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作者：喻金龙;张磊;许宁;法立峰;杨扩;韩真真;郭洪涛;
单位：中国中医科学院中医药信息研究所;中国中医科学院中医药数据中心;北京交通大学计算机与信息技术学院;河南中医药大学第一附属医院;
摘要：目的 信息抽取是自然语言处理的重要手段，基于ChatGPT的自然语言处理能力，通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取。方法 通过基于ChatGPT大模型的小样本学习，实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的信息抽取与规范，同时选择ChatGLM大模型进行与ChatGPT相同的小样本学习，完成相同的信息抽取任务并比较两个大模型抽取结果的正确率。结果 针对医学命名实体识别问题，小样本学习后的ChatGPT在主诉症状抽取任务上的准确率达到了98.7%,在专科检查抽取任务上的准确率达到了92%,在舌脉象抽取与规范任务上的正确率达到了98%。ChatGLM在同样3个任务上的正确率分别为85.7%、91%和98%,从抽取结果上来看，两个大模型在抽取任务中存在不同的缺陷，但从整体上看，ChatGPT表现更为出色。结论 实现了基于ChatGPT小样本学习的中医症状信息预处理，相比传统模型更便捷高效，且与ChatGLM相比整体上表现更优，这为中医临床文本信息抽取研究提供了新的思路。
关键词：ChatGPT;中医电子病历;症状;数据预处理;信息抽取
基金资助：国家重点研发计划项目(2017YFC1703504); 中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(ZZ16-XRZ-108-SJ); 中国中医科学院科技创新工程项目(CI2021A05404); 河南省中医药科学研究专项课题项目(2021JDZx2010)
