【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能医疗诊断，尤其涉及基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台。
技术介绍
1、人工智能医疗诊断
结合先进的人工智能算法和医学知识，致力于通过自动化分析医疗数据以提高诊断准确性和效率，人工智能(ai)包括机器学习和大语言模型等技术被用于解析复杂的医疗影像、临床试验数据、病人病史和基因信息等，识别疾病模式和风险因素。这项技术不仅加速了诊断过程，还提高了诊断的精确度，包括在早期疾病检测和个性化治疗计划的制定上展现出巨大潜力。通过集成大量数据和深度学习模型，人工智能医疗诊断技术正在不断突破以往人类专业能力的限制，实现更加高效、精确的医疗服务。
2、其中，基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台是一个利用先进的人工智能技术，包括大语言模型，分析和处理乳腺癌临床数据的平台。该平台的主要目的是通过深度学习和大数据分析，提高乳腺癌诊断的准确性和效率，通过对临床数据、病理结果、影像资料等多源数据的综合分析，该平台旨在辅助医生更快地做出准确诊断，及时识别乳腺癌的早期迹象，还支持个性化治疗建议，帮助制定针对患者具体情况的治疗方案，从而达到提高治疗效果和患者生存率的目的。
3、传统基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台依赖于单一数据源或手工集成多源数据，缺乏有效的数据融合和综合分析能力，限制数据的全面利用和分析深度。缺乏动态时间弯曲算法和图神经网络模型等先进算法的应用，使得传统平台难以准确理解和分析时间序列数据和临床特征间的复杂关系，影响了诊断的准确性和个性化治疗的实施，
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台包括数据集成模块、相似度测量模块、图结构分析模块、迁移学习模块、对抗性增强模块、合成影像制作模块、风险评估模块、知识提取与推理模块；
3、所述数据集成模块基于多源数据集，采用数据融合技术，通过实体识别确定数据中的关键实体，利用实体解析技术解析实体的属性和关系，并通过实体链接技术，将解析的实体与差异化医疗中心的临床信息、基因信息与影像数据进行链接和整合，生成综合数据集；
4、所述相似度测量模块基于综合数据集，采用动态时间弯曲算法，通过动态规划优化时间序列间的路径，进行患者时间序列数据的分析，评估患者间与已知疾病模型间的相似度，生成相似度评分；
5、所述图结构分析模块基于综合数据集，采用图神经网络模型，通过构建图模型表示临床特征间的关系，利用图卷积网络捕获节点间的局部模式，图注意力网络对差异化节点的进行加权，揭示临床数据间的关联性，生成关联性分析结果；
6、所述迁移学习模块基于关联性分析结果，采用深度迁移学习技术，通过领域自适应技术识别源域与目标域间的分布差异，调整模型中的目标层次，匹配目标域的特点，在差异化医疗中心间迁移知识，生成迁移学习模型；
7、所述对抗性增强模块基于迁移学习模型，采取对抗性训练方法，使用梯度符号方法向原始样本中引入扰动，通过投影梯度下降技术，连续迭代优化扰动，使模型识别并抵御扰动，提升模型对抗恶意攻击的能力，生成强化鲁棒性模型；
8、所述合成影像生成模块基于强化鲁棒性模型，通过稀有病例数据，采用生成对抗网络模型，通过设置条件使网络具备目标条件的影像数据，通过无监督学习转换域间的影像风格，生成合成影像数据集；
9、所述风险评估模块基于相似度评分和合成影像数据集，采用统计分析方法，通过多变量回归分析对患者特征与疾病风险间的关系进行量化，分析评估差异化特征对患者预后的影响，综合分析评估疾病风险，生成疾病风险评估结果；
10、所述知识提取与推理模块基于疾病风险评估结果，采用知识图谱构建技术，通过实体识别、关系提取和属性分类技术建立临床特征、基因信息与疾病标志物间的关联图谱，利用逻辑推理揭示疾病机制和潜在治疗指标，生成知识图谱。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述综合数据集包括患者识别信息、生物标志物水平、遗传变异数据、治疗响应记录，所述相似度评分具体为疾病进展阶段匹配度、治疗反应相似性、生存率预测相似度，所述关联性分析结果包括疾病关系图、治疗效果关联图、疾病风险关联图，所述迁移学习模型包括调整的特征提取层参数、微调的分类器权重、优化的损失函数选择，所述强化鲁棒性模型具体为增强的数据噪声容忍度、改进的对抗样本识别能力、提升的模型泛化性能，所述合成影像数据集包括合成的稀有病变影像、模拟的治疗前后变化影像、生成的患者目标影像变异，所述疾病风险评估结果具体为个体化的风险分级、预测的疾病复发概率、评估的治疗效果变化范围，所述知识图谱具体指疾病机制解析、潜在治疗靶点挖掘、关键临床路径推荐。
12、作为本专利技术的进一步方案，所述数据集成模块包括数据标准化子模块、数据映射子模块、数据融合子模块；
13、所述数据标准化子模块基于多源数据集，采用z分数标准化方法，通过计算每个数据点与整体数据平均值的偏差并除以标准差，进行数据值调整，确定数据集中的多项指标，生成标准化数据集；
14、所述数据映射子模块基于标准化数据集，采用本体映射算法，通过定义实体、属性和关系的映射规则，进行差异化数据源间的语义对应，生成映射数据集；
15、所述数据融合子模块基于映射数据集，采用迭代加权融合算法，根据差异化来源数据的可靠性和相关性，为其分配差异化权重，并迭代优化权重融合数据的一致性和准确性，生成综合数据集。
