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摘要：本申请公开一种基于数据大模型的医疗分诊方法及其相关设备，属于人工智能技术领域。首先，训练初始分诊模型，确保模型能够充分学习医疗数据特征间的复杂关系和依赖性；通过输入层进行向量化处理和图数据层的特征关系图转换，确保数据输入的多维度和复杂性得到充分表达；然后，通过循环神经网络层深入学习特征间的依赖关系，确保模型能够捕捉到医疗数据中的时间序列特征和潜在关联；输出层依赖关系向量映射为分诊类别预测概率分布，提供精确的分诊预测；通过迭代训练，优化模型预测与实际分诊类别的匹配度，提高模型的准确性和鲁棒性。本申请通过结合图数据处理和循环神经网络，显著提升了医疗分诊的智能化水平和准确性。
主权项：1.一种基于数据大模型的医疗分诊方法，其特征在于，包括：构建初始分诊模型，其中，所述初始分诊模型基于循环神经网络进行构建，所述循环神经网络包括输入层、图数据层、循环神经网络层和输出层；获取训练数据，并将所述训练数据导入所述循环神经网络，所述训练数据为预先收集的历史医疗数据；通过所述输入层对所述训练数据进行向量化，得到医疗数据特征向量；通过所述图数据层对所述医疗数据特征向量进行图数据转化，得到医疗数据特征关系图；通过所述循环神经网络层学习所述医疗数据特征关系图中各个医疗数据特征之间的依赖关系，并输出各个医疗数据特征之间的依赖关系向量；通所述输出层对所述依赖关系向量进行向量映射，输出分诊类别预测概率分布；获取所述训练数据对应的分诊类别实际概率分布，基于所述分诊类别预测概率分布和所述分诊类别实际概率分布对所述初始分诊模型进行迭代，直至模型拟合，得到医疗分诊模型；接收医疗分诊指令，获取待分诊医疗数据，将所述待分诊医疗数据输入到医疗分诊模型，得到医疗分诊结果。
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百度查询： 康键信息技术(深圳)有限公司 一种基于数据大模型的医疗分诊方法及其相关设备
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