CN117993500A - 基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数。本发明实现了高效的医学教学数据管理。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统。
背景技术
随着医学教育的不断发展和数字化技术的广泛应用，传统的医学教学数据管理方法已经无法满足现代医学教育的需求，传统方法中，医学教学数据往往以纸质形式存在，难以进行高效的存储、检索和分析，此外，医学教学数据的规模和复杂性也在不断增加，需要更加智能化的管理方法来处理大规模、多源、多样的医学教学数据，基于人工智能的医学教学数据管理方法和系统为解决上述问题提供了新的解决方案，通过应用人工智能技术，可以实现对医学教学数据的自动化处理、智能化分析和决策支持。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
步骤S2：对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
步骤S3：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
步骤S4：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
步骤S5：对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
步骤S6：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本发明通过异构数据融合将患者的多维医学数据整合到一个统一的数据集中，消除数据的分散性和冗余性，提高数据的综合利用价值，异构融合医学特征数据能够综合考虑不同类型的医学特征，为后续分析提供更全面、更准确的数据基础，变分编码通过学习数据的分布特征，将高维的医学特征数据映射到低维的特征空间，减少数据的维度，提取数据的潜在特征信息，隐变量编码进一步压缩医学特征数据，提取出更为精细的特征向量，减少数据的冗余性和噪声干扰，非线性编码映射通过引入非线性变换，将医学特征数据映射到更具判别性的隐变量空间，提高数据的表达能力和分类准确性，细粒化分割将患者的医学数据划分为更小的节点，使得对数据的分析更加精细和准确，能够更好地捕捉患者的病情变化和特征，隐变量向量相似性指数量化隐变量空间编码数据之间的相似性，帮助识别具有相似特征的数据节点，医学特征拓扑结构网络能够基于相似性指数构建数据节点之间的关联关系，形成一个具有拓扑结构的网络，有助于揭示患者数据之间的相互作用和关联规律，动态行为分析从患者的多维医学数据中提取出动态行为模式，了解患者的病情变化和趋势，时序分析对患者动态行为数据进行时间上的演化分析，揭示患者数据的变化规律和趋势，节点特征演化规律通过对医学细粒化节点数据的时序分析，观察节点特征随时间的变化情况，了解患者数据在不同时间点上的演化规律和趋势，网络边相关性分析评估医学特征拓扑结构网络中不同边之间的相关性程度，帮助发现数据之间的关联关系和重要特征，动态异常优化基于网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行优化调整，提高网络的稳定性和准确性，知识图谱动态演化构建利用节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱的构建，将医学数据的关联关系以图谱的形式进行表示和存储，有助于知识的发现和应用，通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，将医学教学的复杂概念、关系和过程以直观的可视化形式展现出来，帮助教师和学生更好地理解和掌握医学知识，促进教学效果的提升，基于教学仿真可视化视图，进行多尺度的情景决策分析，教师和管理者通过对可视化视图的观察和分析，从不同尺度和角度理解教学情景，并做出相应的决策，例如，在教学资源分配上可以根据视图中的数据进行优化决策，或者通过观察学生的学习情况来调整教学策略，通过多尺度情景决策分析，得到医学教学情景决策数据，包括教学资源的使用情况、学生的学习表现、教学决策的结果等，为教学管理者提供宝贵的参考，支持他们做出针对性的教学决策和优化策略，对医学教学情景决策数据进行特征挖掘和建模，可以发现其中的规律和趋势，通过迭代的过程，不断优化特征的提取和建模方法，构建一个能够更好地解释和预测医学教学数据的模型，为教学管理者提供更准确的数据分析和决策支持。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：获取患者多维医学数据；
步骤S12：对患者多维医学数据进行结构化数据提取，生成结构化特征数据；
步骤S13：利用卷积神经网络对多维医学数据进行抽象特征分析，生成非结构化抽象特征数据；
步骤S14：对患者多维医学数据进行异构数据兼容分析，生成异构兼容数据；
步骤S15：根据异构兼容数据对结构化特征数据及非结构化抽象特征数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据。
本发明通过获取患者多维医学数据收集患者的临床数据、医学影像、实验室检查结果等信息，为后续的分析和决策提供数据基础，结构化数据提取将患者的多维医学数据转化为结构化的形式，提取出关键的特征变量，如年龄、性别、病史等，方便后续的数据分析和建模，生成结构化特征数据使得数据具备规范化的格式，便于数据处理和算法应用，提高数据的可解释性和可操作性，卷积神经网络对多维医学数据进行深度学习和特征提取，自动学习数据中的抽象特征，捕捉数据中的潜在模式和关联关系，生成非结构化抽象特征数据将医学数据转化为高维的抽象特征表示，具备更丰富的信息表达能力，有助于发现数据中的隐藏特征和模式，异构数据兼容分析对患者多维医学数据进行评估和匹配，确定不同数据之间的兼容性和关联性，解决数据格式、标准和表示的异构性问题，生成异构兼容数据将不同类型的医学数据进行适配和整合，使得数据的格式和表示方式相互兼容，为后续的数据融合和分析提供一致的数据基础，异构数据融合将结构化特征数据和非结构化抽象特征数据进行整合，将不同类型的特征信息融合到一个统一的数据集中，提高数据的综合利用价值，生成异构融合医学特征数据综合考虑患者数据的多个方面，包括临床特征、影像特征和实验室检查特征等，提供更全面、更准确的数据基础，支持医学教学数据管理的进一步分析和决策。