16、作为本专利技术的进一步方案，所述相似度测量模块包括时间序列分析子模块、动态时间弯曲子模块、评分生成子模块；
17、所述时间序列分析子模块基于综合数据集，采用自回归移动平均模型，通过结合自回归模型捕捉时间序列的动态依赖性，移动平均模型描述误差项的影响，分析患者时间序列数据的特征和趋势，生成时间序列分析结果；
18、所述动态时间弯曲子模块基于时间序列分析结果，采用动态时间弯曲算法，通过动态规划确定时间序列间的最优匹配路径，弥补时间序列间存在的速率变化和时间偏移，生成路径优化结果；
19、所述评分生成子模块基于路径优化结果，采用余弦相似度评分方法，通过计算时间序列优化路径向量的余弦值，为每对患者数据与疾病模型间的匹配程度赋予评分，生成相似度评分。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述图结构分析模块包括图模型构建子模块、神经网络训练子模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述平台包括数据集成模块、相似度测量模块、图结构分析模块、迁移学习模块、对抗性增强模块、合成影像制作模块、风险评估模块、知识提取与推理模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述综合数据集包括患者识别信息、生物标志物水平、遗传变异数据、治疗响应记录，所述相似度评分具体为疾病进展阶段匹配度、治疗反应相似性、生存率预测相似度，所述关联性分析结果包括疾病关系图、治疗效果关联图、疾病风险关联图，所述迁移学习模型包括调整的特征提取层参数、微调的分类器权重、优化的损失函数选择，所述强化鲁棒性模型具体为增强的数据噪声容忍度、改进的对抗样本识别能力、提升的模型泛化性能，所述合成影像数据集包括合成的稀有病变影像、模拟的治疗前后变化影像、生成的患者目标影像变异，所述疾病风险评估结果具体为个体化的风险分级、预测的疾病复发概率、评估的治疗效果变化范围，所述知识图谱具体指疾病机制解析、潜在治疗靶点挖掘、关键临床路径推荐。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能大
4.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述相似度测量模块包括时间序列分析子模块、动态时间弯曲子模块、评分生成子模块；
5.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述图结构分析模块包括图模型构建子模块、神经网络训练子模块、关联性分析子模块；
6.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述迁移学习模块包括预训练子模块、模型微调子模块、知识迁移子模块；
7.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述对抗性增强模块包括对抗样本生成子模块、训练强化子模块、鲁棒性评估子模块；
8.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述合成影像制作模块包括稀有病例分析子模块、生成网络训练子模块、合成影像评估子模块；
9.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述风险评估模块包括风险计算子模块、统计分析子模块、结果制作子模块；
10.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述知识提取与推理模块包括知识图谱构建子模块、逻辑推理子模块、知识提取子模块；
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述平台包括数据集成模块、相似度测量模块、图结构分析模块、迁移学习模块、对抗性增强模块、合成影像制作模块、风险评估模块、知识提取与推理模块；
2.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述综合数据集包括患者识别信息、生物标志物水平、遗传变异数据、治疗响应记录，所述相似度评分具体为疾病进展阶段匹配度、治疗反应相似性、生存率预测相似度，所述关联性分析结果包括疾病关系图、治疗效果关联图、疾病风险关联图，所述迁移学习模型包括调整的特征提取层参数、微调的分类器权重、优化的损失函数选择，所述强化鲁棒性模型具体为增强的数据噪声容忍度、改进的对抗样本识别能力、提升的模型泛化性能，所述合成影像数据集包括合成的稀有病变影像、模拟的治疗前后变化影像、生成的患者目标影像变异，所述疾病风险评估结果具体为个体化的风险分级、预测的疾病复发概率、评估的治疗效果变化范围，所述知识图谱具体指疾病机制解析、潜在治疗靶点挖掘、关键临床路径推荐。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺癌临床数据分析诊疗平台，其特征在于：所述数据集成模块包括数据标准化子模块、数据映射子模块、数据融合子模块；
4.根据权利要求1所述的基于人工智能大语言模型的乳腺...
【专利技术属性】
技术研发人员：张家铜，姚凡，范婷，朱奕霖，徐鑫迪，斯鑫新，
申请(专利权)人：中国医科大学，
类型：发明
国别省市：
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