一种融合患者异构数据的智能医嘱推荐方法及系统

本发明公开了基于一种融合患者异构数据的智能医嘱推荐方法及系统，涉及健康数据通信技术领域，通过对患者来自不同来源的异构数据进行多模态动态关联与标准化映射，形成初步模态向量，再对各模态在时间窗内执行统计聚合并结合质量评估动态调整权重，最终融合生成统一语义向量，确保患者信息的完整性、时序性和可靠性；随后结合医院资源环境对本地与云端模型进行筛选与调度，动态选择最优模型执行生成请求并导入统一语义向量完成医嘱推荐。能够有效解决数据异构性、信息时效性和模型可用性问题，使生成的智能医嘱在准确性、响应速度和临床适用性上均得到提升，同时降低人工干预需求，提高系统可靠性和临床决策效率。