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
无线电地图
深度学习方法
估计方法
发射机
残差模块
环境DNA技术
规模
统计学方法
声音识别技术
计算机视觉技术
引入注意力机制
门控循环单元
深度学习算法
梅尔频率倒谱系数
客观评估方法
井口
贝叶斯概率模型
非线性
系统优化控制方法
推理网络