本發明涉及醫療信息技術與人工智能，尤其涉及一種基于大模型的智能病歷生成與質控方法及系統。

背景技術：

1、病歷作為法定的醫療文書，承載著記錄患者診療全流程的核心職能，是臨床診療、醫學研究、醫保結算及法律事務的關鍵依據。在傳統醫療模式下，病歷的生成主要依賴于臨床醫生手動書寫或錄入，這一過程緊密嵌入醫生的日常工作中，是醫療信息采集與整理的基礎環節。

2、為提升病歷書寫的效率與規范性，目前已有部分病歷輔助系統應用于臨床。這些系統多基于預置模板或結構化規則，通過提供固定格式的填空項或選擇項，在一定程度上減少了醫生重復性文本的輸入工作量，并促使部分內容遵循既定格式要求。此類方法可視為對紙質病歷或純自由文本錄入的初步改進。

3、然而，現有基于模板或規則的系統存在顯著的局限性。首先，其靈活性不足，難以適應臨床實踐中復雜多變的病情描述、個體差異化的診療過程以及跨科室各異的專業表達習慣，往往導致生成的病歷內容僵化、語境適應性差。其次，這類系統缺乏深層的自然語言理解能力，無法有效識別和整合散落在醫患溝通、檢查報告中的關鍵信息，也無法主動發現并糾正病歷文本內部的邏輯矛盾、術語不規范及信息遺漏等問題。再者，對病歷的事后質控仍高度依賴人工審核，自動化、智能化程度低，質控覆蓋面與時效性有限，無法實現實時、精準的質量控制閉環。

4、因此，現有基于模板或規則的病歷輔助系統存在僵化、缺乏深度語言理解和智能質控能力，無法從根本上解決病歷書寫效率低、質量不統一的問題。

技術實現思路

1、鑒于上述的分析，本發明實施例旨在提供一種基于大模型的智能病歷生成與質控方法及系統，用以解決現有病歷書寫效率低、質量不統一的問題。

2、一方面，本發明實施例提供了一種基于大模型的智能病歷生成與質控方法包括以下步驟：

3、構建醫療領域知識增強大模型，其具備執行意圖識別、病歷生成、術語規范化檢查、格式完整性檢查、信息抽取、邏輯一致性檢查任務的功能；包括：構建統一多任務指令數據集；采用醫學語料對通用大語言模型進行領域適應預訓練，獲得醫學基座模型；采用統一多任務指令數據集對醫學基座模型進行監督微調訓練，得到醫療領域知識增強大模型；其中，所述數據集包含意圖識別樣本、病歷生成樣本、術語規范化檢查樣本、格式完整性檢查樣本、信息抽取樣本、邏輯一致性檢查樣本；所述樣本為指令-響應對；?當接收待生成病歷的輸入信息，通過醫療領域知識增強大模型的意圖識別、病歷生成功能，以及構建的病歷模板庫和醫療數據庫，生成完整病歷；

4、當接收待質控病歷，通過醫療領域知識增強大模型的術語規范化檢查、格式完整性檢查、信息抽取、邏輯一致性檢查的功能，以及構建的醫學知識圖譜，生成質控建議；

5、其中，收集用戶對生成的完整病歷和質控建議的反饋，基于所述反饋對所述醫療領域知識增強大模型進行迭代優化。

6、進一步地，當接收待生成病歷的輸入信息，通過以下方式生成完整病歷：

7、基于待生成病歷的輸入信息，生成意圖識別指令，發送至醫療領域知識增強大模型；所述醫療領域知識增強大模型通過意圖識別功能輸出待生成病歷的類型；

8、基于待生成病歷的類型和構建的病歷模板庫，得到待生成病歷的結構化模板；基于待生成病歷的輸入信息和構建的醫療數據庫，得到待生成病歷的醫學知識片段；

9、基于待生成病歷的輸入信息、類型、結構化模板、醫學知識片段，生成病歷生成指令，發送至醫療領域知識增強大模型；所述醫療領域知識增強大模型通過病歷生成功能，生成完整病歷。

10、進一步地，所述醫療數據庫為經過結構化處理、并已完成向量化索引的醫療領域專業數據庫；所述基于待生成病歷的輸入信息和構建的醫療數據庫，得到待生成病歷的醫學知識片段，包括：

11、將待生成病歷的輸入信息向量化，并在構建的醫療數據庫中進行語義相似度檢索，同時進行關鍵詞匹配，通過融合排序得到最相關的若干知識片段，將得到的若干知識片段作為待生成病歷的醫學知識片段。

12、進一步地，當接收待質控病歷，通過以下方式生成質控建議：

13、若選擇術語質控，則基于待質控病歷，生成相應的指令，發送至醫療領域知識增強大模型；所述醫療領域知識增強大模型通過術語規范化檢查，輸出質控建議；

14、若格式完整性質控，則基于待質控病歷和對應類型的結構化模板，生成相應的指令，發送至醫療領域知識增強大模型；所述醫療領域知識增強大模型通過格式完整性檢查功能，輸出質控建議；

15、若選擇邏輯質控，則基于待質控病歷，生成信息抽取指令，發送至醫療領域知識增強大模型；所述醫療領域知識增強大模型通過信息抽取功能，輸出各醫學三元組；基于各醫學三元組與構建的醫學知識圖譜得到各矛盾候選對；基于各矛盾候選對及其在待質控病歷中的上下文信息，生成相應的指令，發送至醫療領域知識增強大模型；所述醫療領域知識增強大模型通過邏輯一致性檢查功能，輸出質控建議。

