一种基于链式推理与多模态融合的医疗诊断系统及其应用
申请号:CN202411930912
申请日期:2024-12-26
公开号:CN119361138A
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于链式推理与多模态融合的医疗诊断系统及其应用,属于医疗保健信息学技术领域。该系统包括数据预处理模块、数据融合模块、模型推理模块和输出模块,能够对患者的多模态医疗数据(包括文本数据、医学影像数据和结构化数据)进行深度处理与智能分析。输出模块提供诊断结果及详细的推理过程,提高诊断结果的可解释性与可信度。本发明通过多模态数据融合、链式推理机制与优化的损失函数设计,显著提升了疾病诊断的准确性、泛化能力和可解释性,突破了传统技术在单一模态分析和“黑盒”推理方面的局限,为临床医生提供透明、高效、智能的诊断决策支持,推动医疗诊断向智能化、精准化发展。
技术关键词
医疗诊断系统
大语言模型
计算机可读指令
文本
诊断决策支持
推理机制
神经网络对图像
代谢组学数据
医学影像信息
输出模块
多模态数据融合
预训练语言模型
损失函数设计
注意力机制
信息学技术
医学影像数据
前馈神经网络
句法信息