CN118280562B 知識圖譜驅動的醫療大模型診斷方法 （湘江實驗室）_第1頁
CN118280562B 知識圖譜驅動的醫療大模型診斷方法 （湘江實驗室）_第2頁
CN118280562B 知識圖譜驅動的醫療大模型診斷方法 （湘江實驗室）_第3頁
CN118280562B 知識圖譜驅動的醫療大模型診斷方法 （湘江實驗室）_第4頁
CN118280562B 知識圖譜驅動的醫療大模型診斷方法 （湘江實驗室）_第5頁
已閱讀5頁，還剩30頁未讀， 繼續免費閱讀

下載本文檔

版權說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內容提供方，若內容存在侵權，請進行舉報或認領

文檔簡介

結合S1的醫療知識圖譜和S3構建的多維度患者2S2：使用預設的自然語言處理技術對患者自述、病歷S5：根據S4中優化后的醫療大模型輸出的診斷結3S6：通過患者治療效果反饋和醫生專業意見，持續優化或句子；E代表所有醫療實體的集合；e'代表實體集合E中的一個元素；score(e,t)代表一e1和ez之間的醫療關系；e1ez代表文本中識別的兩個醫療實體；R代表所有的醫療關系類型集合；score(r,e,es,t)代表評分函數，用于評估實體e1和ez之間存在關系r的概S12：將S11步驟中提取的信息進行標準化處理，使3.根據權利要求2所述的知識圖譜驅動的醫療4S142：當S141中的模型標記為新數據更新時，則自動S23：將S22中識別的實體和關系映射到S1構5.根據權利要求1所述的知識圖譜驅動的醫療6.根據權利要求5所述的知識圖譜驅動的醫療大模型;57.根據權利要求6所述的知識圖譜驅動的醫療大KGS=KG,a+Aknowledge，其中，KGSW和kt.a分別代表更新前后的醫療知識圖譜，而Aknowledge表示基于反饋和專業意見得到的新知識或調整；6解決方案在持續學習和自我優化方面表現不足，難以及時反映最新的醫療實踐和研究成7t和實體與分函數，用于評估實體e1和ez之間存在關系r的概率；r'這是所有關系集合R中的一個元891之間；為代表所有行動中，預期獎勵最大的值，即代理在下一個狀態st+1能獲得的最大預期獎勵；[0063]S61：收集患者關于治療效果的反饋以及醫生對治療方案有效性和適用性的專業療知識圖譜，而Aknowledge表示基于反饋和專業意見得到的新知識或調整；有可能的e'(包括e自身)進行遍歷和評分，以確保p(elt)的計算考慮到了文本t中所有潛在實體的相對得分；代表一個評分函數，用于計算文本t中實體e的出現概t和實體與代表評分函數，用于評估實體e1和ea之間存在關系r的概率；r'醫療知識圖譜；圖卷積網絡的一個關鍵特性是能夠在圖結構數據上進行有效的特征學習，節點特征矩陣，其中每個節點代表一個醫療實體，特征表示該實體的屬性或與其他實體的 代表圖的鄰接矩陣A加上單位矩陣IW(表示自連接)，用于表示醫療知識圖譜醫療文本進行深入分析，并將這些分析結果有效地應用于醫療知識圖譜的更新和完善中，記這一步驟確保了從電子健康記錄、患者自報問卷和基因檢測報告等多個來源收集信a(i)是樣本i到其同聚類中其他樣本的平均距離，表示聚類內的密集度；b(i)是樣本i到最近聚類中所有樣本的能導致最終策略不穩定；較低的值意味著學習更慢，但有助于穩定；It+1為即時獎勵[0135]通過上述步驟，不僅有效地利用了醫療知識圖譜和患者[0142]F1分數(F1Score)其中，TP(真正例)、TN(真反地將反例預測為正例的數目和錯誤地將正例預[0145]通過上述步驟，本發明提供了一種系統的方法來驗證和[0151]S61：收集患者關于治療效果的反饋以及醫生對治療方案有效性和適用性的專業療知識圖譜，而Akno

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網頁內容里面會有圖紙預覽，若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內容的表現方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容，請與我們聯系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論