16、進一步地，所述醫學三元組通過主體，關系，客體進行結構化醫學事實表示；其中，所述醫學三元組中的主體和客體包括以下至少一種醫學實體：患者、疾病診斷、藥品、手術操作、檢查檢驗項目、臨床表現、解剖部位、醫療設備；關系包括以下至少一種：患有、診斷為、接受治療、使用藥物、用于治療、進行檢查、表現為、禁忌于、導致、合并有；

17、所述醫學知識圖譜采用實體-關系-實體的結構；其中，實體包括疾病、癥狀、藥品、檢查或檢驗指標、手術操作、解剖部位、患者；關系包括疾病-癥狀關系、藥物-適應癥關系、藥物-禁忌癥關系、以及檢查指標-臨床意義關系；

18、所述矛盾候選對類型包括診斷與用藥禁忌沖突、治療藥物與檢查結果矛盾、癥狀描述與診斷依據不符、以及當前治療與既往病史沖突中的一種或多種。

19、進一步地，所述用戶對生成的完整病歷和質控建議的反饋包括用戶對生成病歷的修改、對質控建議的采納或拒絕、以及用戶最終確認的病歷版本；所述基于所述反饋對所述醫療領域知識增強大模型進行迭代優化包括：

20、基于收集的用戶對生成的完整病歷和質控建議的反饋，生成監督微調樣本集和偏好數據對集；

21、基于所述監督微調樣本集對所述醫療領域知識增強大模型進行周期性的增量監督微調；

22、基于所述偏好數據對集對所述醫療領域知識增強大模型進行強化學習優化。

23、進一步地，所述基于所述偏好數據對集對所述醫療領域知識增強大模型進行強化學習優化包括：

24、基于所述偏好數據對集訓練分層獎勵模型，所述分層獎勵模型包含醫學事實準確性、規范符合度及臨床實用性三個獎勵子模型；

25、以當前醫療領域知識增強大模型作為策略模型，以所述分層獎勵模型作為獎勵函數，在醫療安全約束機制下采用策略優化算法更新所述策略模型的參數，以最大化所述分層獎勵模型給出的綜合獎勵；

26、所述醫療安全約束機制為對涉及用藥禁忌、劑量錯誤、診斷遺漏的高風險輸出施加獎勵懲罰。

27、進一步地，

28、采用統一多任務指令數據集對醫學基座模型進行監督微調訓練過程中采用任務標識符嵌入機制，為每類任務添加唯一標識符；采用任務均衡采樣策略，根據各任務類型的訓練損失動態調整采樣權重；采用漸進式多任務學習，按任務難度分階段引入訓練；并且在訓練批次中混合不同任務樣本，通過梯度累積促進任務間知識共享。

29、進一步地，采用統一多任務指令數據集對醫學基座模型進行監督微調訓練時，總損失函數表示為：

30、；

31、式中，表示融合醫學重要性與任務難度的動態加權損失，表示醫學邏輯約束損失，表示邏輯約束損失的權重系數。

32、另一方面，本發明實施例提供了一種基于大模型的智能病歷生成與質控系統，包括：

33、大模型構建模塊，用于構建醫療領域知識增強大模型，其具備執行意圖識別、病歷生成、術語規范化檢查、格式完整性檢查、信息抽取、邏輯一致性檢查任務的功能；包括：構建統一多任務指令數據集；采用醫學語料對通用大語言模型進行領域適應預訓練，獲得醫學基座模型；采用統一多任務指令數據集對醫學基座模型進行監督微調訓練，得到醫療領域知識增強大模型；其中，所述數據集包含意圖識別樣本、病歷生成樣本、術語規范化檢查樣本、格式完整性檢查樣本、信息抽取樣本、邏輯一致性檢查樣本；所述樣本為指令-響應對；

34、病歷生成模塊，當接收待生成病歷的輸入信息，通過醫療領域知識增強大模型的意圖識別、病歷生成功能，以及構建的病歷模板庫和醫療數據庫，生成完整病歷；

35、病歷質控模塊，用于當接收待質控病歷，通過醫療領域知識增強大模型的術語規范化檢查、格式完整性檢查、信息抽取、邏輯一致性檢查的功能，以及構建的醫學知識圖譜，生成質控建議；

36、大模型優化模塊，用于收集用戶對生成的完整病歷和質控建議的反饋，基于所述反饋對所述醫療領域知識增強大模型進行迭代優化。

37、與現有技術相比，本發明至少可實現如下有益效果之一：

38、本發明提供了一種基于大模型的智能病歷生成與質控方法及系統，通過構建的醫療領域知識增強大模型進行病歷的智能生成以及質量控制，能夠在接收待生成病歷的輸入信息，通過醫療領域知識增強大模型的意圖識別、病歷生成功能，以及構建的病歷模板庫和醫療數據庫，生成完整病歷，還能夠在接收待質控病歷，通過醫療領域知識增強大模型的術語規范化檢查、格式完整性檢查、信息抽取、邏輯一致性檢查的功能，以及構建的醫學知識圖譜，生成質控建議；能夠顯著提升病歷書寫效率，通過簡潔的指令即可快速生成結構完整的病歷，大幅縮短文書創建時間；通過內置的專業知識庫與規范化模板，確保生成的病歷在醫學術語、章節格式及書寫風格上嚴格符合行業標準，實現病歷的標準化與統一；還能夠通過質量控制確定病歷存在的術語錯誤、格式缺失及深層邏輯矛盾等人工難以發現的問題，提升病歷內容的準確性與完整性。

39、本發明中，上述各技術方案之間還可以相互組合，以實現更多的優選組合方案。本發明的其他特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分優點可從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點可通過說明書以及附圖中所特別指出的內容中來實現和獲得。