一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互方法及系统与流程

本发明涉及医疗人工智能、自然语言处理及医疗质量控制，特别涉及一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互方法及系统。

背景技术：

1、医疗质量控制是保障患者安全、提升医疗服务水平的核心环节。传统的质控方式主要依赖人工事后抽查病历，存在效率低下、覆盖不全、标准执行不一致、问题反馈滞后等痛点。随着自然语言处理（nlp）技术的发展，特别是大语言模型的兴起，为自动化、智能化的医疗质控提供了新的可能。

2、然而，现有的大模型在医疗质控应用场景中面临诸多挑战：

3、单轮交互的局限性：单次质控查询往往无法覆盖复杂、模糊或需要追溯的上下文问题。例如，一个“用药不合理”的质控点，可能需要回溯患者既往病史、过敏史、检查检验结果等多轮信息才能准确定位原因。

4、质控知识的碎片化：大模型虽然具备通用知识，但在特定机构的质控规则、业务逻辑、术语体系上存在知识盲区，容易产生“幻觉”，导致误判或无效输出。

5、上下文理解的孤立性：在处理长文本（如完整病历）时，模型往往将不同层级、不同段落的信息割裂处理，缺乏对全局语义和层级间逻辑依赖关系的深刻理解。例如，一份病程记录中的“心率快”与三天前的心电图报告、当日的用药情况之间存在隐性的因果或关联关系，现有模型难以有效捕捉这种跨层级的语义交互。

6、因此，本发明提出一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互方法及系统。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互方法及系统。

2、本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互方法，包括以下步骤：

3、s1：获取待质控的医疗文书数据，利用预训练的大语言模型对其进行多层级的语义向量化处理，生成包含多个语义层级的文本层级特征图；

4、s2：针对任意目标层级节点，应用均值感知机制，通过聚合除自身层级以外的其他所有层级信息，构建具有全局语义背景的补丁级均值特征；随后，引入交叉注意力机制，以节点作为查询，以补丁级均值特征作为键和值，计算节点与全局背景之间的语义响应权重，生成富含层级间交互信息的上下文增强特征；

5、s3：将节点特征与上下文增强特征进行通道拼接，输入至多层感知机网络，生成范围在[0,1]之间的门控系数；通过门控系数的加权平均，融合原始局部细节与全局上下文语义，得到最终用于质控判别的增强特征表示；

6、s4：基于增强特征表示构建大模型驱动的多轮对话式质控引擎，在首轮生成初始质控问题或扫描结果，在后续轮次根据用户反馈动态调整查询的上下文窗口、注意力权重和推理路径，引导模型生成可解释的质控结论。

7、进一步的，所述多层级的语义向量化处理采用基于transformer的编码器，通过设置不同层级的注意力掩码，分别提取粒度从细到粗的语义特征，所述层级包括词级、句级、段级及篇章级，并且每一层级特征图由多个节点构成。

8、进一步的，所述均值感知机制包括：通过挖掘单一节点与不同层级特征图之间的依赖关系，构建出具有全局视野的感知特征：

9、对于节点，聚合除自身以外的所有层级信息，l是总节点数，计算其补丁级均值特征；补丁级均值特征为当前层级的异常判定提供了一个动态的全局背景基准：

10、；

11、引入交叉注意力机制来实现高效的特征聚合；以节点作为查询，以作为键和值，计算节点与全局背景在空间位置上的响应权重：

12、；

13、其中d为特征通道的缩放维度，对应的交互特征为：

14、，

15、其中，w为值投影矩阵。

16、进一步的，所述s3中包括：

17、将节点与交互特征在通道维度上进行拼接，并输入至多层感知机网络中，生成范围在[0,1]之间的门控系数：

18、；

19、其中，表示sigmoid激活函数，表示通道拼接操作；系数动态表征了模型对原始局部细节的置信度与对全局上下文的需求度；最终的增强特征通过门控权重的加权平均获取：

