【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗ai，尤其涉及一种面向个体健康管理的ai驱动健康问答方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型在医疗领域的应用日益广泛，推动了医疗行业的智能化转型。商汤科技“大医”、科大讯飞“讯飞星火医疗大模型”、京东健康“京医千询”等模型的出现，为医疗场景中的诸多问题提供了创新性的解决方案，显著提高了诊断的精准度和治疗的个性化水平，同时也极大地提升了医疗服务的整体效率。aidoc公司的aidiagnostic platform平台，这一平台能够在医学影像中快速识别如脑出血、肺栓塞等致命病症，从而提高了急诊科的响应速度和诊疗效果，降低了误诊和漏诊的风险。tempus公司推出的tempusai模型，专注于基因组学与临床数据的深度分析，为癌症患者提供个性化的治疗方案。根据患者的基因组信息、病史及其他相关数据，为医生提供精准的治疗方案推荐，优化患者的治疗路径，提升了治疗效果。这些模型在实际应用中展现出了巨大的潜力，例如在处理复杂的医学问题时，能够与患者进行自然流畅的对话，并提供专业且个性化的健康指导，从而极大地提升了...
【技术保护点】
1.一种面向个体健康管理的AI驱动健康问答方法，应用于一健康问答系统，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的面向个体健康管理的AI驱动健康问答方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述采用第一训练流程，获得训练后的基座模型，具体包括：
3.如权利要求2所述的面向个体健康管理的AI驱动健康问答方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述第一训练流程的训练过程参数优化对象为Transformer网络结构，所述Transformer网络结构由多个编码器和解码器构成。
4.如权利要求1所述的面向个体健康管理的AI驱动健康问答方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种面向个体健康管理的ai驱动健康问答方法，应用于一健康问答系统，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的面向个体健康管理的ai驱动健康问答方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述采用第一训练流程，获得训练后的基座模型，具体包括：
3.如权利要求2所述的面向个体健康管理的ai驱动健康问答方法，其特征在于，在所述步骤2中，所述第一训练流程的训练过程参数优化对象为transformer网络结构，所述transformer网络结构由多个编码器和解码器构成。
4.如权利要求1所述的面向个体健康管理的ai驱动健康问答方法，其特征在于，所述agent智能体包括：
5.如权利要求1所述的面向个体健康管理的ai驱动健康问答方法，其特征在于，在所述步骤3中，所述根据ollama工具将所述训练后的基座模型集成至本地多工作流中，并设计agent智能体，包括：
6.如权利要求1所述的面向个体健...
【专利技术属性】
技术研发人员：张逊，李梦婷，梁漱洋，
申请(专利权)人：陕西奥普数字医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：
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