Промт для анализа медицинского текста с классификацией по МКБ-10

Аналитика и исследования

Кому нужен этот промт и как он работает?

Этот промт создан для специалистов в медицине, аналитиков и разработчиков, которым необходимо быстро и точно классифицировать медицинские тексты по международной классификации болезней (МКБ-10). Использование этого промта помогает систематизировать сведения о диагнозах и адаптировать данные под стандарты медицинской отчетности.

Проблема, которую решает этот промт, — автоматизация разбора медицинских документов: он выделяет предложения и сопоставляет их с правильными кодами МКБ-10. Это облегчает работу с большими объемами текстов, снижает вероятность ошибок в классификации и ускоряет обработку информации.

Принцип работы прост: промт разбивает текст на отдельные предложения, анализирует каждое по контексту и присваивает соответствующий код МКБ-10, формируя структурированный и понятный результат.

Готовый к использованию промт

Как использовать промт и на что обратить внимание

  • Перед вводом текста убедитесь, что он составлен на русском языке и содержит четкие медицинские термины или диагнозы.
  • Для повышения точности классификации желательно использовать достаточно полные предложения с ключевыми симптомами и диагнозами.
  • Промт будет работать лучше на текстах, где явно указаны состояния пациента, симптомы и диагнозы, без двусмысленностей.
  • В редких случаях нейросеть может неверно классифицировать диагноз при недостатке информации или очень сложных случаях.
  • Результат можно дополнительно проверить и корректировать вручную для максимальной точности.

Примеры использования

Этот пример решает задачу классификации диагноза из амбулаторной карты пациента.

Здесь задача — выделить диагноз и сопоставить его с кодом из МКБ-10 для автоматизированного учета случаев сердечных заболеваний.

В этом случае нужно обработать текст с несколькими диагнозами и правильно присвоить каждому свой код МКБ-10.

Пример результата работы нейросети

✅ Пример результата работы с текстом:

«Предложение 1: Пациент жалуется на острую боль в грудной клетке. Код МКБ-10: I20 (Ишемическая болезнь сердца). Предложение 2: Поставлен диагноз – Ишемическая болезнь сердца. Код МКБ-10: I20.»

Примечание: результат примерный и может отличаться в зависимости от исходного текста и настроек модели.

Итог: зачем использовать этот промт?

Данный промт значительно упрощает и ускоряет процесс анализа медицинских текстов, автоматизируя разбивку и кодировку диагнозов по МКБ-10. Это освобождает время специалистов и снижает риск ошибок при классификации, повышая качество обработки медицинской информации.

Главное преимущество: автоматическая и точная классификация медицинских текстов по МКБ-10 с разбивкой на предложения.

gpt
Оцените автора
Добавить комментарий