本发明涉及医疗问诊，尤其涉及基于大型语言模型的智能预问诊与快速诊疗系统及方法。
背景技术：
1、在当前的医疗体系中，患者需要经历繁琐的就诊流程，包括预约咨询、挂号付费、排队签到、医生问诊、检查付费、等待检查报告等环节。每个环节都需要按序单线程进行，容易导致排队和等待时间过长，拖慢患者就诊流程和医生的诊断时间。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于大型语言模型的智能预问诊与快速诊疗系统，连接医院的历史病例库，历史病例库包括若干历史病史信息，智能预问诊与快速诊疗系统包括：
2、预问诊模块预问诊系统，用于利用大型语言模型与当前患者进行预问诊交流得到病情描述结果，随后基于病情描述结果在历史病例库中查找得到若干个相似的历史病史信息，将各历史病史信息和病情描述结果作为预问诊结果；
3、科室推荐模块，连接预问诊模块，用于根据预问诊结果和预先存储的与科室关联的多个科室描述和多个科室医生信息处理得到匹配度最高的科室作为推荐挂号科室反馈给当前患者；
4、检查建议模块，分别连接预问诊模块和科室推荐模块，用于对预问诊结果进行分析得到分析结果，随后根据患者提交的挂号信息和分析结果处理得到对应的包含若干建议检查项目的项目建议反馈给当前患者；
5、付费模块，分别连接科室推荐模块和检查建议模块，用于在将推荐科室反馈给当前患者后提供挂号付费界面完成付费，以及在将项目建议反馈给当前患者时提供项目付费界面完成付费。
6、优选的，预问诊模块包括：
7、问诊单元，用于接收当前患者的提供的初始病情描述，随后利用大型语言模型基于初始病情描述询问当前患者得到当前患者反馈的详细病情描述，随后根据初始病情描述和详细病情描述处理得到病情描述结果；
8、病例匹配单元，连接问诊单元，用于根据病情描述结果于历史病例信息库中匹配得到多个与病情描述结果相似的历史病史信息，并与病情描述结果整合作为预问诊结果。
9、优选的，病例匹配单元包括：
10、第一匹配子单元，用于于病情描述结果中提取出患者症状，通过匹配算法与历史病例库中的各历史病史信息分别计算得到对应的症状相似度，基于症状相似度得到若干历史病史信息形成第一相似集；
11、第二匹配子单元，用于于病情描述结果中提取出患者历史疾病，通过匹配算法与历史病例库中的各历史病史信息分别计算得到对应的疾病相似度预问诊系统，基于疾病相似度得到若干历史病史信息形成第二相似集；
12、第三匹配子单元，用于于病情描述结果中提取出患者药物记录，通过匹配算法与历史病例库中的各历史病史信息分别计算得到对应的药物相似度，基于药物相似度得到若干历史病史信息形成第三相似集；
13、整合子单元，分别连接第一匹配子单元、第二匹配子单元和第三匹配子单元，用于将第一相似集、第二相似集和第三相似集中的各历史病史信息和病情描述结果整合为预问诊结果。
14、优选的，科室推荐模块包括：
15、提取单元，用于利用大型语言模型对预问诊结果进行关键词提取得到病情关键词集，以及利用大型语言模型对预先存储的多个科室关联的科室描述和科室医生信息分别进行关键词提取得到对应的科室关键词集；
16、匹配单元，连接提取单元，用于利用匹配算法分别计算病情关键词集与各科室关键词集之间的匹配度，随后将匹配度最高的科室关键词集对应的科室作为推荐挂号科室反馈给当前患者。
17、优选的，检查建议模块包括：
18、存储单元，用于存储多个科室，每个科室关联有多个检查项目；
19、查询单元，用于在历史病例库中查询到当前患者的历史病史信息时将历史病史信息和预问诊结果关联；
20、分析单元，连接查询单元，用于利用大型语言模型对预问诊结果中的病情描述结果和关联的历史病史信息进行关键词提取得到若干病情关键词，并根据各病情关键词进行分析得到分析结果，随后大型语言模型基于预先保存的医学知识、分析结果和推荐挂号科室于各检查项目中筛选出多个建议检查项目，将各建议检查项目和分析结果作为项目建议反馈给当前患者。
21、优选的，检查建议模块还包括：
22、调整单元，连接分析单元，用于在推荐挂号科室的接诊医师接诊时将预问诊结果展示给接诊医师，以及在将项目建议反馈给当前患者前，根据接诊医师的提交的修改意见对项目建议中的各建议检查项目进行调整后反馈给当前患者。
23、优选的，匹配算法包括文本相似算法、逻辑匹配算法、机器学习算法和概率模型中的一种。
24、优选的，病例匹配单元包括：
25、病例匹配子单元，用于根据病情描述结果于历史病例信息库中匹配得到多个与病情描述结果相似的历史病史信息；
26、完整检查子单元，连接病例匹配子单元，用于利用大型语言模型对病情描述结果和各历史病史信息分别进行信息提取，并在判断信息提取结果中包含预设信息时将病情描述结果和各历史病史信息作为预问诊结果，以及在判断信息提取结果中不包含预设信息时提示当前患者进行病情信息补充。