优选地，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对异构融合医学特征数据进行标准化处理，以得到标准化医学特征数据；
步骤S22：利用自变分编码技术对标准化医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；
步骤S23：对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；
步骤S24：对医学特征向量数据非线性编码映射，生成初级特征编码；
步骤S25：对初级特征编码进行多层空间隐射重构，以生成隐变量空间编码数据。
本发明通过标准化处理使得异构融合医学特征数据具备一致的尺度和分布，消除不同特征之间的量纲差异，得到标准化医学特征数据提高数据的可比性和可解释性，方便后续的统计分析和模型建立，自变分编码技术通过学习数据的潜在变量表示，将高维的标准化医学特征数据映射到低维的医学特征编码空间中，生成医学特征编码数据提取出数据的重要特征，并减少数据的维度，降低数据的冗余性和噪声干扰，隐变量编码对医学特征编码数据进行进一步的特征提取和抽象，将编码数据转化为更具代表性的医学特征向量，生成医学特征向量数据捕捉数据中的重要特征和模式，提高数据的表达能力和表征能力，非线性编码映射进一步增强医学特征向量数据的表达能力，通过引入非线性变换，提取更复杂、更具判别性的初级特征编码，生成初级特征编码捕捉医学数据中更高层次的抽象特征，提高数据的表示能力和鲁棒性，多层空间隐射重构通过逐层的非线性映射和重构，将初级特征编码转化为更高层次的隐变量空间编码数据，生成隐变量空间编码数据提取出更具抽象性和泛化能力的特征，捕捉数据中更深层次的潜在模式和关联关系。
优选地，步骤S25的具体步骤为：
步骤S251：对初级特征编码进行深层迭代映射，以生成多层高维特征编码；
步骤S252：对多层高维特征编码进行最小化重构误差分析，生成最小化重构误差数据；
步骤S253：最小化重构误差数据对多层高维特征编码进行空间编码优化，以生成重构误差编码优化数据；
步骤S254：对多层高维特征编码进行逐层隐变量分布分析，生成每一层的隐变量分布数据；
步骤S255：利用每一层的隐变量分布数据对多层高维特征编码进行空间结构约束，生成隐变量分布约束数据；
步骤S256：根据隐变量分布约束数据对重构误差编码优化数据进行多层空间隐射重构，以生成隐变量空间编码数据。
本发明通过深层迭代映射通过逐层的非线性映射和变换，将初级特征编码逐渐转化为更高维度的特征编码，生成多层高维特征编码提取更丰富、更复杂的特征信息，捕捉数据中更深层次的关联关系和模式，最小化重构误差分析通过比较原始数据与重构数据之间的差异，评估特征编码的质量和表达能力，生成最小化重构误差数据提供关于数据重构的信息，用于后续的分析和优化过程，空间编码优化通过对重构误差数据进行优化调整，提升特征编码的质量和表达能力，生成重构误差编码优化数据改进特征编码的性能，减小重构误差，提高数据的重构和还原能力，逐层隐变量分布分析探索每一层特征编码中隐含的数据分布情况，了解每一层的特征表达特点和数据分布特征，生成每一层的隐变量分布数据提供关于数据在不同层次上的特征分布信息，有助于后续的分析和优化过程，利用隐变量分布数据进行空间结构约束引导特征编码的学习过程，使得特征编码在不同层次上具备良好的分布性质和结构特征，生成隐变量分布约束数据为后续的特征学习和模型优化提供约束和指导，提高特征编码的表达能力和泛化能力，多层空间隐射重构通过考虑隐变量分布约束，将重构误差编码优化数据映射到隐变量空间中，生成更具代表性和判别性的特征编码数据，生成隐变量空间编码数据提取出更高层次的特征表达和数据结构，捕捉数据中更深层次的潜在关联和模式。
优选地，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；
步骤S32：对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；
步骤S33：对医学细粒化节点数据进行聚类划分，以细粒化节点生成聚类簇；
步骤S34：根据隐变量向量相似性指数对细粒化节点生成聚类簇进行潜在关联分析，生成节点潜在关联数据；
步骤S35：通过节点潜在关联数据对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络。
本发明通过细粒化分割将患者的多维医学数据拆分成更小的单元，例如按时间、空间或特征进行分割，以获取更详细和具体的数据节点，生成医学细粒化节点数据提供更细致的数据表示，使得后续的分析和处理能够更加精确和个性化，向量相似性计算衡量隐变量空间编码数据之间的相似程度，例如使用余弦相似度或欧氏距离等指标，生成隐变量向量相似性指数提供不同隐变量之间的相关程度，帮助识别和理解数据中的潜在关系和模式，聚类划分将医学细粒化节点数据根据相似性进行分组，将具有相似特征或属性的节点归为同一聚类簇，生成聚类簇帮助将大量的细粒化节点数据进行整合和归纳，形成更高层次的数据结构，简化数据的表示和分析过程，潜在关联分析利用隐变量向量相似性指数和聚类簇的结构信息，探索节点之间的潜在关系和关联规律，例如共现关系、相关性等，生成节点潜在关联数据提供关于节点之间潜在关联的信息，有助于发现隐藏在数据中的重要模式和关联性，通过潜在关联数据进行拓扑结构构建将医学细粒化节点数据之间的关联关系转化为网络的拓扑结构，形成节点之间的连接和关联，生成医学特征拓扑结构网络更直观地表示医学数据中的相互作用和关联，为后续的网络分析和可视化提供基础。
