通讯作者: 周毅, zhouyi@mail.sysu.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202410.00002

Research on optimization of osteoporosis disease database construction process based on local large model

• 摘要：目的 利用本地大模型结合本地知识库优化骨质疏松专病数据库构建流程，减小医疗数据泄露风险。方法 首先收集相关临床研究文献和业务数据信息并构建本地知识库，然后基于本地化大模型应用架构，使用本地知识库和指标平台对本地大模型进行提示工程，最后，基于本地化大模型应用架构图形问答界面和编程接口，通过自然语言问询和编程方式，引导本地大模型生成骨质疏松专病数据库字段集和数据生产。结果 本地化大模型结合本地知识库，可以总结骨质疏松既往研究中涉及的字段，有效提高骨质疏松专病数据库构建效率和质量，但处理结果需要人工核查。同时基于本地大模型可以实现多模态数据的本地化处理，减小医疗数据泄露风险。

  关键词： 专病数据库；大模型；本地化部署；自然语言理解；非结构化数据处理; ; ; ; 

   

  Abstract: Objective Utilize local large models combined with local knowledge base to optimize the osteoporosis disease database construction process and reduce the risk of medical data leakage. Methods First, relevant clinical research literature and business data information are collected and a local knowledge base is built. Then, based on the localized big model application architecture, the local knowledge base and indicator platform are used to perform prompt engineering on the local big model. Finally, based on the graphical question-and-answer interface and programming interface of the localized big model application architecture, natural language queries and programming methods are used to guide the local big model to generate osteoporosis disease database field sets and data production. Results The localized large model combined with the local knowledge base can summarize the fields involved in previous osteoporosis research and effectively improve the efficiency and quality of building a database for osteoporosis, but the processing results need to be manually verified. At the same time, based on the local large model, the local processing of multimodal data can be achieved, reducing the risk of medical data leakage.

  Key words: Disease-specific database; large model; local deployment; natural language understanding; unstructured data processing

  提交时间：2024-10-03

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• 序号	提交日期	编号	操作
  2	2024-07-08	bmr.202410.00002V2	下载
  1	2024-07-08	bmr.202410.00002V1	下载

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