摘要
本发明提供了一种基于大规模语言模型的智能急救分级方法及系统,涉及大规模语言模型技术领域,包括:获取患者的一级多维数据,构建三方描述语言模型,根据所述三方描述语言模型进行一次特征处理,获得一次特征多维数据;对一次特征多维数据进行综合分析,获得路线规划匹配度以及一级推理病情严重指数,根据所述路线规划匹配度以及一级推理病情严重指数,生成预估救治决策;获取患者的二级多维数据,构建自主描述语言模型,根据所述自主描述语言模型进行二次特征处理,获得二次特征多维数据;对二次特征多维数据进行特征处理,获得实时路线规划匹配度以及二级推理病情严重指数,选择最终救治决策,大大减少了急救的准备时间,提高了急救效率。