【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与医学教育，特别是涉及一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法。
技术介绍
1、现在的医学教学中对医学生或实习医生问诊技巧掌握情况进行合理评价，弥补其不足，是提升医学生和实习医生问诊技巧的重要手段；现在的问诊技巧评估系统，如专利cn2020106399716中主要还是预审的预设病例库，进行流程性的对话考核；考核的结果也主要针对回答的结果；但是现实的问诊中，医生的专业体现在整个完整的过程中，应该注重对学生或者实习医生的整个流程进行考核而不是针对结果；随着近些年大模型的发展，对流程的考核得到支撑，因此需要开发一种可以对学生问诊过程进行动态评价的方式，能够对学生的问诊过程进行全面的评估。
技术实现思路
1、本专利技术旨在提供一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，通过动态权重生成模块、跨模态对比学习模块及知识图谱验证模块，完成对学生问诊过程的全面评估。
2、本专利技术通过以下技术方案实现：一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，包括：
3、s1....
【技术保护点】
1.一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述多模态数据采集模块步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述动态权重生成模块步骤如下：
4.根据权利要求3所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述跨模态对比学习模块步骤如下：
5.根据权利要求4所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述知识图谱验证模块步骤如下：
6.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述多模态数据采集模块步骤如下：
3.根据权利要求1所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述动态权重生成模块步骤如下：
4.根据权利要求3所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述跨模态对比学习模块步骤如下：
5.根据权利要求4所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述知识图谱验证模块步骤如下：
6.根据权利要求5所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述的预先设定各种病例的知识图谱的搭建方式如下：
7.根据权利要求5所述一种基于动态权重网络的多模态问诊评估方法，其特征在于，所述知识图谱验证模块的关联度...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒲丹，王贤帝，曾多，姜惠，韩英，陈小玲，贺漫青，张超，何霄，熊茂琦，李康，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：
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