优选地，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；
步骤S42：对患者动态行为数据进行时序分析，生成动态行为时序数据；
步骤S43：根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行状态转移识别，生成节点状态转移数据；
步骤S44：对节点状态转移数据进行集群属性演变分析，生成集群属性演变数据；
步骤S45：根据集群属性演变数据对医学细粒化节点数据进行时序关联演化分析，生成节点特征演化规律。
本发明通过动态行为分析利用人工智能技术对患者的多维医学数据进行分析，识别和提取患者的动态行为模式和趋势，生成患者动态行为数据提供关于患者在不同时间点上的行为特征和变化规律，帮助医疗专业人员更好地了解患者的健康状态和疾病发展情况，时序分析对患者的动态行为数据进行时间上的排序和比较，揭示其随时间变化的模式和趋势，生成动态行为时序数据提供患者行为在时间维度上的演化信息，有助于发现关键时刻、周期性变化和趋势预测，为医疗决策提供时间敏感性的参考依据，状态转移识别基于动态行为时序数据，探索医学细粒化节点数据之间的状态转移和演化关系，生成节点状态转移数据揭示节点之间转移的概率、路径和模式，有助于发现节点之间的关联和转换规律，集群属性演变分析将节点状态转移数据进行聚类和属性分析，识别集群的特征和属性随时间的演变情况，生成集群属性演变数据提供关于集群特征和属性演化的信息，帮助理解节点集群的动态变化和趋势，时序关联演化分析基于集群属性演变数据，揭示医学细粒化节点数据之间的时序关联和演化规律，生成节点特征演化规律描述节点特征随时间的变化趋势，帮助发现节点之间的关联模式和相互影响。
优选地，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对医学特征拓扑结构网络进行网络边空间分布分析，以生成网络边空间分布数据；
步骤S52：根据网络边空间分布数据对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；
步骤S53：对网络边相关性数据进行边缘偏差计算，生成边缘偏差数据；
步骤S54：利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行边缘结构优化，以生成优化拓扑结构网络；
步骤S55：通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱。
本发明通过网络边空间分布分析研究医学特征拓扑结构网络中各个网络边在空间上的分布情况，生成网络边空间分布数据提供有关网络边在不同空间位置上的分布特征，揭示医学特征之间的空间关联性和局部结构特征，网络边相关性分析通过分析网络边之间的相关性，揭示医学特征之间的关联程度和相互作用模式，生成网络边相关性数据提供网络边之间相关性的度量指标，有助于理解医学特征之间的相互作用关系和重要性排序，边缘偏差计算通过度量网络边的偏差程度，发现在网络中存在的异常或异常行为，生成边缘偏差数据标识出网络中具有异常相关性或者异常行为的边，帮助识别潜在的异常模式或异常数据点，边缘结构优化利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行修正和优化，去除异常边或调整边的权重，生成优化拓扑结构网络提供一个更准确和可靠的网络结构，消除异常边的干扰，增强网络的稳定性和可解释性，知识图谱动态演化构建利用节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行更新和扩展，构建具有时序性和动态性的医学知识图谱，构建动态医学知识图谱整合和展现医学特征之间的关联关系、演化规律和时序变化，为医学教学数据管理和决策提供更加全面和深入的视角。
优选地，步骤S54的具体步骤为：
步骤S541：对医学特征拓扑结构网络进行网络边动态追踪分析，生成网络边动态追踪数据；
步骤S542：对网络边动态追踪数据进行时序窗口分割，以生成网络边动态序列；
步骤S543：对网络边动态序列进行动态异常检测，从而得到网络边动态异常数据；
步骤S544：利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行静态边缘结构优化，生成边缘偏差优化网络；
步骤S545：通过网络边动态异常数据对边缘偏差优化网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络。
本发明通过网络边动态追踪分析监测医学特征拓扑结构网络中网络边的时序变化情况，生成网络边动态追踪数据记录网络边在不同时间点上的状态和演化轨迹，帮助理解医学特征之间的动态关系和变化趋势，时序窗口分割将网络边动态追踪数据划分为连续的时序窗口，以便更好地分析和处理网络边的时序信息，生成网络边动态序列将网络边的时序变化转化为离散的序列数据，为后续的动态异常检测和优化提供基础，动态异常检测通过分析网络边动态序列，识别出在时序上表现异常的网络边，得到网络边动态异常数据帮助发现医学特征之间的异常关系或异常行为，为后续的优化提供异常检测的依据，静态边缘结构优化利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行静态修正和优化，改善网络边的结构关系，生成边缘偏差优化网络提供一个优化后的拓扑结构网络，减少异常边的影响，增强网络的稳定性和可解释性，动态异常优化利用网络边动态异常数据对边缘偏差优化网络进行动态调整和优化，进一步改善网络的时序行为，生成优化拓扑结构网络提供一个在静态和动态方面都经过优化的网络结构，更准确地反映医学特征之间的关联、相互作用和时序演化规律。
