一种结合数据飞轮强化学习的医疗策略生成方法及系统

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一种结合数据飞轮强化学习的医疗策略生成方法及系统
申请号:CN202510847299
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120376172A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明提供了人工智能与临床医疗交叉技术领域的一种结合数据飞轮强化学习的医疗策略生成方法及系统,方法包括:步骤S1、创建多模数据标注模型,设定标注损失函数、标注奖励函数;步骤S2、获取大量的历史医疗数据构建数据集;步骤S3、对多模数据标注模型进行训练和压缩;步骤S4、创建医疗决策模型,设定决策损失函数、决策奖励函数;步骤S5、对医疗决策模型进行训练和压缩;步骤S6、对训练后的模型进行部署;步骤S7、通过多模数据标注模型对实时医疗数据进行标注,通过标注后的实时医疗数据对医疗决策模型进行增量训练;步骤S8、通过部署的医疗决策模型进行医疗问答。本发明的优点在于:极大的提升了医疗决策的准确性、时效性以及安全性。
技术关键词
医学影像数据 基因测序数据 决策 特征提取模块 加密数据 策略生成方法 融合特征 波形特征提取 多模态数据融合 多尺度特征融合 日志 策略生成系统 对齐模块 融合方法 交叉注意力机制