住院电子病历分型分类训练模型构建研究

作者：郭华源; 刘思凯; 饶宠佑; 贺志阳^*; 何昆仑^*

来源：中国卫生信息管理杂志, 2023, 20(06): 897-903.

• 住院电子病历
• 分型分类
• 训练模型
• 心血管疾病

目的 在算子、算力等资源有限的医院环境下，研究构建住院电子病历分型分类训练模型，实现病历检索、辅助诊断等下游应用推理，夯实病历智能化应用基础。方法 针对心血管疾病的智能诊疗需求，采用“预训练+微调”策略，通过研究数据预处理技术、病历对比学习方法，以及“医学领域训练、知识增强训练和任务相关训练”三阶段模型递进微调算法，在开源语言模型基础上，对约20万份住院病历进行训练，设计生成1个分型分类训练模型。结果 该模型可有效支撑下游应用，病历检索准确率达94.4%。结论 本文所提出的建模方法具有高效、安全等特点，对于病历检索、辅助诊断方面的应用具有参考价值。

• 单位
  中国人民解放军总医院