优选地，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；
步骤S62：对教学仿真可视化视图进行视觉特征分割，以得到教学仿真视觉特征数据；
步骤S63：对教学仿真视觉特征数据进行结构语义分析处理，生成视觉特征结构语义数据；
步骤S64：对视觉特征结构语义数据进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；
步骤S65：对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本发明通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，将医学教学中的概念、过程和关系以可视化的形式展示出来，帮助教师和学生更好地理解和掌握医学知识，增强对复杂概念的理解和记忆，通过视觉特征分割，将教学仿真可视化视图中的关键特征进行分割和提取，包括解剖结构、病理表现、医学图像等，提取的视觉特征为后续的分析和决策提供基础，通过结构语义分析处理，对教学仿真视觉特征数据进行进一步的解析和理解，得到特征之间的关系和语义信息更好地把握教学仿真数据中的信息和含义，为后续的情景决策分析提供更丰富的数据基础，基于视觉特征结构语义数据，可以进行多尺度的情景决策分析，通过对不同层次和维度的数据进行分析，可以获得对医学教学情景的深入理解和全面把握，有助于教师和管理者做出更准确和有效的教学决策，优化教学策略和资源分配，通过对医学教学情景决策数据进行迭代的特征挖掘和建模，可以发现其中的模式、规律和趋势，为教学管理者提供更深入的数据分析和决策支持，帮助他们做出更准确和有针对性的教学管理决策。
在本说明书中，提供一种基于人工智能的医学教学数据管理系统，用于执行如上所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，包括：
异构融合模块，获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
变分编码模块，对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
细粒分割模块，对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
演化规律模块，基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
知识图谱模块，对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
医学教学管理模块，通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本发明通过异构融合模块，从不同的数据源获取患者的多维医学数据，包括临床记录、实验室检查、影像学等，提供全面的医学信息，对患者多维医学数据进行异构数据融合将不同类型的数据进行整合和关联，生成更全面、丰富的医学特征数据，为后续的分析和决策提供更准确的基础，变分编码模块通过对异构融合医学特征数据的编码，提取数据中的潜在特征和模式，减少数据维度并保留重要信息，生成医学特征编码数据和医学特征向量数据有效地表示患者的医学特征，为后续的分析和建模提供更简洁、高效的表示形式，非线性编码映射将医学特征向量数据映射到一个隐变量空间，提高数据的表达能力和判别性，为后续的分析和决策提供更准确的数据表示，细粒分割模块将患者的多维医学数据进行精细化的分割，将数据划分为不同的节点，提取局部特征和结构信息，隐变量向量相似性指数衡量隐变量空间编码数据之间的相似性程度，提供节点之间的关联度信息，利用隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建建立起节点之间的拓扑关系，形成医学特征的拓扑结构网络，为后续的分析和决策提供更全面的数据视图，演化规律模块通过对患者多维医学数据进行动态行为分析，捕捉患者的变化趋势和模式，生成患者动态行为数据，根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析研究节点特征随时间的变化规律，生成节点特征演化规律，帮助理解患者的疾病发展过程和预测未来的变化，知识图谱模块从医学特征拓扑结构网络中提取网络边的相关性信息，揭示不同特征之间的关联关系，生成网络边相关性数据，利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，发现网络中的异常节点和异常连接，提高网络的准确性和稳定性，生成优化的拓扑结构网络，通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建将节点特征的演化过程和关联信息融入到知识图谱中，形成动态医学知识图谱，为后续的分析、推理和决策提供更全面、准确的知识表示，医学教学管理模块通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，将医学教学的复杂概念、关系和过程以直观的可视化形式展现出来，帮助教师和学生更好地理解和掌握医学知识，促进教学效果的提升，基于教学仿真可视化视图，进行多尺度的情景决策分析，教师和管理者通过对可视化视图的观察和分析，从不同尺度和角度理解教学情景，并做出相应的决策，例如，在教学资源分配上可以根据视图中的数据进行优化决策，或者通过观察学生的学习情况来调整教学策略，通过多尺度情景决策分析，得到医学教学情景决策数据，包括教学资源的使用情况、学生的学习表现、教学决策的结果等，为教学管理者提供宝贵的参考，支持他们做出针对性的教学决策和优化策略，对医学教学情景决策数据进行特征挖掘和建模，可以发现其中的规律和趋势，通过迭代的过程，不断优化特征的提取和建模方法，构建一个能够更好地解释和预测医学教学数据的模型，为教学管理者提供更准确的数据分析和决策支持。
