【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗技术和人工智能，特别涉及一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法及系统。
技术介绍
1、慢性病，如糖尿病、高血压、心血管疾病等，对全球健康造成严重威胁。传统的慢性病管理多依赖于医生的经验和患者的个案状况，而这种方法在数据量增大、疾病种类复杂化的背景下显得效率低下和准确度不高。近年来，人工智能和机器学习在医疗健康方面有广泛的应用，但大多数现有的模型需要大量的数据进行训练，而在现实世界中，对于多数慢性病，尤其是罕见病，往往难以获得充分的数据样本。
2、此外，传统的慢性病管理方法通常倾向于单一疾病的治疗和管理，忽略了患者可能患有多种慢性病的情况。这种情况下，单一疾病的治疗方案可能与其他疾病的治疗方案相冲突，从而降低治疗效果或增加副作用的风险。
3、同时，现有的慢性病管理方案通常没有有效地利用患者的历史医疗数据，如医疗历史、病史和患者自述等文本信息，这些信息对于患者个性化治疗方案的制定具有重要的参考价值。
4、因此，开发一种新的慢性病协同管理方法及系统成为医疗领域迫切的任务。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法及系统，以提高慢性病管理的效率和准确性。
2、本申请提供一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法，包括：
3、应用小样本学习算法，通过患者分群函数c(d) = s(d；θ1)，将具有多维生理指标d的患者分为多个子群，其中，s表示小样本学习算法，θ1是所述小
4、利用大语言模型，通过文本信息抽取函数t (x) = l(x；θ2)，从包括医疗历史、病史和患者自述的文本信息x中提取关键信息，其中，l是大语言模型，θ2是所述大语言模型的参数；
5、结合所述患者分群函数c（d）和文本信息抽取函数t（x），通过患者慢性病的风险评估向量，计算患者针对各种慢性病的风险，其中，是第i种慢性病的权重系数；和分别是针对第i种慢性病的分群信息和文本信息，n是患者慢性病的总数量；
6、将所述风险评估向量r以及可用治疗措施m1，m2，…，mk作为多维优化算法o的输入，得到最优的个性化治疗方案向量，其中，是所述多维优化算法的参数，k是可用治疗措施的总数量。
7、可选地，所述分群信息ci的量化通过计算患者的数据与第i种慢性病相关的原型之间的距离来完成，所述距离通过欧氏距离来计算。
8、可选地，所述文本信息ti的量化通过对患者的文本信息进行主题分类、关键词提取或情感分析来完成，从而得到与第i 种慢性病相关的可量化参数，所述可量化参数包括关键词出现的频率和权重。
9、可选地，多维优化算法o的目标函数q定义为：
10、
11、其中，和是用于平衡风险和治疗成本的权重因子，是针对风险评估向量的sigmoid激活函数，是一个介于0和1之间的数，用于调节成本函数的敏感度，其中，所述目标函数进一步受到如下约束：
12、
13、其中，是第i种慢性病的治疗方案的疗效，是一个预设的疗效阈值，δ是一个正数，用于放大或缩小疗效的影响。
14、可选地，多维优化算法o的实现采用一种基于自适应梯度下降的优化框架，所述优化框架利用梯度信息来动态调整权重因子和，在所述优化框架中，权重因子的更新通过以下方程进行：
15、
16、
17、其中，是学习率，是目标函数q相对于的偏导数，是目标函数q相对于的偏导数；所述优化框架进一步包括一个动态学习率调整机制，所述动态学习率调整机制通过观察目标函数q的变化率来自动调整学习率。
18、可选地，疗效阈值θ是根据历史治疗数据和/或专家评估来设定的。
19、可选地，疗效阈值θ根据患者个体差异进行动态调整，所述患者个体差异包括患者的年龄、性别、病史和生活习惯。
20、可选地，所述动态学习率调整机制进一步包括：在观察到目标函数q的变化率小于预定阈值ε且连续s次迭代后，自动触发学习率的重新初始化。
21、可选地，所述小样本学习算法s是基于原型网络的算法，其中参数θ1包括原型生成规则、距离度量标准以及分类阈值；
22、所述原型生成规则用于从每个慢性病类别的样本中生成一个原型；
23、所述距离度量标准，用于度量一个样本与原型之间的距离；
24、所述分类阈值,用于决定样本归属于目标原型的阈值。
25、本申请提供一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理系统，所述系统用于实现一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法，所述系统包括：
26、分类单元，用于应用小样本学习算法，通过患者分群函数c(d) = s(d；θ1)，将具有多维生理指标d的患者分为多个子群，其中，s表示小样本学习算法，θ1是所述小样本学习算法的参数；
27、抽取单元，用于利用大语言模型，通过文本信息抽取函数t (x) = l(x；θ2)，从包括医疗历史、病史和患者自述的文本信息x中提取关键信息，其中，l是大语言模型，θ2是所述大语言模型的参数；
