换一批基于Yi-9B大语言模型的高血压结构化数据库的构建
Construction of hypertension structured database based on Yi-9B big language model
摘要目的 针对高血压诊疗过程中生成的大量非结构化数据,基于Yi-9B大语言模型构建高血压结构化数据库,提升数据管理效率并为临床决策提供支持.方法 提取2014-2023年于该院就诊的114 369例高血压患者病历中的关键临床信息,使用Yi-9B大语言模型进行实体识别与数据结构化,并设计数据库架构用于统计分析和临床应用.结果 数据库结构化处理后,收缩压和舒张压分别为(149.98±20.55)mmHg和(86.90±13.75)mmHg.按血压水平分类,正常高值高危、高血压1级很高危和高血压2级很高危比例最高,分别占20.73％、27.80％和19.59％.52.64％的患者合并心脏疾病,10.18％合并糖尿病,12.71％合并高脂血症.logistic回归分析显示,＞50～60岁和＞60～70岁为高发年龄段,且随年龄增长,收缩压呈上升趋势,反映高血压在老龄化中的普遍性.该数据库在临床应用中明显提升了诊疗效率,实现了数据的高效分析和管理.结论 基于Yi-9B大语言模型的高血压结构化数据库有效处理了非结构化数据,明显提升数据提取和管理效率,该数据库有助于优化诊疗决策、提高管理效率,为智能化管理和个性化诊疗提供支持.
更多相关知识
关键词
人工智能大语言模型高血压结构化数据库诊疗效率artificial intelligencelarge language modelhigh blood pressurestructured databasediag-nosis and treatment efficiency
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1671-8348.2025.01.011
发布时间
2025-03-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（CSTB2023TIAD-KPX0047）
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