一种基于改进大语言模型的医疗智能因果决策与排班系统

本申请提供一种基于改进大语言模型的医疗智能因果决策与排班系统，包括：预训练语言模型模块用于处理非结构化医疗文本数据，提取文本特征向量和医疗实体关系；知识图谱增强模块用于基于医疗实体关系构建医疗知识图谱，并推理生成知识增强特征向量；多模态特征融合模块用于基于文本特征向量和预存储的结构化数据，生成融合特征向量；动态时序建模模块用于基于融合特征向量和知识增强特征向量，生成时序预测向量；自适应排班优化模块用于基于时序预测向量进行医疗排班决策，生成排班方案；排班校准模块用于基于知识增强特征向量，通过上下文学习机制对排班方案匹配相似案例特征并校准，以生成优化后的排班方案。能够更精准地调配医疗资源和排班。