摘要
本发明公开了一种临床需求挖掘方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括:首先构建医疗知识网络,整合患者临床要素与临床指征要素,并识别高连接患者临床要素;其次,选取样本并挖掘以样本为核心的临床传导链;最后,基于链上要素的描述参数循环训练特征编码器和适配器,获得能精准映射患者特征与临床需求的模型。该方法通过结构化知识整合、深层关联挖掘及动态模型优化,提升了临床需求挖掘的全面性和个性化水平,适用于复杂患者群体的需求识别。
技术关键词
患者
需求挖掘方法
强化特征
代表
适配器
编码器
误差
样本
网络
参数
标识
基础
服务器系统
人工智能技术
训练特征
层级
核心
偏差
度量
系统为您推荐了相关专利信息
影像数据分析方法
生物标志
患者
图像特征提取模型
交叉注意力机制
系统优化调度方法
分布式光伏
制氢系统
电解槽电压
深度强化学习算法