摘要
本发明提供一种基于大数据识别的眼科疾病智能预诊系统和方法,基于CNN训练构建对应的白内障预诊模型,基于LLM大语言模型提取有关白内障的知识要素和关联关系,构建对应的白内障LLM知识库;在获取患者的白内障临床检查数据之后,由白内障预诊模型和白内障LLM知识库分别预测出对应的第一白内障预诊策略和第二白内障预诊策略;最后通过LLM大语言模型对两个策略进行策略融合,生成白内障治疗推荐策略。能够智能分析眼科疾病患者的临床检查数据并给出对应的预测方案,融合AI模型与LLM知识库的预测结果,生成较为丰富、精确的眼部诊断分析结果以供医生参考,大大提高医生的诊断服务效率,相对于人工诊断分析更加智能化和高效化。
技术关键词
临床检查数据
策略
预诊方法
大数据
眼科检查系统
计算机可读取存储介质
大语言模型
后台服务器
HIS系统
图像
计算机可读指令
眼科疾病患者
聚类
手术
关键词
关系
逻辑
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