的科室，就诊中，可以加强医患沟通，帮助医生提取关键的信息，生成回复文案，且在应对心理疾病时，也能起到较好的沟通答复效果。

主权项：1.一种通过ChatGPT挖掘患者病情的方法，其特征在于：所述包括以下方法：S1：患者信息的抽取：通过对话的方式进行信息抽取，对输入的患者具体信息的文本进行语义的理解，根据患者的提问和要求，从中提取出与病情相关的实体、关系和事件；S2：患者需求的分析：对患者的意图进行识别，识别完毕后对患者满意度进行评估，后续对患者的反馈进行分析；S3：基于知识图谱和注意力机制对患者病情的检索：其中：知识图谱的检索：建立以医疗领域为基础的知识图谱，用来表示和存储医疗领域内结构化知识的图形数据库，基于医疗领域知识图谱进行查询获取相关信息，并用于生成回答；注意力机制的检索：通过对输入的数据进行注意力加权，对满足患者病情的数据样本赋予一个权重，选择性地关注与当前问题相关的信息；S4：对话策略的优化：对ChatGPT的对话模型中的问答进行强化学习，以提升对话的成功率，将对话模型中的问答视为一个强化学习，以提升对话的成功率问题，并设定合适的奖励函数，同时基于转移学习在相关场景上进行预训练，并通过迁移学习将已有知识迁移到新的任务上；S5：预训练模型：提供医疗领域相关的几万个问题和回复，让ChatGPT了解医疗领域内的相关问答知识，对相关问答的知识数据进行标注，并让ChatGPT后期进行模仿，然后开启监督学习，让ChatGPT从过去标注的数据中学习，并将学习的结果应用到新数据中；S6：基于RLHF进行机器学习：基于PPO模型生成医生与患者的问答内容，将其通过判别器进行判断，若判断错误，则更新策略重新通过PPO模型生成问答内容重新进行判断；S7：对ChatGPT的输入内容进行转换处理：基于Transformer模型将每个内容句子中的所有单词进行计算，计算出词与词之间的相关度，从而确定单词在句子里的更准确意义，以此查询每个单词的含义、单词在句子中位置信息和词与词之间的关系和价值信息，以此根据查询到的关系和价值信息进行患者病情的挖掘。

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