向量数据库 依托 embedding 技术与 LLM,结合 知识库 与 神经网络 能力,构建病历分析体系,实现患者病史追溯与诊疗方案推荐。

病历数据的 embedding 生成逻辑

病历内容的向量化需兼顾隐私与精准:

· 文本病历 embedding:BGE 模型提取病症、用药等关键信息,生成语义向量;

· 检查影像 embedding:3D CNN 处理 CT、MRI 图像,提取病灶特征;

· 基因数据 embedding:神经网络 处理基因序列,生成分子特征向量。某医院采用该策略,使 embedding 病历匹配准确率提升 38%。

向量数据库的病历索引优化

向量数据库 针对医疗场景设计:

· 病症关联索引:基于 embedding 中的病症特征建立倒排索引,快速匹配相似病例;

· 隐私加密索引:对 embedding 向量进行加密处理,满足医疗数据合规要求;

· 时间线索引:按就诊时间排序病历 embedding,支持病程分析。某医疗 AI 公司借此将病历检索延迟控制在 200ms 内。

LLM 与知识库的协同诊疗

在 “LLM +知识库” 流程中:

1. 患者病历经处理生成 embedding 存入数据库;

1. 向量数据库 从知识库 召回相似病历 embedding 及诊疗方案;

1. LLM 整合结果生成建议。该系统使某医院的诊疗效率提升 26%。

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