摘要
本发明公开了一种基于多维度的推理及交互系统。本申请基于多维度的推理系统实现了从多源数据获取到推理结果输出的完整流程。获取模块负责收集患者的院外问检信息以及院内问检信息。剪枝模块利用交互收集的患者信息和预设的诊断知识库预测出靶向集合,并据此对全量问检思维子树进行动态剪枝,优化剪枝后的问检思维子树。特征提取模块基于优化后的问检思维子树,从交互收集的院外和院内问检信息中,提取关键特征。最后推理模块将关键特征输入到一个预训练的诊断模型,该模型结合贝叶斯算法、深度学习算法和临床决策共识,输出最终的推理结果。本申请有效解决现有技术在有特定需求的任务集上,无法对多维度数据实现动态适配且高效准确推理的难题。
技术关键词
推理系统
贝叶斯算法
深度学习算法
推理网络
动态剪枝
交互系统
患者
特征提取模块
语音声学特征
语义特征
报告
决策
服务器
图谱
映射方法
后验概率
终端
疾病
系统为您推荐了相关专利信息
特性表征方法
X射线计算机断层扫描
数据
神经模糊推理系统
三轴试验设备
医疗系统
量化评估方法
日志
故障预测模型
量化评估系统
性能优化方法
梯度下降算法
深度学习算法
数据分布
深度学习模型
多模态数据融合
运动员
时间同步技术
构建预测模型
网球
开关柜
高分辨率摄像头
监测系统
图像采集模块
指数