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申请/专利权人：北京惠每云科技有限公司;杭州惠每医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于大模型的临床试验智能招募方法及装置，该方法包括：获取临床试验数据，并通过临床试验数据对大模型进行预训练，以使大模型理解医学文本数据的不同场景，临床试验数据至少包括临床试验信息、患者病历信息、医学文献以及医学知识库数据。调用预训练后的大模型对患者病历信息中的患者隐私信息进行识别，以对患者病历信息进行脱敏处理，脱敏处理后的患者病历信息至少包括患者的出入院记录、首次病程记录、病程记录以及治疗记录。将脱敏处理后的患者病历信息以及提示对话框作为预训练后的大模型的输入，以按照提示对话框的答案模板输出与患者病历信息匹配的临床试验方案。该方法提高了招募效率，而且能够保障患者的隐私安全。

主权项：1.一种基于大模型的临床试验智能招募方法，其特征在于，所述方法包括：获取临床试验数据，并通过所述临床试验数据对大模型进行预训练，以使所述大模型理解医学文本数据的不同场景，所述临床试验数据至少包括临床试验信息、患者病历信息、医学文献以及医学知识库数据；调用预训练后的所述大模型对所述患者病历信息中的患者隐私信息进行识别，以对所述患者病历信息进行脱敏处理，脱敏处理后的患者病历信息至少包括患者的出入院记录、首次病程记录、病程记录以及治疗记录；将脱敏处理后的患者病历信息以及提示对话框作为预训练后的所述大模型的输入，以按照所述提示对话框的答案模板输出与所述患者病历信息匹配的临床试验方案；其中，所述将脱敏处理后的患者病历信息以及提示对话框作为预训练后的所述大模型的输入，以按照所述提示对话框的答案模板输出与所述患者病历信息匹配的临床试验方案，之前包括：获取脱敏处理后的多个历史患者病历信息以及每个历史患者病历信息对应的历史临床试验方案；将所述历史患者病历信息作为预训练后的所述大模型的输入，并将所述历史患者病历信息对应的历史临床试验方案作为预训练后的所述大模型的输出，对预训练后的所述大模型进行训练；所述将脱敏处理后的患者病历信息以及提示对话框作为预训练后的所述大模型的输入，以按照所述提示对话框的答案模板输出与所述患者病历信息匹配的临床试验方案，之前还包括：基于所述历史临床试验方案生成所述答案模板，并根据所述答案模板构建所述提示对话框；将所述提示对话框作为预训练后的所述大模型的输入，并将所述历史临床试验方案作为预训练后的所述大模型的输出，对预训练后的所述大模型进行训练，以使预训练后的所述大模型按照所述提示对话框的答案模板输出临床试验方案；所述将脱敏处理后的患者病历信息以及提示对话框作为预训练后的所述大模型的输入，以按照所述提示对话框的答案模板输出与所述患者病历信息匹配的临床试验方案，包括：获取脱敏处理后的当前患者病历信息，所述脱敏处理后的当前患者病历信息至少包括当前患者的出入院记录、首次病程记录、病程记录以及治疗记录；将所述脱敏处理后的当前患者病历信息作为预训练后的所述大模型的输入，以调用预训练后的所述大模型按照所述提示对话框的答案模板输出与所述脱敏处理后的当前患者病历信息匹配的当前临床试验方案。

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