一种基于数据大模型的医疗分诊方法及其相关设备

本申请公开一种基于数据大模型的医疗分诊方法及其相关设备，属于人工智能技术领域。首先，训练初始分诊模型，确保模型能够充分学习医疗数据特征间的复杂关系和依赖性；通过输入层进行向量化处理和图数据层的特征关系图转换，确保数据输入的多维度和复杂性得到充分表达；然后，通过循环神经网络层深入学习特征间的依赖关系，确保模型能够捕捉到医疗数据中的时间序列特征和潜在关联；输出层依赖关系向量映射为分诊类别预测概率分布，提供精确的分诊预测；通过迭代训练，优化模型预测与实际分诊类别的匹配度，提高模型的准确性和鲁棒性。本申请通过结合图数据处理和循环神经网络，显著提升了医疗分诊的智能化水平和准确性。