大模型在阴道镜报告质控与解读中的应用研究

本研究基于已开发的大语言模型 Colpo-LLM，聚焦于阴道镜报告的两个关键应用方向：医生端的报告质量控制与患者端的报告内容解读。通过随机对照试验（RCT）设计，全面评估该系统在提升报告规范性、诊断准确性和患者理解水平方面的实际效能。具体目标如下： 1.规范阴道镜报告的质量控制，提升报告标准化水平 通过开发基于大模型的自动质控系统，实现对阴道镜报告的实时检测，及时发现报告中的错误、遗漏和不规范之处，并发出预警，提醒医生进行修改和完善以提高阴道镜报告的文书质量，推动阴道镜诊疗行为的规范化、同质化和标准化，减少人为差异。 2.提升阴道镜报告解读的准确性与患者参与感 通过开发精准且通俗易懂的阴道镜报告解读系统，将专业术语转化为易于理解的语言，帮助患者更快、更准确地理解阴道镜检查结果，减少因等待和信息不对称而引发的焦虑情绪。提升患者对自己健康状况的认知和参与感，促使患者主动参与诊疗决策，进而提高其依从性及治疗效果。 3.推动智能化医疗技术的应用与普及 本研究通过智能化技术在阴道镜报告质量控制与解读支持中的应用，为智能化技术在其他医学检查领域的推广应用提供了有力的支持和实践依据，推动了医疗智能化的进一步发展。