大模型与向量数据库在智能病历分析中的语义挖掘

大模型与向量数据库的协同,为智能病历分析提供了深度语义挖掘能力,通过解析病历文本中的病症、治疗方案等向量,辅助医生快速把握病情,提升诊疗效率。

病历中的主诉、检查结果、用药记录等非结构化数据转化为embedding向量后,按病种分类存入向量数据库的Collection。医生上传患者病历,大模型生成病情特征向量,检索相似病历向量,获取同类病例的诊断思路和治疗效果,为制定方案提供参考。

大模型优化了向量对医学术语的语义理解,能区分 “急性肺炎” 与 “间质性肺炎” 的向量差异,避免因表述差异导致的检索偏差。对于夹杂手写笔记、专业缩写的病历,也能精准提取关键信息向量,例如从 “发热 3 天,伴咳嗽” 的描述中,识别出感染性疾病的特征向量。

大模型与向量数据库协同推动智能病历分析的语义挖掘。大模型对病历中的症状描述、诊断结论、用药记录等非结构化文本进行深层解析,生成包含医学语义关联的特征向量,如 “发热伴咳嗽” 与 “呼吸道感染” 的潜在关联向量。

向量数据库存储海量病历的特征向量,构建病症 - 诊断关联索引。当分析新病历时,大模型生成其语义向量,数据库快速检索相似病历向量,挖掘隐性规律,如特定症状组合与罕见病的关联。同时,通过向量相似度比对,辅助识别病历中的矛盾信息,提升病历分析的深度与准确性,为临床诊断提供数据支撑。