27、本发明还提供一种基于大型语言模型的智能预问诊与快速诊疗方法，应用于上述的智能预问诊与快速诊疗系统，智能预问诊与快速诊疗系统连接医院的历史病例库，历史病例库包括若干历史病史信息，智能预问诊与快速诊疗方法包括：
28、步骤s1，智能预问诊与快速诊疗系统利用大型语言模型与当前患者进行预问诊交流得到病情描述结果，随后基于病情描述结果在历史病例库中查找得到若干个相似的历史病史信息，将各历史病史信息和病情描述结果作为预问诊结果；
29、步骤s2，智能预问诊与快速诊疗系统根据预问诊结果和预先存储的与科室关联的多个科室描述和多个科室医生信息得到匹配度最高的科室作为推荐挂号科室反馈给当前患者；
30、步骤s3，智能预问诊与快速诊疗系统对预问诊结果进行分析得到分析结果，随后根据患者提交的挂号信息和分析结果处理得到对应的包含若干建议检查项目的项目建议反馈给当前患者；
31、步骤s4，智能预问诊与快速诊疗系统在将推荐科室反馈给当前患者后提供挂号付费界面完成付费，以及在将项目建议反馈给当前患者时提供项目付费界面完成付费。
32、优选的，步骤s1包括：
33、步骤s11，智能预问诊与快速诊疗系统接收当前患者的提供的初始病情描述，随后利用大型语言模型基于初始病情描述询问当前患者得到当前患者反馈的详细病情描述，随后根据初始病情描述和详细病情描述处理得到病情描述结果；
34、步骤s12，智能预问诊与快速诊疗系统根据病情描述结果于历史病例信息库中匹配得到多个与病情描述结果相似的历史病史信息，并与病情描述结果整合作为预问诊结果。
35、上述技术方案具有如下优点或有益效果：
36、1)通过大型语言模型对患者进行预问诊得到病情描述结果，节省医生问诊时间；
37、2)根据在历史病例库中查找到和病情描述结果相似的历史病史信息向患者推荐挂号科室进行挂号，省去排队环节，节省挂号时间；
38、3)
技术特征：
1.一种基于大型语言模型的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，连接医院的历史病例库，所述历史病例库包括若干历史病史信息，所述智能预问诊与快速诊疗系统包括：
2.根据权利要求1所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述预问诊模块包括：
3.根据权利要求2所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述病例匹配单元包括：
4.根据权利要求1所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述科室推荐模块包括：
5.根据权利要求1所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述检查建议模块包括：
6.根据权利要求5所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述检查建议模块还包括：
7.根据权利要求3或4所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述匹配算法包括文本相似算法、逻辑匹配算法、机器学习算法和概率模型中的一种。
8.根据权利要求2所述的智能预问诊与快速诊疗系统，其特征在于，所述病例匹配单元还包括：
9.一种基于大型语言模型的智能预问诊与快速诊疗方法，其特征在于，应用于如权利要求1-8中任意一项所述的智能预问诊与快速诊疗系统，所述智能预问诊与快速诊疗系统连接医院的历史病例库，所述历史病例库包括若干历史病史信息，所述智能预问诊与快速诊疗方法包括：
10.根据权利要求9所述的智能预问诊与快速诊疗方法，其特征在于，所述步骤s1包括：
技术总结
本发明提供基于大型语言模型的智能预问诊与快速诊疗系统及方法，涉及医疗问诊技术领域，包括：利用大型语言模型与当前患者进行预问诊交流基于病情描述结果在历史病例库中查找相似的历史病史信息，将各历史病史信息和病情描述结果作为预问诊结果；根据预问诊结果和与科室关联的多个科室描述和多个科室医生信息处理得到推荐挂号科室反馈给当前患者；对预问诊结果进行诊断分析得到分析结果，随后根据患者提交的挂号信息和分析结果处理得到对应的包含若干建议检查项目的初步诊断建议反馈给当前患者；在推荐挂号科室和检查项目后引导用户付费。有益效果是使用大型语言模型对患者进行预问诊并推荐科室和检查项目，在推荐完成后快速付费完成诊疗流程。
技术研发人员：王熳煜,黄孟钦,朱瑞星,赵宛云
受保护的技术使用者：上海深至信息科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16