基于注意力机制及混合专家系统的慢病管理方案生成方法

    公开(公告)号:CN118197526B

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410356565.7

    申请日:2024-03-27

    Abstract: 本发明涉及管理方案生成领域,公开了一种基于注意力机制及混合专家系统的慢病管理方案生成方法;将患者信息输入到完成训练的生成模型,得到慢病管理方案;生成模型的训练过程包括:使用大模型文本编码模块,将患者信息文本编码为文本向量;将文本向量输入注意力模块,得到混合专家系统中混合专家模型的权重;将文本向量以及混合专家系统权重输入混合专家系统,得到混合专家模型输出的中间方案表征;将中间方案表征输入整合模块,生成慢病管理方案;构建损失函数;基于损失函数并使用反向传播和梯度下降算法,实现生成模型的训练。本发明提出了基于大模型与混合专家网络的方法,以解决现有使用单一模型难以有效生成不同方面慢病管理方案的问题。

    基于记忆及强化学习优化的医疗大模型问答方法

    公开(公告)号:CN118428412A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410875622.2

    申请日:2024-07-02

    Abstract: 本发明涉及医疗问答技术领域,公开了一种基于记忆及强化学习优化的医疗大模型问答方法,包括:使用记忆插件对结构化的患者病历文本进行编码,得到记录患者病历关键信息的记忆向量;将用于问题文本输入到医疗大模型,得到患者问题编码特征;使用交互模块实现记忆向量与患者问题编码特征的交互,得到增强的患者问题编码特征;使用医疗大模型处理,得到个性化答案;将个性化答案与人工标注答案比较,使用交叉熵损失函数得到损失;基于损失,通过反向传播以及梯度下降算法,更新医疗问答模型中的医疗大模型、记忆插件和交互模块的可训练的参数,实现医疗问答模型的训练;本发明引入了患者病历信息,以解决难以生成个性化答案的问题。

    一种面向高血压问诊随访场景人机交互方法

    公开(公告)号:CN117235241A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311514829.9

    申请日:2023-11-15

    Inventor: 余晓凡 马礼坤

    Abstract: 本申请涉及一种面向高血压问诊随访场景人机交互方法,包括:接收用户的本轮输入信息;调取所述用户的人机交互历史信息;根据人机交互历史信息以及本轮输入信息,对所述用户的意图进行识别,根据意图识别结果生成本轮回复信息。通过将用户的本轮输入信息和人机交互历史信息进行融合,最终得到融合后的信息表示,使信息表示中包含更多的上下文相关信息,从而更好地进行语义理解。解决了现有面向高血压问诊随访场景的人机交互方法中语义理解准确度低的问题。

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