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摘要 - 药物的建议是智能医疗保健系统的重要方面，因为它涉及根据患者的特定健康需求规定最合适的药物。不幸的是，当前正在使用的许多复杂模型倾向于忽略医疗数据的细微差别语义，同时仅依靠身份。此外，这些模型在处理涉及第一次访问医院的患者的病例中面临重大挑战，因为他们缺乏以前的处方历史。为了解决这些问题，我们利用大语模型（LLM）的强大语义理解和投入性特征。我们的研究旨在使用LLMS转变现有的药物建议方法。在本文中，我们介绍了一种名为“大语言模型”提炼药物建议（领导者）的新方法。我们首先创建适当的提示模板，使LLM能够有效建议药物。然而，LLM直接整合到推荐系统中会导致特定于药物的孔外问题。我们通过使用新颖的输出层和精制的调谐损耗函数来调整LLM来处理它。尽管基于LLM的模型表现出显着的功能，但它们在推理过程中受到高度计算成本的困扰，这对医疗保健行业来说是不切实际的。为了减轻这种情况，我们开发了一种功能级知识蒸馏技术，该技术将LLM的熟练程度转移到了更紧凑的模型中。为了简化实验的可重复性，我们在线发布实施代码1。在两个现实世界数据集（MIMIC-III和MIMIC-IV）上进行的广泛实验表明，我们提出的模型不仅可以提供有效的结果，而且还具有有效的效率。
大语言模型提取药物建议模型
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