换一批基于生成式大语言模型的中医医案信息抽取系统设计与实现
Design and implementation of a TCM record information retrieval system based on generative large language models
摘要目的 针对从中医医案文本中抽取结构化信息缺乏辅助工具、费时费力等问题,研发基于生成式大语言模型的中医医案信息抽取系统,提高工作效率和质量.方法 分析中医医案信息抽取系统的应用需求,确定待抽取实体类型;充分利用大语言模型自动信息提取功能,以及人在回路知识编审方面的优势,开展系统功能、处理流程和技术架构设计;使用vLLM框架和Node.js等进行软件实现,利用openAI兼容接口协议实现与多种商业/开源大模型交互,并利用提示词工程提升大模型信息抽取质量.结果 该系统具备中医医案信息抽取任务分配、自动抽取为结构化信息和人工审核功能.为测试系统性能,使用moonshot-v1-8k模型开展医案信息抽取和人工编审,结果表明,使用大语言模型预标注加上标注员精细标注的准确率较BERT-BiLSTM-CRF提高26.6％,工作效率是人工抽取的1.6倍.结论 通用生成式大语言模型具备抽取中医医案中各种类型实体信息的能力,具有较高准确率和扩展性.该系统设计和实现思路可为开发其他生物医学信息抽取系统提供参考.
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关键词
生成式大语言模型中医医案信息抽取提示词优化generative large language modelsTCM recordsinformation retrievalprompt optimization
分类号
TP391.1
栏目名称
DOI
10.7644/j.issn.1674-9960.2025.03.007
发布时间
2025-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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