附图说明
图1为本发明一种基于人工智能的医学教学数据管理方法的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统。所述基于人工智能的医学教学数据管理方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了基于人工智能的医学教学数据管理方法，所述基于人工智能的医学教学数据管理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
步骤S2：对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
步骤S3：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
步骤S4：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
步骤S5：对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
步骤S6：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本发明通过异构数据融合将患者的多维医学数据整合到一个统一的数据集中，消除数据的分散性和冗余性，提高数据的综合利用价值，异构融合医学特征数据能够综合考虑不同类型的医学特征，为后续分析提供更全面、更准确的数据基础，变分编码通过学习数据的分布特征，将高维的医学特征数据映射到低维的特征空间，减少数据的维度，提取数据的潜在特征信息，隐变量编码进一步压缩医学特征数据，提取出更为精细的特征向量，减少数据的冗余性和噪声干扰，非线性编码映射通过引入非线性变换，将医学特征数据映射到更具判别性的隐变量空间，提高数据的表达能力和分类准确性，细粒化分割将患者的医学数据划分为更小的节点，使得对数据的分析更加精细和准确，能够更好地捕捉患者的病情变化和特征，隐变量向量相似性指数量化隐变量空间编码数据之间的相似性，帮助识别具有相似特征的数据节点，医学特征拓扑结构网络能够基于相似性指数构建数据节点之间的关联关系，形成一个具有拓扑结构的网络，有助于揭示患者数据之间的相互作用和关联规律，动态行为分析从患者的多维医学数据中提取出动态行为模式，了解患者的病情变化和趋势，时序分析对患者动态行为数据进行时间上的演化分析，揭示患者数据的变化规律和趋势，节点特征演化规律通过对医学细粒化节点数据的时序分析，观察节点特征随时间的变化情况，了解患者数据在不同时间点上的演化规律和趋势，网络边相关性分析评估医学特征拓扑结构网络中不同边之间的相关性程度，帮助发现数据之间的关联关系和重要特征，动态异常优化基于网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行优化调整，提高网络的稳定性和准确性，知识图谱动态演化构建利用节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱的构建，将医学数据的关联关系以图谱的形式进行表示和存储，有助于知识的发现和应用，通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，将医学教学的复杂概念、关系和过程以直观的可视化形式展现出来，帮助教师和学生更好地理解和掌握医学知识，促进教学效果的提升，基于教学仿真可视化视图，进行多尺度的情景决策分析，教师和管理者通过对可视化视图的观察和分析，从不同尺度和角度理解教学情景，并做出相应的决策，例如，在教学资源分配上可以根据视图中的数据进行优化决策，或者通过观察学生的学习情况来调整教学策略，通过多尺度情景决策分析，得到医学教学情景决策数据，包括教学资源的使用情况、学生的学习表现、教学决策的结果等，为教学管理者提供宝贵的参考，支持他们做出针对性的教学决策和优化策略，对医学教学情景决策数据进行特征挖掘和建模，可以发现其中的规律和趋势，通过迭代的过程，不断优化特征的提取和建模方法，构建一个能够更好地解释和预测医学教学数据的模型，为教学管理者提供更准确的数据分析和决策支持。
本发明实施例中，参考图1，为本发明一种基于人工智能的医学教学数据管理方法的步骤流程示意图，在本实施例中，所述基于人工智能的医学教学数据管理方法的步骤包括：
步骤S1：获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
本实施例中，收集包括临床记录、实验室检查、影像学等多种类型的医学数据，将来自不同数据源的患者医学数据进行集成，使得各个数据源的数据进行统一的处理和融合，将集成后的患者医学数据进行异构数据融合，将不同类型的数据进行整合和关联，以生成更全面、丰富的医学特征数据，融合的方法包括特征提取、特征选择、特征组合等，根据异构数据融合的结果，生成异构融合医学特征数据集，异构融合医学特征数据集包括从不同类型数据中提取的特征，如临床指标、实验室检查结果、影像特征等，确保生成的特征数据具有较高的信息含量和表达能力。
步骤S2：对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
本实施例中，使用隐变量编码技术，如主成分分析、因子分析，对医学特征编码数据进行进一步的降维和压缩，减少数据维度，提取更紧凑的特征表示，选择适当的降维方法和参数，以保留足够的信息量，并尽量减少特征数据的冗余性，使用神经网络的隐藏层将隐变量编码映射到隐变量空间中，将隐变量编码数据输入训练好的非线性映射模型，生成映射后的隐变量空间编码数据，映射后的隐变量空间编码数据看作是对原始医学特征数据的非线性编码表示。
