申请/专利权人：杜莹

申请日：2023-03-09

公开（公告）日：2023-05-30

公开（公告）号：CN116189864A

主分类号：G16H40/20

分类号：G16H40/20;G06F16/27;G06F16/28;G06F18/22;G06F18/241;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.06.16#实质审查的生效;2023.05.30#公开

摘要：本申请涉及人工智能与智慧医疗处理领域，涉及一种基于人工智能与智慧医疗的医疗数据互联互通方法及系统。本申请通过获取目标医疗数据，将目标医疗数据输入到预设的医疗数据分类识别模型，通过医疗数据分类识别模型对目标医疗数据进行医疗描述信息识别，得到目标医疗数据对应的医疗描述信息识别结果，根据医疗描述信息识别结果对目标医疗数据进行分类，将分类后的目标医疗数据存储至区块链服务器中对应于分类的存储空间。本申请根据分类识别结果将目标医疗数据分类存储到区块链服务器的对应的存储空间，以完成医疗数据在不同服务端的互联互通，同时保证医疗数据的不可更改性。

主权项：1.一种基于人工智能与智慧医疗的医疗数据互联互通方法，其特征在于，应用于医疗数据分析服务器，所述医疗数据分析服务器与区块链服务器通信连接，所述方法包括：获取所述目标医疗数据，所述目标医疗数据包括目标对象的医疗描述信息；将所述目标医疗数据输入到预设的医疗数据分类识别模型，通过所述医疗数据分类识别模型对所述目标医疗数据进行医疗描述信息识别，得到所述目标医疗数据对应的医疗描述信息识别结果；根据所述医疗描述信息识别结果对所述目标医疗数据进行分类，将分类后的目标医疗数据存储至所述区块链服务器中对应于分类结果的存储空间，其中，所述区块链服务器与一个或多个医疗服务器通信连接；其中，所述医疗数据分类识别模型的训练过程包括：获取包括第一医疗描述信息的第一医疗训练数据；依据待优化的医疗数据分类识别模型的表征向量提取网络，对所述第一医疗训练数据进行表征向量提取，得到所述第一医疗描述信息的第一表征向量；依据所述医疗数据分类识别模型的表征向量调节网络，根据一个或多个第二医疗描述信息的第二表征向量对所述第一表征向量进行调节，得到所述第一表征向量对应的第一调节表征向量，每个所述第二医疗描述信息与所述第一医疗描述信息的相似性度量评分大于或等于第一相似性度量评分阈值；通过所述第一调节表征向量获取目标优化代价值；通过所述目标优化代价值对所述医疗数据分类识别模型的模型构成系数进行一次或多次优化调节，得到优化完成的所述医疗数据分类识别模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杜莹 基于人工智能与智慧医疗的医疗数据互联互通方法及系统

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