摘要
本发明涉及一种基于多维度生物检测的AI健康医疗服务推荐系统及其使用方法,通过生物检测模块采集用户端粒长度、肠道菌群及免疫细胞数据,利用BioGraphFusion单元基于生物医学知识图谱构建相关的因果路径并量化关联强度;通过两层图卷积网络对各模态数据编码构建异构子图,结合生物关联强度调度的注意力机制融合跨模态特征;并经伦理审查引擎拦截高风险操作并仲裁多模态结论冲突,依据临床优先级规则计算优先级或按数据敏感度控制流向,最终输出含生物关联路径图的个性化健康报告及医疗推荐。系统整合知识图谱引导的特征融合与联邦学习隐私保护技术,构建从检测到干预的闭环管理,提升健康评估准确性与医疗推荐安全性,兼顾数据合规与用户隐私。
技术关键词
健康医疗服务
推荐系统
编码特征
免疫细胞
跨模态
注意力机制
知识图谱构建
控制数据访问权限
生物标志物数据
邻域特征
实体
强度
模态特征
高风险
异构
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