步骤S3：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
本实施例中，确定合适的细粒化分割方法和参数，以保证划分的准确性和有意义性，使用领域专家知识、聚类算法或图像分割技术来辅助分割过程，将患者多维医学数据进行细粒化分割，将其划分为不同的节点，节点是具有特定意义的实体、区域或特征子集，例如，根据病人的临床特征、实验室检查指标或影像学特征等将数据进行划分，使用隐变量空间编码数据计算节点之间的向量相似性，使用常见的相似性度量方法，如余弦相似度、欧几里得距离等，来衡量向量之间的相似程度，对于每个节点，计算其与其他节点之间的相似性指数，相似性指数构成一个相似性矩阵或相似性图，描述节点之间的相似性关系，根据隐变量向量相似性指数，使用相似性阈值或其他相似性度量的阈值来确定节点之间的连接关系，通过选择相似性指数高于阈值的节点，在高于阈值的节点之间建立连接，形成拓扑结构，根据节点之间的连接关系，构建医学特征拓扑结构网络，其中节点表示医学特征，边表示特征之间的关联或相似性。
步骤S4：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
本实施例中，使用人工智能技术（如机器学习、深度学习等）对患者多维医学数据进行动态行为分析，对患者的临床记录、实验室检查数据、医学影像等进行建模和分析，以提取患者的动态行为特征，对患者动态行为数据进行时序分析，将其转化为时序数据，时序数据反映患者在时间上的变化和演化，使用时间窗口或滑动窗口的方法，以固定长度的时间段作为观察窗口，提取时序片段，对时序片段进行合适的特征提取，使用统计特征、频域特征、时域特征等方法，以捕捉时序数据的关键特征，利用动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，将节点数据与相应的时序数据对齐，以观察节点特征随时间的变化，对每个医学细粒化节点，分析其在不同时间点上的特征值、分布或变化趋势，揭示节点特征的时序演化规律。
步骤S5：对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
本实施例中，对医学特征拓扑结构网络进行边相关性分析，计算网络中边之间的相关性，使用相关系数、互信息等统计方法来度量边之间的相关程度，生成网络边相关性数据，得到一个表示边相关性的矩阵或图，其中元素表示边之间的相关性指标，利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，根据边相关性，调整网络的连接方式和权重，以优化网络的拓扑结构，使用优化算法（如遗传算法、粒子群优化算法等）来搜索最优的网络拓扑结构，优化的目标是最大化网络的连通性、最小化边相关性等，根据具体需求进行定义，利用节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，根据节点特征的时序演化规律，将节点和边的属性信息与时间关联起来，构建动态医学知识图谱，对每个节点，将其特征随时间的变化作为节点属性，并根据节点之间的演化规律，建立时间上的关联关系，将知识图谱的节点和边的属性信息与其他医学知识资源（如文献数据库、临床指南等）进行关联，以丰富知识图谱的内容和语义。
步骤S6：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本实施例中，通过对动态医学知识图谱进行处理和解析，提取出相关的教学数据，将教学数据以可视化的形式呈现，例如使用图形、图表、动画等方式展示医学知识的概念、关系和过程，利用交互式技术，使教师和学生能够与可视化视图进行互动，观察和分析不同尺度的情景和决策点，例如教学资源分配、学生学习进展等，进行情景分析，研究不同决策对教学效果的影响，并收集相关的数据，利用数据分析和决策支持技术，对教学情景进行量化评估和决策分析，得到医学教学情景决策数据，并对医学教学情景决策数据进行特征提取和挖掘，发现其中的规律、趋势和关联性，基于挖掘到的特征，建立数据模型或机器学习模型，用于解释和预测医学教学数据，迭代地优化特征挖掘和建模方法，不断提升模型的准确性和可解释性，将特征挖掘建模的结果整合到医学教学数据管理引擎中，为教学管理者提供数据分析和决策支持的功能。
本实施例中，参考图2，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：获取患者多维医学数据；
步骤S12：对患者多维医学数据进行结构化数据提取，生成结构化特征数据；
步骤S13：利用卷积神经网络对多维医学数据进行抽象特征分析，生成非结构化抽象特征数据；
步骤S14：对患者多维医学数据进行异构数据兼容分析，生成异构兼容数据；
步骤S15：根据异构兼容数据对结构化特征数据及非结构化抽象特征数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据。
本实施例中，收集患者的多维医学数据，包括但不限于临床记录、实验室检查结果、医学影像数据等，针对患者多维医学数据，进行数据预处理和清洗的步骤，包括去除重复数据、缺失值填充等，对清洗后的数据进行结构化数据提取，将原始数据转化为具有明确定义的结构化特征向量，结构化数据提取包括从文本中提取关键词、从数字数据中计算统计指标、从医学影像数据中提取图像特征等方法，根据具体的数据类型和分析目标进行选择，将患者多维医学数据转化为适合卷积神经网络处理的形式，构建合适的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层等，用于从原始数据中提取抽象特征，输入多维医学数据到CNN模型中，经过前向传播计算，得到非结构化抽象特征数据，这些特征捕捉到数据中的高级特征和模式，对结构化特征数据和非结构化抽象特征数据进行异构数据兼容分析，确保两种类型的数据能够合理地融合，进行数据格式和尺度的归一化处理，使得不同类型数据具有相同的数据范围和分布特性，根据数据间的相关性和重要性，进行特征选择或降维操作，以减少数据维度和冗余信息，利用异构兼容数据，对结构化特征数据和非结构化抽象特征数据进行融合，使用特征拼接、特征叠加等方法，根据数据的特点和分析目标，确定不同特征类型的权重或重要性，将异构融合医学特征数据作为分析和建模的输入，用于后续的任务，如风险预测、诊断支持等。
