本发明提供一种基于粒子群优化的大模型提示设计的病历信息抽取方法，涉及医疗信息处理技术领域。利用粒子群优化算法，在少量初始提示的基础上，通过进化操作自动生成和优化新的候选提示，通过大语言模型逐字生成连贯的文本，无需进行模型训练即可实现提示的创建和优化，通过粒子群优化算法和大语言模型的结合，减少了对专家知识的依赖，只需提供初始提示，系统即可通过进化算法不断优化提示，从而降低了人工成本和复杂性。本发明提供了一种高效、自动化的医疗信息抽取解决方案，通过减少人工干预和领域知识依赖，提高了大语言模型的设计提示的质量，并保证信息抽取的效率和准确性，具有广泛的应用前景和实际价值。