【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统。
技术介绍
1、随着医学教育的不断发展和数字化技术的广泛应用，传统的医学教学数据管理方法已经无法满足现代医学教育的需求，传统方法中，医学教学数据往往以纸质形式存在，难以进行高效的存储、检索和分析，此外，医学教学数据的规模和复杂性也在不断增加，需要更加智能化的管理方法来处理大规模、多源、多样的医学教学数据，基于人工智能的医学教学数据管理方法和系统为解决上述问题提供了新的解决方案，通过应用人工智能技术，可以实现对医学教学数据的自动化处理、智能化分析和决策支持。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题，包括以下步骤：
2、步骤s1：获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
3、步骤s2：对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
4、步骤s3：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
5、步骤s4：基于人工智能技术对患者多维医学数据进
6、步骤s5：对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
7、步骤s6：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
8、本专利技术通过异构数据融合将患者的多维医学数据整合到一个统一的数据集中，消除数据的分散性和冗余性，提高数据的综合利用价值，异构融合医学特征数据能够综合考虑不同类型的医学特征，为后续分析提供更全面、更准确的数据基础，变分编码通过学习数据的分布特征，将高维的医学特征数据映射到低维的特征空间，减少数据的维度，提取数据的潜在特征信息，隐变量编码进一步压缩医学特征数据，提取出更为精细的特征向量，减少数据的冗余性和噪声干扰，非线性编码映射通过引入非线性变换，将医学特征数据映射到更具判别性的隐变量空间，提高数据的表达能力和分类准确性，细粒化分割将患者的医学数据划分为更小的节点，使得对数据的分析更加精细和准确，能够更好地捕捉患者的病情变化和特征，隐变量向量相似性指数量化隐变量空间编码数据之间的相似性，帮助识别具有相似特征的数据节点，医学特征拓扑结构网络能够基于相似性指数构建数据节点之间的关联关系，形成一个具有拓扑结构的网络，有助于揭示患者数据之间的相互作用和关联规律，动态行为分析从患者的多维医学数据中提取出动态行为模式，了解患者的病情变化和趋势，时序分析对患者动态行为数据进行时间上的演化分析，揭示患者数据的变化规律和趋势，节点特征演化规律通过对医学细粒化节点数据的时序分析，观察节点特征随时间的变化情况，了解患者数据在不同时间点上的演化规律和趋势，网络边相关性分析评估医学特征拓扑结构网络中不同边之间的相关性程度，帮助发现数据之间的关联关系和重要特征，动态异常优化基于网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行优化调整，提高网络的稳定性和准确性，知识图谱动态演化构建利用节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱的构建，将医学数据的关联关系以图谱的形式进行表示和存储，有助于知识的发现和应用，通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，将医学教学的复杂概念、关系和过程以直观的可视化形式展现出来，帮助教师和学生更好地理解和掌握医学知识，促进教学效果的提升，基于教学仿真可视化视图，进行多尺度的情景决策分析，教师和管理者通过对可视化视图的观察和分析，从不同尺度和角度理解教学情景，并做出相应的决策，例如，在教学资源分配上可以根据视图中的数据进行优化决策，或者通过观察学生的学习情况来调整教学策略，通过多尺度情景决策分析，得到医学教学情景决策数据，包括教学资源的使用情况、学生的学习表现、教学决策的结果等，为教学管理者提供宝贵的参考，支持他们做出针对性的教学决策和优化策略，对医学教学情景决策数据进行特征挖掘和建模，可以发现其中的规律和趋势，通过迭代的过程，不断优化特征的提取和建模方法，构建一个能够更好地解释和预测医学教学数据的模型，为教学管理者提供更准确的数据分析和决策支持。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取患者多维医学数据；
11、步骤s12：对患者多维医学数据进行结构化数据提取，生成结构化特征数据；
12、步骤s13：利用卷积神经网络对多维医学数据进行抽象特征分析，生成非结构化抽象特征数据；
13、步骤s14：对患者多维医学数据进行异构数据兼容分析，生成异构兼容数据；
14、步骤s15：根据异构兼容数据对结构化特征数据及非结构化抽象特征数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据。
15、本专利技术通过获取患者多维医学数据收集患者的临床数据、医学影像、实验室检查结果等信息，为后续的分析和决策提供数据基础，结构化数据提取将患者的多维医学数据转化为结构化的形式，提取出关键的特征变量，如年龄、性别、病史等，方便后续的数据分析和建模，生成结构化特征数据使得数据具备规范化的格式，便于数据处理和算法应用，提高数据的可解释性和可操作性，卷积神经网络对多维医学数据进行深度学习和特征提取，自动学习数据中的抽象特征，捕捉数据中的潜在模式和关联关系，生成非结构化抽象特征数据将医学数据转化为高维的抽象特征表示，具备更丰富的信息表达能力，有助于发现数据中的隐藏特征和模式，异构数据兼容分析对患者多维医学数据进行评估和匹配，确定不同数据之间的兼容性和关联性，解决数据格式、标准和表示的异构性问题，生成异构兼容数据将不同类型的医学数据进行适配和整合，使得数据的格式和表示方式相互兼容，为后续的数据融合和分析提供一致的数据基础，异构数据融合将结构化特征数据和非结构化抽象特征数据进行整合，将不同类型的特征信息融合到一个统一的数据集中，提高数据的综合利用价值，生成异构融合医学特征数据综合考虑患者数据的多个方面，包括临床特征、影像特征和实验室检查特征等，提供更全面、更准确的数据基础，支持医学教学数据管理的进一步分析和决策。...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S25的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S54的具体步骤为：
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
10.一种基于人工智能的医学教学数据管理系
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤s1的具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤s2的具体步骤为：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤s25的具体步骤为：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤s3的具体步骤为：
6.根据权利要求1所述的基于人...
【专利技术属性】
技术研发人员：苑敏呈，李磊，马辉，孔外平，陈书敏，占明，曹振华，钱华明，
申请(专利权)人：江西为易科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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