摘要
一种基于大语言模型的医用加速器故障预警系统,包括数据采集模块、数据处理模块、大语言模型预测模块和用户交互模块,其中大语言模型预测模块包括设备历史维修单元、维修处理归集单元、故障预测单元和故障分析单元。大语言模型具有强大的数据分析和处理能力,能够更好地处理复杂的医疗数据和设备参数。利用大语言模型可以对大量的历史数据进行学习和分析,挖掘出隐藏在数据中的规律和关系,从而提高故障预警的准确性。与传统的故障预警系统相比,本发明的故障预警系统具有更高的智能性和适应性。
技术关键词
大语言模型
故障预警系统
故障发生率
历史维修记录
故障预警方法
数据处理模块
病人医疗数据
模糊隶属函数
故障原因分析
医院信息系统
设备老化
标记
医用加速器设备
参数
数据采集模块
效能
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