摘要
本发明提供一种基于医疗大模型的医疗病案数据处理方法及系统,首先获取目标医疗实体的历史病案数据单元集,包含多个医疗实体及诊疗记录特征。接着提取核心特征向量,依预设规则筛选邻居数据单元集合,利用多层注意力机制,根据核心特征向量与邻居数据单元的动态关联评分调整权重,为各邻居数据单元分配特征权重,输出加权特征向量,之后将加权特征向量与核心特征向量跨层融合,生成综合特征表达,最后调用预训练的医疗推荐模型对综合特征表达进行时序预测,输出推荐优先级评分,并据此优化模型参数,实现对医疗病案数据的有效处理及后续诊疗推荐的优化。
技术关键词
预测特征
多层注意力机制
数据处理方法
邻居
实体
门控循环单元
核心
样本
数据处理系统
标识特征
多模态
路径匹配
矩阵
节点
通道注意力机制
融合特征
序列
系统为您推荐了相关专利信息
CIM模型
辅助决策方法
站点
指令
企业经营数据
视频评论信息
视频情感信息
文本处理模型
数据处理方法
输入端
信息匹配方法
计算方法
随机森林模型
动态权重分配
文本
岩土工程勘察
三维地质模型
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数据
地质雷达
数据采集功能
数据处理功能
无线通信网络
动态资源调度
无线通信系统