通讯作者: 叶琪, yeh_qi1125@ecust.edu.cn

DOI：10.12201/bmr.202503.00004

Construction of a Medical Quality Control Application System Based on Large Language Models

• 摘要：目的/意义 本研究旨在开发基于大语言模型的医疗质量控制系统,以提升质控的自动化水平与准确性。方法/过程 本系统通过获取高质量医学数据(包括通用医疗数据和质控相关数据)对PULSE模型进行微调,并结合自动化指标计算与检索增强生成技术,高效执行复杂质控任务。结果/结论 本系统在自动化计算与推理准确性上实现了显著提升,其准确度达到了93.31%,超越了基座大模型和常见推理方法,具有重要的医疗质量控制应用价值。

  关键词： 大模型; 指令微调; 医疗质控

   

  Abstract: Purpose/Significance This study aims to develop a medical quality control system based on large language models (LLMs) to enhance the automation and accuracy of quality control processes. Method/Process The system utilizes a diverse set of high-quality medical data, including general medical data and quality control-related data, to fine tune the PULSE model. Automated indicator calculation and retrieval-augmented generation (RAG) techniques are then employed to enable the system to efficiently perform complex quality control tasks. Result/Conclusion The system demonstrates significant improvements in automated computation and inference accuracy, achieving an accuracy of 93.31%. It outperforms baseline language models and common inference methods, offering significant implications for medical quality control.

  Key words: Large Language Models, Instruction Fine-Tuning, Medical Quality Control; ; 

  提交时间：2025-03-03

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