基于大模型的智能辅助问诊系统的设计与实现
2026.01.15点击：
摘要：<正>本文构建基于多角色协同智能问诊系统，面向患者、医生及医疗机构三类用户群体，集成病情分析诊断、健康咨询和医学影像解析等核心功能模块，致力于突破传统医疗资源东西部、城乡分布不均及诊断效率受限、技术方案单一等瓶颈问题。在技术实现层面，基于多模态大模型架构创新融合ChatGLM2-6B模型框架，采用P-tuning v2参数高效微调技术和LoRA低秩适配方法，对中文医疗对话数据集进行领域适配训练。针对医学影像分析需求，通过引入通道注意力机制和动态池化层对AlexNet网络进行结构优化，在猴痘皮肤病变图像数据集上实现97.2%的识别准确率，并采用前后端分离的分布式架构设计，结合Docker容器化部署策略，使系统单节点可承载200+并发会话，显著提升医疗服务的响应效率与系统稳定性。
基金资助： 2024年普通高校特色创新项目“基于大模型技术智能辅助医疗问诊的探索与应用”（2024KTSCX407）；
专辑： 信息科技;医药卫生科技
专题： 医药卫生方针政策与法律法规研究;计算机软件及计算机应用;自动化技术
分类号： R197.1;TP391.41;TP18
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