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公开(公告)号:CN120012715A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202411887436.7
申请日:2024-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 中山大学附属第八医院(深圳福田)
IPC: G06F40/126 , G06F40/58 , G06N3/096 , G16H10/60
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型迁移学习的ICD自动编码的方法及系统,包括:输入低资源语言的电子病历数据,使用大语言模型,识别待编码文本的类型;基于待编码的内容,构建多语言ICD自动编码指令;使用语言迁移ICD自动编码大模型,对待编码内容进行ICD自动编码,输出I CD编码结果;基于低资源语言的编码规则,对输出的ICD编码结果进行验证与对齐,输出最终编码结果。本发明利用大语言模型的多语言能力,对于低资源语言环境下获取人工标注数据较难的ICD自动编码任务,有效减少了人工标注工作量、降低大语言模型在I CD编码任务上的落地成本。
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公开(公告)号:CN119943247A
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202510444039.0
申请日:2025-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种手术操作记录自动编码方法与系统,包括:获取并进行病人的手术操作记录预处理;选择AI编码功能,基于手术编码模型生成手术编码结果及其对应的证据片段;对编码结果以及其在证据交互模块中对应的证据片段进行审核,并对多编、错编和漏编的编码结果及证据片段进行错误纠正,标记错误原因;对证据片段的顺序进行手工调整;对典型手术操作记录进行收藏,并描述收藏理由;将编码结果及证据片段、审核后的编码结果及证据片段、收藏的手术操作记录和收藏理由保存在数据库模块中。本发明可减少人工编码负担,提升医保结算效率,同时通过持续学习优化模型性能。
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