基于大模型的术语解析流程
本研究的核心方法论围绕构建一个基于 Large Language Models (LLMs) 的自动化解析流水线。该系统旨在将非结构化的医学文本转化为结构化的术语数据。
1. 数据预处理 (Data Preprocessing)
原始数据通常主要来源于医学文献（PDF/HTML）或临床指南。我们使用 OCR 技术与 Python 库（如 PyMuPDF）提取纯文本，并进行清洗，去除页眉页脚及无关符号。
2. 术语提取 (Terminology Extraction)
利用 Prompt Engineering 指引大模型识别文本中的关键医学实体。提示词设计遵循 COT (Chain of Thought) 原则，要求模型不仅输出术语，还需提供其上下文依据。
Example Prompt:
"Identify all medical terms in the following text. For each term, provide its standard English name, Chinese translation, and category (e.g., Procedure, Diagnosis, Medication)."
3. 知识库对齐 (Knowledge Base Alignment)
提取出的术语将与标准医学本体库（如 UMLS, SNOMED CT）进行比对。通过 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，模型可以检索外部知识库，以校正幻觉（Hallucination）并确保翻译的准确性。
4. 结果评估 (Evaluation)
采用人工评估与自动评估相结合的方式。自动评估使用指标如 BLEU 和 ROUGE，人工评估则由医学专业人员对抽样数据进行准确性打分。