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申请/专利权人：广东阳普智慧医疗信息科技有限公司
摘要：本申请提供的病历摘要生成模型训练方法、病历摘要生成方法及装置，包括：确定预训练模型，获取病历数据集和提示语标准库，并分别将病历数据集中的每一病历样本在提示语标准库中匹配对应的提示语文本，进而将每一病历样本及其提示语文本输入至预训练模型，以得到每一病历样本对应的摘要文本；基于各个病历样本对应的摘要文本，对提示语标准库进行优化，以及对预训练模型进行更新。基于病历数据集对预训练模型进行训练，并且通过每次迭代训练中所生成的摘要文本对提示语标准库和预训练模型进行优化，使得最终得到病历摘要生成模型有着较高的专业性和准确性。从而使得生成的摘要文本具有较高的可读性和准确性，进而提高病历查阅和诊断决策的效率。
主权项：1.一种病历摘要生成模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：确定预训练模型；获取病历数据集和提示语标准库，并分别将所述病历数据集中的每一病历样本在所述提示语标准库中匹配对应的提示语文本；将所述病历数据集中的每一病历样本及其提示语文本输入至所述预训练模型中，以得到每一病历样本对应的摘要文本；基于各个病历样本对应的摘要文本，对所述提示语标准库进行优化，以及对所述预训练模型进行更新，并返回至获取病历数据集和提示语标准库的步骤继续执行，直至满足预设训练条件时，将训练完成的预训练模型确定为病历摘要生成模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东阳普智慧医疗信息科技有限公司 病历摘要生成模型训练方法、病历摘要生成方法及装置
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