一种基于多智能体的病历数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于多智能体的病历数据处理方法及系统，方法包括：收集医院信息系统中的病历数据，并进行预处理；设计多个智能体，采用多智能体强化学习算法对智能体进行训练，通过智能体之间的相互协作和竞争，自主学习分类和处理病历数据的最优策略，引入注意力机制构建基于双向长短期记忆网络的自适应预训练模型对病历数据进行智能抽取，抽取关键信息；采用生成对抗网络对病历数据进行增强与修复，生成增强后的病历数据样本；对更新的知识图谱进行实时监控，根据监控的结果对知识图谱进行实时优化，对病历数据进行录入和动态更新。本发明专利技术通过多种前沿人工智能技术的结合，提供了一种高效、准确且灵活的病历数据处理方法及系统。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于多智能体领域，尤其涉及一种基于多智能体的病历数据处理方法及系统。

技术介绍

1、医疗信息
，电子病历(electronicmedicalrecord,emr)系统的发展极大地改善了患者数据的管理和利用。然而，传统的病历数据处理方法仍然存在诸多问题和挑战。首先，病历信息的结构化处理是一个长期以来的难题。病历文本通常是以自然语言描述的形式记录的，内容多样且复杂，包含大量专业术语和医学实体，这使得病历信息的自动提取和结构化处理变得极为困难。早期的病历结构化方法主要依赖于基于规则的信息抽取技术，这种方法需要医学专家编写大量的规则，以涵盖不同医生的书写风格和习惯。然而，规则的编写和维护工作量巨大，且难以全面覆盖所有情况。同时，随着医学知识的不断更新，规则的维护也变得越来越困难。近年来，随着深度学习技术的发展，基于序列标注模型的病历结构化方法开始受到关注。这种方法通过训练模型来自动识别病历中的医学术语和实体，尽管在一定程度上降低了人工标注的工作量，但仍然需要大量的标注数据进行模型训练，对于某些复杂和含糊不清的病历内容，模型的性能依然有限。此外，病历本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，还包括，步骤6、使用联邦学习算法对病历数据进行跨医院数据共享，并基于跨医院实时更新和同步各医院的病历数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述基于图神经网络模型的初始知识图谱，构建如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述初始知识图谱的节点和边的权重更新规则表示如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的病历数据处...

【技术特征摘要】

1.一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，还包括，步骤6、使用联邦学习算法对病历数据进行跨医院数据共享，并基于跨医院实时更新和同步各医院的病历数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述基于图神经网络模型的初始知识图谱，构建如下：

4.根据权利要求3所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述初始知识图谱的节点和边的权重更新规则表示如下：

5.根据权利要求1所述的一种基于多智能体的病历数据处理方法，其特征在于，所述步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：裴松海，
申请(专利权)人：广东九悦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：