CN119517274A 人工智能自动化报告评价方法及系统 （中国人民解放军空军军医大学）

本发明公开了一种人工智能自动化报告评价文本报告以及预先建立的金标准文本报告通过训练的大语言模型进行病灶信息抽取并转换2对医学人工智能模型输出的待评价文本报告以及预先建立的标准文本报告通过训练基于待评价文本结构化报告和标准文本结构化报告中的计算特征向量相似度并作为边权重，通过构建两种报告中各能模型输出的待评价文本报告以及预先建立的标准文本报告通过训练的大语言模型进行基于构建的知识图谱，利用大语言模型抽取文本中的病灶信息，知识图谱的构建过程包括数据采集、实体识别以实体识别与匹配：利用大语言模型提取文本中的基于关系的推理：基于知识图谱中的实体关系，对抽取到的结构化补充缺失信息：对于生成的结构化报告中可能缺失的某些关键将待评价文本结构化报告和标准文本结构化报告中的每一行病灶结构化信息生成各利用预训练的基于Transformer的文本编码器对病灶唯一性描述文本进行编码得到病文本编码器的预训练过程使用配对的图像一文本对深3将两种结构化报告中的每一行病灶都被抽象为二分图中的单个节点输入的对应行中病灶的唯一性描述文本进行编码转换然后采用KuhnMunkres算法进行最优匹配求解，最随后设置合适的相似度阈值删除带权二分图中的权重低于评价指标包括病灶的检出率，即标准文本报告中的病灶有多少比例能够被评估报告中病灶各项属性信息的相似性，将病灶的结构化属性信息通过将结构化后的信息用于补充人工智能模型对病灶属性的预测精结构化报告生成模块，用于对医学人工智能模型输出的待结构化报告匹配模块，用于基于待评价文本结构化报告和标准计算特征向量相似度并作为边权重，通过构建两种报告中各4[0006]对医学人工智能模型输出的待评价文本报告以及预先建立的标准文本报告通过二分图对两种报告中的病灶信息进行最优匹配，根据匹配结果对待评价文本报告进行评5[0018]将待评价文本结构化报告和标准文本结构化报告中的每一行病灶结构化信息生[0019]利用预训练的基于Transformer的文本编码器对病灶唯一性描述文本进行编码得根据输入的对应行中病灶的唯一性描述文本进行编码转6二分图对两种报告中的病灶信息进行最优匹配，根据匹配结果对待评价文本报告进行评型与知识图谱的结合能够提升报告内容的专7[0043]图2为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价方法的具体实施流[0044]图3为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价方法中结构化报告[0045]图4为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价方法中结构化报告[0046]图5为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价方法中知识图谱构[0047]图6为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价方法中文本编码器[0048]图7为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价方法中结构化报告[0049]图8为本发明一个实施例提供的一种人工智能自动化报告评价系统的逻辑结构示根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完[0053]对于医学人工智能模型输出的文本报告，本发明所提出的方法采用如图2所示的8据中提取出相关的命名实体，同时还需要自然语言处理技术从文本中抽取实体间的关系9而构成了二分图中的边连接(图7中的虚线)，节点[0073]通过上述两个步骤，人工智能报告中的长文本描述被转换为了结构化的病灶检二分图对两种报告中的病灶信息进行最优匹配，根据匹配结果对待评价文本报告进行评砂泥岩精细表征系统的详细描述可以参考对本申请实施例提供的一种人工智能自动化报