28、结合单元，用于结合所述患者分群函数c（d）和文本信息抽取函数t（x），通过患者慢性病的风险评估向量，计算患者针对各种慢性病的风险，其中，是第i种慢性病的权重系数；和分别是针对第i种慢性病的分群信息和文本信息；
29、输出单元，用于将所述风险评估向量r以及可用治疗措施m1，m2，…，mk作为多维优化算法o的输入，得到最优的个性化治疗方案向量，其中，是所述多维优化算法的参数，k是可用治疗措施的总数量。
30、本申请提供的技术方案有如下有益的效果：
31、（1）通过应用小样本学习算法进行患者分群，能更精确地识别不同患者群体的需求和特征。这有助于医疗机构或专业人士根据患者的具体情况进行更加个性化的管理。
32、（2）本方法还引入了大语言模型，用于文本信息的抽取和解析，这包括但不限于医疗历史、病史和患者自述。这一点增强了数据整合能力，允许在一个统一的框架内同时考虑生理指标和文本信息。
33、（3）本申请中提出的多维优化算法可以基于患者的风险评估向量以及可用的治疗措施，输出最优的个性化治疗方案。这不仅提高了治疗的效果，还有助于有效分配医疗资源。
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1.一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，所述分群信息Ci的量化通过计算患者的数据与第i种慢性病相关的原型之间的距离来完成，所述距离通过欧氏距离来计算，所述小样本学习算法使用原型网络，其中，每种慢性病都有一个原型，所述原型是在多维生理指标空间中的一个点。
3.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，所述文本信息Ti的量化通过对患者的文本信息进行主题分类、关键词提取或情感分析来完成，从而得到与第i 种慢性病相关的可量化参数，所述可量化参数包括关键词出现的频率和权重。
4.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，多维优化算法O的目标函数Q定义为：
5.根据权利要求4所述的慢性病管理方法，其特征在于，多维优化算法O的实现采用一种基于自适应梯度下降的优化框架，所述优化框架利用梯度信息来动态调整权重因子和，在所述优化框架中，权重因子的更新通过以下方程进行：
6.根据权利要求4所述的慢性病管理方法，其特征在于，疗效阈值θ是根据历
7.根据权利要求4所述的慢性病管理方法，其特征在于，疗效阈值θ根据患者个体差异进行动态调整，所述患者个体差异包括患者的年龄、性别、病史和生活习惯。
8.根据权利要求5所述的慢性病管理方法，其特征在于，所述动态学习率调整机制进一步包括：在观察到目标函数Q的变化率小于预定阈值ε且连续s次迭代后，自动触发学习率的重新初始化。
9.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，所述小样本学习算法S是基于原型网络的算法，其中参数θ1包括原型生成规则、距离度量标准以及分类阈值；
10.一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理系统，所述系统用于实现一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法，其特征在于，所述系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于小样本学习和大语言模型的慢性病管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，所述分群信息ci的量化通过计算患者的数据与第i种慢性病相关的原型之间的距离来完成，所述距离通过欧氏距离来计算，所述小样本学习算法使用原型网络，其中，每种慢性病都有一个原型，所述原型是在多维生理指标空间中的一个点。
3.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，所述文本信息ti的量化通过对患者的文本信息进行主题分类、关键词提取或情感分析来完成，从而得到与第i 种慢性病相关的可量化参数，所述可量化参数包括关键词出现的频率和权重。
4.根据权利要求1所述的慢性病管理方法，其特征在于，多维优化算法o的目标函数q定义为：
5.根据权利要求4所述的慢性病管理方法，其特征在于，多维优化算法o的实现采用一种基于自适应梯度下降的优化框架，所述优化框架利用梯度信息来动态调整...
【专利技术属性】
技术研发人员：屠静，王亚，赵策，周勤民，张玥，雷媛媛，孙岩，潘亮亮，
申请(专利权)人：卓世未来天津科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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