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文档简介

结合S1的医疗知识图谱和S3构建的多维度患者2S2：使用预设的自然语言处理技术对患者自述、病历S5：根据S4中优化后的医疗大模型输出的诊断结3S6：通过患者治疗效果反馈和医生专业意见，持续优化或句子；E代表所有医疗实体的集合；e'代表实体集合E中的一个元素；score(e,t)代表一e1和ez之间的医疗关系；e1ez代表文本中识别的两个医疗实体；R代表所有的医疗关系类型集合；score(r,e,es,t)代表评分函数，用于评估实体e1和ez之间存在关系r的概S12：将S11步骤中提取的信息进行标准化处理，使3.根据权利要求2所述的知识图谱驱动的医疗4S142：当S141中的模型标记为新数据更新时，则自动S23：将S22中识别的实体和关系映射到S1构5.根据权利要求1所述的知识图谱驱动的医疗6.根据权利要求5所述的知识图谱驱动的医疗大模型;57.根据权利要求6所述的知识图谱驱动的医疗大KGS=KG,a+Aknowledge，其中，KGSW和kt.a分别代表更新前后的医疗知识图谱，而Aknowledge表示基于反馈和专业意见得到的新知识或调整；6解决方案在持续学习和自我优化方面表现不足，难以及时反映最新的医疗实践和研究成7t和实体与分函数，用于评估实体e1和ez之间存在关系r的概率；r'这是所有关系集合R中的一个元891之间；为代表所有行动中，预期奖励最大的值，即代理在下一个状态st+1能获得的最大预期奖励；[0063]S61：收集患者关于治疗效果的反馈以及医生对治疗方案有效性和适用性的专业疗知识图谱，而Aknowledge表示基于反馈和专业意见得到的新知识或调整；有可能的e'(包括e自身)进行遍历和评分，以确保p(elt)的计算考虑到了文本t中所有潜在实体的相对得分；代表一个评分函数，用于计算文本t中实体e的出现概t和实体与代表评分函数，用于评估实体e1和ea之间存在关系r的概率；r'医疗知识图谱；图卷积网络的一个关键特性是能够在图结构数据上进行有效的特征学习，节点特征矩阵，其中每个节点代表一个医疗实体，特征表示该实体的属性或与其他实体的 代表图的邻接矩阵A加上单位矩阵IW(表示自连接)，用于表示医疗知识图谱医疗文本进行深入分析，并将这些分析结果有效地应用于医疗知识图谱的更新和完善中，记这一步骤确保了从电子健康记录、患者自报问卷和基因检测报告等多个来源收集信a(i)是样本i到其同聚类中其他样本的平均距离，表示聚类内的密集度；b(i)是样本i到最近聚类中所有样本的能导致最终策略不稳定；较低的值意味着学习更慢，但有助于稳定；It+1为即时奖励[0135]通过上述步骤，不仅有效地利用了医疗知识图谱和患者[0142]F1分数(F1Score)其中，TP(真正例)、TN(真反地将反例预测为正例的数目和错误地将正例预[0145]通过上述步骤，本发明提供了一种系统的方法来验证和[0151]S61：收集患者关于治疗效果的反馈以及医生对治疗方案有效性和适用性的专业疗知识图谱，而Akno

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