基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置及存储介质

本申请涉及一种基于神经符号混合模型的医疗决策方法、装置及存储介质，涉及医疗信息处理技术领域。本申请首先通过注意力加权机制将目标对象的多模态临床数据进行融合，得到多模态融合表示。然后，基于高危指标的医学掩码增强机制，将基于多模态融合表示构建的结构感知型跨模态注意力网络的高危指标关联医学指标掩码，得到目标对象的联合特征向量。将所述联合特征向量输入至神经网络决策层得到神经网络推荐向量，并将联合特征向量输入至医学知识图谱得到符号规则推荐向量。最后，将神经网络推荐向量、符号规则推荐向量以及联合特征向量输入至三层神经符号融合网络，得到目标决策建议。如此，提升了医疗智能决策的准确性、可解释性和临床适配性。