20、。

21、进一步的，所述多轮对话式质控引擎的构建方法包括：

22、将所述增强特征表示作为大语言模型的输入前缀或上下文向量，引导模型在首轮对话中生成初始质控问题；

23、在后续轮次中，根据用户输入的问题或反馈，动态调整大语言模型的注意力掩码，以控制模型关注的文本范围；同时，根据当前对话的语义相关性，自适应调整推理路径，使模型沿与当前问题最相关的层级进行聚焦推理；

24、最终，模型输出包括质控结论及其对应的推理依据。

25、进一步的，所述动态调整注意力掩码的方法包括：

26、在每一轮对话中，根据用户输入的关键词或问题类型，生成一个掩码向量，所述掩码向量用于抑制或增强特定层级特征图在交叉注意力计算中的权重；

27、所述掩码向量的生成方法为：将用户输入文本与预设的质控规则库中的每条规则进行语义匹配，匹配度超过阈值的规则对应的层级，其掩码值设为1，其余层级设为0或负值；

28、所述掩码向量作用于交叉注意力机制的得分矩阵，从而动态调整模型关注的语义层级。

29、进一步的，自适应调整推理路径的方法包括：

30、在每轮对话中，计算当前轮次用户输入与各层级特征图之间的语义相似度，生成层级关注度向量，将所述层级关注度向量与增强特征表示进行加权求和，得到本轮对话的推理基础特征：

31、；

32、其中，为层级关注度向量中的第个元素，将所述推理基础特征作为大语言模型本轮推理的输入，引导模型在推理时优先关注与当前问题最相关的语义层级，从而实现推理路径的动态调整。

33、一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互系统，应用于所述的一种基于大模型多轮对话的医疗质控问题交互方法，所述系统包括：

34、多层级语义编码模块，利用预训练的大语言模型对获取的医疗文书数据进行多层级的语义向量化处理，生成包含词级、句级、段级及篇章级的文本层级特征图；

35、层级间交互感知模块，针对任意目标层级节点，应用均值感知机制聚合除自身层级以外的其他所有层级信息，构建补丁级均值特征，并引入交叉注意力机制以目标节点作为查询，以全局均值背景作为键和值，计算节点与全局背景之间的语义响应权重，生成上下文增强特征；

36、自适应门控融合模块，将原始层级节点特征与上下文增强特征进行通道拼接，输入至多层感知机网络生成门控系数，并通过门控系数的加权平均融合原始局部细节与全局上下文语义，得到最终用于质控判别的增强特征表示；

37、多轮对话推理引擎，基于增强特征表示构建大模型驱动的多轮对话式质控引擎，在首轮生成初始质控问题或扫描结果，在后续轮次根据用户反馈动态调整查询的上下文窗口、注意力权重和推理路径，引导模型生成可解释的质控结论。

38、进一步的，所述多轮对话推理引擎包括：

39、动态prompt构建单元，用于将增强特征表示、对话历史记录与用户当前输入拼接成格式化的prompt，输入至大语言模型；

40、上下文窗口管理单元，用于记录并管理多轮对话中的关键信息，采用滑动窗口或基于重要性的摘要机制，将关键信息保留在上下文窗口中，以支持长距离依赖推理；

41、推理路径回溯单元，用于提取对应的节点和层级，生成可解释的推理链条，当用户请求解释或提供证据时，输出具有原始文本证据。

42、本发明的有益效果是：

43、通过对医疗文书进行多层级语义向量化处理，并引入均值感知机制和交叉注意力机制，能够深入理解文本的局部细节与全局上下文之间的复杂关联，捕捉跨层级的语义交互。这意味着模型能够更精确地理解医疗文本的含义，并结合特定的质控规则，生成更准确的质控判断。

44、通过构建“文本层级特征图”，并利用均值感知机制和交叉注意力机制，能够有效地聚合文本的全局语义信息，并理解节点与全局背景之间的响应关系；同时引入了自适应门控融合机制和动态调整的对话推理引擎。门控系数能够动态地融合原始局部细节与全局上下文语义，根据模型的置信度进行加权平均，提高了特征表示的鲁棒性。