CN119418880A 一种基于ai模型分析的医疗资源管理方法及系统 （北京融威众邦科技股份有限公司）

一种基于AI模型分析的医疗资源管理方法本发明公开了一种基于AI模型分析的医疗实时采集的医疗信息资源大数据进行语义分析并结合优选需求词向量筛选出优选医疗信息资息资源合理利用并提高多医疗单位之间的信息2在一个历史时间段内，通过医疗终端采集多个医疗单位的历史对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行统一文本在下一个预设周期内，通过医疗终端采集医疗单位的医疗信息基于多个医疗单位构建区块链网络，将每个医疗单位的优选医在一个历史时间段内，通过医疗终端采集多个医疗单位的历史对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行数据清洗与统一文本格将预训练文本数据导入语义分析模型,通过WordPiece分词算法对预训练文本数据进3将需求文本数据进行分词并输入至语义分析模型进行语义分析并输在优选聚类组中，将组内所有医疗单位对于应的需求词向量在下一个预设周期内，通过医疗终端采集医疗单位的医疗信息对医疗信息资源数据与医疗资源消耗数据进行统一文本格式化，形将信息文本数据集导入语义分析模型进行分词和语义分析，并输出通过语义分析模型，将当前词向量与优选词向量进行基于标准欧氏距离的相似度计分析全部信息文本数据集，并从中筛选出所有优选文本将一个医疗单位的优选医疗信息资源数据进行加密并生成4将加密后的优选医疗信息资源数据与哈希值进行打包生成一个数据块在一个历史时间段内，通过医疗终端采集多个医疗单位的历史对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行统一文本在下一个预设周期内，通过医疗终端采集医疗单位的医疗信息基于多个医疗单位构建区块链网络，将每个医疗单位的优选医在一个历史时间段内，通过医疗终端采集多个医疗单位的历史对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行数据清洗与统一文本格将预训练文本数据导入语义分析模型,通过WordPiece分词算法对预训练文本数据进5型分析的医疗资源管理程序，所述基于AI模型分析的医疗资源管理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的基于AI模型分析的医疗资源管理方6[0007]对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据7[0016]对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行数据清洗与统一文[0018]将预训练文本数据导入语义分析模型,通过WordPiece分词算法对预训练文本数8[0037]基于全部医疗单位的个数设定相应网络节点数，根据网络节点数构建区块链网[0041]本发明第二方面还提供了一种基于AI模型分析的医疗资源管理系统，该系统包模型分析的医疗资源管理程序被所述处理器执行时实现[0043]对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据9终端收集历史医疗信息资源与资源消耗数据，并转化为统一文本格式的预训练文本数据，[0067]对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行数据清洗与统一文[0069]将预训练文本数据导入语义分析模型,通过WordPiece分词算法对预训练文本数[0071]需要说明的是，BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfrom通过预训练的方式在大规模文本上学习与分析词向量，并能够捕捉词与词之间的复杂关疗单位的信息资源需求进行整合分析与共享数据的[0092]基于全部医疗单位的个数设定相应网络节点数，根据网络节点数构建区块链网[0107]信息资源获取记录即医疗单位在信息需求分析中，基于共享过程获取数据的记[0109]在共享局域网中，医疗单位实时采集的信息资源数据可[0112]本发明第二方面还提供了一种基于AI模型分析的医疗资源管理系统2，该系统包于AI模型分析的医疗资源管理程序被所述处理器执行时实现[0114]对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据[0125]对所述历史医疗信息资源数据与历史医疗资源消耗数据进行数据清洗与统一文[0127]将预训练文本数据导入语义分析模型,通过WordPiece分词算法对预训练文本数[0129]需要说明的是，BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfrom通过预训练的方式在大规模文本上学习与分析词向量，并能够捕捉词与词之间的复杂关疗单位的信息资源需求进行整合分析与共享数据[0150]基于全部医疗单位的个数设定相应网络节点数，根据网络节点数构建区块链网终端收集历史医疗信息资源与资源消耗