本实施例中，参考图3，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对异构融合医学特征数据进行标准化处理，以得到标准化医学特征数据；
步骤S22：利用自变分编码技术对标准化医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；
步骤S23：对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；
步骤S24：对医学特征向量数据非线性编码映射，生成初级特征编码；
步骤S25：对初级特征编码进行多层空间隐射重构，以生成隐变量空间编码数据。
本实施例中，对异构融合医学特征数据进行标准化处理，使其具有相同的尺度和分布特性，得到标准化医学特征数据，自变分编码是一种无监督学习方法，常用于对数据进行特征学习和生成模型，将标准化医学特征数据输入VAE模型中，通过编码器将数据映射到潜在空间的分布，使用解码器将潜在空间的分布样本重新生成为医学特征编码数据，实现对特征的压缩和重构，从医学特征编码数据中提取隐变量，用于表示数据中的潜在特征，隐变量编码通过提取潜在空间的均值、方差等统计特征，或者使用聚类算法等方法进行，使用非线性编码方法，如多层感知机（Multi-Layer Perceptron，MLP）等，对医学特征向量数据进行映射，多层感知机是一种常用的深度神经网络结构，学习复杂的非线性映射关系，使用多层神经网络模型，如自编码器或生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等，对初级特征编码数据进行重构，将初级特征编码数据作为输入，通过解码器进行反向传播计算，以生成隐变量空间编码数据，多层空间隐射重构能够进一步提取和学习数据中的高级特征，并且用于生成新的医学特征样本。
本实施例中，步骤S25的具体步骤为：
步骤S251：对初级特征编码进行深层迭代映射，以生成多层高维特征编码；
步骤S252：对多层高维特征编码进行最小化重构误差分析，生成最小化重构误差数据；
步骤S253：最小化重构误差数据对多层高维特征编码进行空间编码优化，以生成重构误差编码优化数据；
步骤S254：对多层高维特征编码进行逐层隐变量分布分析，生成每一层的隐变量分布数据；
步骤S255：利用每一层的隐变量分布数据对多层高维特征编码进行空间结构约束，生成隐变量分布约束数据；
步骤S256：根据隐变量分布约束数据对重构误差编码优化数据进行多层空间隐射重构，以生成隐变量空间编码数据。
本实施例中，初级特征编码是通过非线性编码方法（如MLP）得到的，具有一定的表征能力，对初级特征编码进行深层迭代映射，以进一步提取和学习数据中的高级特征，通过多个深层映射器进行迭代映射，得到多层高维特征编码，使用解码器（对应于编码器）将多层高维特征编码数据映射回原始特征空间，通过计算重构数据与原始数据之间的差异，得到重构误差数据，最小化重构误差的目标是使重构数据尽可能接近原始数据，以保留关键特征并减少信息损失，利用最小化重构误差数据，对多层高维特征编码进行空间编码优化，使用优化算法（如梯度下降法）来调整多层高维特征编码，使其在重构误差方面达到最佳状态，对多层高维特征编码数据进行逐层分析，分别观察每一层的隐变量分布情况，使用统计方法（如计算均值、方差等）或可视化方法（如直方图、散点图等）来分析隐变量的分布特征，基于每一层隐变量分布数据，对多层高维特征编码进行空间结构约束，定义隐变量分布的期望范围或约束条件，对于每一层的重构误差编码优化数据，根据相应的隐变量分布约束数据进行调整，采用优化算法（如梯度下降法）来最小化重构误差编码优化数据与隐变量分布约束数据之间的差异，重复这个过程，逐层地对重构误差编码优化数据进行空间隐射重构，直到所有层的数据都被处理。
本实施例中，参考图4，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；
步骤S32：对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；
步骤S33：对医学细粒化节点数据进行聚类划分，以细粒化节点生成聚类簇；
步骤S34：根据隐变量向量相似性指数对细粒化节点生成聚类簇进行潜在关联分析，生成节点潜在关联数据；
步骤S35：通过节点潜在关联数据对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络。
本实施例中，对患者多维医学数据进行细粒化分割，将其划分为不同的节点，细粒化分割根据数据的类型和特征进行，例如将病历信息分割为不同的字段，将生理参数分割为不同的指标等，每个节点代表数据中的一个特定维度或特征，通过这种方式，将多维医学数据转化为医学细粒化节点数据，对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，使用常见的相似性度量方法，如余弦相似度、欧氏距离等，来计算隐变量之间的相似性，通过计算得到的相似性指数，衡量不同隐变量之间的相似程度，用于后续的关联分析和拓扑结构构建，使用聚类算法（如K-means、层次聚类等）对医学细粒化节点数据进行聚类划分，聚类算法将相似的节点分为同一聚类簇，不相似的节点分为不同聚类簇，聚类簇代表在数据中具有相似特征的节点群体，节点群体共享某种特定的特征或属性，对细粒化节点生成的聚类簇进行潜在关联分析，使用关联规则挖掘算法（如Apriori算法）或其他关联分析方法，找到聚类簇之间的潜在关联规律，通过分析聚类簇之间的关联性，发现它们之间可能存在的共同特征或相互影响关系，对于每个节点，根据其在潜在关联数据中的关联关系，建立相应的连接边，连接边的权重根据节点之间的关联强度来确定，使用关联关系的相关性指数或其他度量方法来衡量关联强度。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；
