摘要
本发明提供一种基于人工智能优化医疗决策的方法及其系统,该方法包括:获取多模态医疗数据;多模态医疗数据包括结构化数据、非结构化数据和时间序列数据;基于结构化数据、非结构化数据和时间序列数据之间的因果关系,确定初始因果张量;初始因果张量为三阶张量,三阶张量的维度分别表示为数据模态数量、变量数量和时间步长;对初始因果张量进行低秩张量分解,得到关键因果模式,并基于患者的病情动态变化结合关键因果模式更新初始因果张量,得到当前因果张量;基于强化学习对当前因果张量进行决策优化,得到优化医疗策略。本发明解决了难以全面准确地进行医疗决策的问题,提高了医疗策略的准确性。
技术关键词
人工智能优化
生命体征数据
医疗决策系统
非结构化特征
多模态
医学影像数据
时间序列特征
患者
信息熵
节点
模式
策略
变量
重构
计算机
网络
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多模态数据融合
运维知识图谱
条目
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置信传播算法
异构传感器网络
侦测方法
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