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基于睡眠诊疗大模型的睡眠障碍诊疗推荐方法
发布时间: 2025-11-02
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本成果是一套创新的睡眠障碍智能诊疗推荐方法。该方法以睡眠诊疗大模型为核心，通过整合患者的睡眠评估报告、医学影像分析报告及完整病历数据，并创新性地引入任务驱动的知识图谱子图扩展策略，为诊断参考、治疗建议、生活方式调整、并发症风险评估、效果评价及临床路径制定等多种诊疗任务，生成精准、个性化且可解释的辅助决策结果。本方法有效解决了传统诊疗中数据利用不足、方案单一、可解释性差的问题，显著提升了睡眠障碍诊疗的智能化水平与决策效率。
成果亮点
1. 任务驱动的智能推荐：首创针对不同诊疗任务（如诊断、治疗、风险评估）动态生成个性化推荐的方法，实现“因任务制宜”的精准辅助决策。
2. 知识图谱增强决策：基于睡眠医学知识图谱进行任务驱动的子图扩展与上下文构建，极大提升了推荐结果的医学准确性与逻辑可解释性。
3. 大模型高效适配：采用任务插件与低秩自适应技术，使睡眠诊疗大模型能高效、灵活地适配不同诊疗场景，兼顾效果与资源效率。
4. 闭环优化机制：引入基于人类反馈的强化学习，可根据医生和患者的反馈持续优化推荐策略，使模型越用越智能。
5. 核心算法自主可控：作为方法论创新，已提交国家发明专利申请，为构建各类睡眠诊疗智能应用提供了核心算法支撑。
团队介绍
研发团队由人工智能算法、医学知识图谱与临床睡眠医学领域的交叉学科人才组成，核心发明人赵康卿博士、范芳芳博士等在自然语言处理、图神经网络及医疗AI模型研发方面拥有扎实的理论基础和丰富的实践经验。团队致力于将前沿AI算法与临床实际需求深度融合，推动睡眠医学诊疗的智能化升级。
成果资料
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