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基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法
1
作者
钟博洋
阮彤
+1 位作者
张维彦
刘井平
《计算机科学》
2025年第9期294-302,共9页
在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。...
在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。针对这一挑战,提出了一种新颖的迭代反思框架,该框架融合了Error2Correct示例学习与领域模型监督,旨在提升EMR的总结质量。具体而言,首先设计了一种集成了Error2Correct示例学习机制的大规模语言模型,用于EMR的初步生成与持续优化,并在预生成阶段融入医学领域知识。然后利用一个经过微调的小规模医学预训练语言模型,对初步生成的EMR进行进一步的评估与优化,从而在后生成阶段再次深化领域知识的整合。最后,引入了一个迭代调度器,该调度器能够高效地引导模型在持续的反思与迭代过程中进行优化。实验结果显示,所提方法在两个公开的EMR数据集上均展现出了先进的性能。特别是在IMCS-V2-MRG和ACI-BENCH数据集上,与经过微调的大规模语言模型相比,所提方法分别实现了3.66个百分点和7.75个百分点的整体性能提升1)。
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关键词
大规模语言
模型
医疗预训练
模型
摘要生成
大模型反思
大小
模型
结合
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职称材料
题名
基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法
1
作者
钟博洋
阮彤
张维彦
刘井平
机构
华东理工大学信息工程与科学学院
出处
《计算机科学》
2025年第9期294-302,共9页
文摘
在医疗人工智能领域,从医患对话中自动生成电子病历(EMR)是一项核心任务。传统主流方法多依赖于大规模语言模型(LLM)结合少量示例进行学习,然而,这些方法往往未能有效融入深度的医学专业知识,导致生成的EMR内容在专业性方面存在不足。针对这一挑战,提出了一种新颖的迭代反思框架,该框架融合了Error2Correct示例学习与领域模型监督,旨在提升EMR的总结质量。具体而言,首先设计了一种集成了Error2Correct示例学习机制的大规模语言模型,用于EMR的初步生成与持续优化,并在预生成阶段融入医学领域知识。然后利用一个经过微调的小规模医学预训练语言模型,对初步生成的EMR进行进一步的评估与优化,从而在后生成阶段再次深化领域知识的整合。最后,引入了一个迭代调度器,该调度器能够高效地引导模型在持续的反思与迭代过程中进行优化。实验结果显示,所提方法在两个公开的EMR数据集上均展现出了先进的性能。特别是在IMCS-V2-MRG和ACI-BENCH数据集上,与经过微调的大规模语言模型相比,所提方法分别实现了3.66个百分点和7.75个百分点的整体性能提升1)。
关键词
大规模语言
模型
医疗预训练
模型
摘要生成
大模型反思
大小
模型
结合
Keywords
Large language model
Medical pre-trained model
Summarization generation
Large model reflection
Collaboration of large and small models
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于大小模型结合与迭代反思框架的电子病历摘要生成方法
钟博洋
阮彤
张维彦
刘井平
《计算机科学》
2025
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参考文献
引证文献
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