步骤S42：对患者动态行为数据进行时序分析，生成动态行为时序数据；
步骤S43：根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行状态转移识别，生成节点状态转移数据；
步骤S44：对节点状态转移数据进行集群属性演变分析，生成集群属性演变数据；
步骤S45：根据集群属性演变数据对医学细粒化节点数据进行时序关联演化分析，生成节点特征演化规律。
本实施例中，使用人工智能技术，如机器学习、深度学习等方法，对患者多维医学数据进行动态行为分析，动态行为数据反映患者在不同时间点上的医学特征状态和行为模式，对生成的患者动态行为数据进行时序分析，以捕捉患者行为的演化趋势和变化规律，使用时间序列分析方法，如ARIMA、指数平滑法等，对动态行为数据进行建模和预测，通过时序分析，得到患者动态行为的时序数据，包括随时间变化的趋势、周期性、季节性等特征，通过观察动态行为时序数据中的变化趋势和模式，识别出节点之间的状态转移关系，状态转移数据记录节点之间的转移概率或转移频率，反映节点在不同状态下的变化和演化，利用节点状态转移数据，对节点进行集群属性演变分析，以了解节点集群的演化过程，使用聚类算法，如K-means、层次聚类等，将节点划分为不同的集群，分析集群在不同时间段的属性分布和变化情况，识别集群的演变模式和趋势，集群属性演变数据记录不同集群在时间上的变化特征，包括集群的大小、密度、分布等，分析节点在不同时间段上的集群归属和演化情况，识别节点特征随时间变化的规律，使用关联规则挖掘方法、时序模式挖掘等技术，发现节点特征之间的关联和时序模式，节点特征演化规律提供节点在不同时间点上的特征变化趋势和模式。
本实施例中，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对医学特征拓扑结构网络进行网络边空间分布分析，以生成网络边空间分布数据；
步骤S52：根据网络边空间分布数据对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；
步骤S53：对网络边相关性数据进行边缘偏差计算，生成边缘偏差数据；
步骤S54：利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行边缘结构优化，以生成优化拓扑结构网络；
步骤S55：通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱。
本实施例中，获取医学特征拓扑结构网络，该网络由节点和边组成，节点表示医学特征，边表示医学特征之间的关联关系，进行网络边空间分布分析，研究网络边在空间上的分布情况，以揭示边的空间特征，使用图分析算法，如度中心性、介数中心性等，计算每条边在网络中的空间位置，根据计算结果，生成网络边空间分布数据，记录每条边的空间位置属性，对医学特征拓扑结构网络进行边相关性分析，边相关性分析研究网络边之间的关联程度，以识别边之间的相关性模式，使用相关性分析方法，如相关系数、互信息等，计算边之间的相关性，边缘偏差计算用于评估边之间的偏差程度，以揭示网络边的结构特征，使用统计方法，如标准差、均值等，计算边相关性的偏差，根据计算结果，生成边缘偏差数据，记录边相关性的偏差程度，调整网络边的连接方式和权重，以提升网络的结构特性，使用优化算法，如遗传算法、蚁群算法等，对边进行重新连接和权重调整，根据优化结果，生成优化拓扑结构网络，其中边的布局和权重经过调整以提高网络的结构性能，根据节点特征演化规律，将节点的特征状态和演化模式与优化拓扑结构网络相结合，构建动态医学知识图谱，动态医学知识图谱包括节点、边和节点特征的演化信息，用于描述医学特征的变化趋势和关联关系的动态演化，在动态医学知识图谱中，每个节点代表一个医学特征，每条边代表医学特征之间的关联关系，节点特征的演化信息被记录和更新，通过不断更新和演化，动态医学知识图谱反映医学领域的新知识和变化。
本实施例中，步骤S54的具体步骤为：
步骤S541：对医学特征拓扑结构网络进行网络边动态追踪分析，生成网络边动态追踪数据；
步骤S542：对网络边动态追踪数据进行时序窗口分割，以生成网络边动态序列；
步骤S543：对网络边动态序列进行动态异常检测，从而得到网络边动态异常数据；
步骤S544：利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行静态边缘结构优化，生成边缘偏差优化网络；
步骤S545：通过网络边动态异常数据对边缘偏差优化网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络。
本实施例中，网络边动态追踪分析跟踪网络边的变化情况，以揭示网络边的动态特征，使用时间序列分析方法，如滑动窗口、指数平滑等，对网络边进行动态追踪和预测，时序窗口分割将连续的动态数据划分为多个时间窗口，以捕捉网络边的动态序列，窗口的大小根据具体需求设定，是固定长度的时间段，也是基于事件触发的动态窗口，根据分割结果，生成网络边动态序列，每个序列代表一个时间窗口内的网络边动态变化，根据追踪和预测结果，生成网络边动态追踪数据，记录网络边的动态变化信息，动态异常检测识别网络边动态序列中的异常模式，以发现异常边的存在，使用异常检测算法，如孤立森林、聚类分析等，对网络边动态序列进行异常检测，根据检测结果，生成网络边动态异常数据，记录异常边的时间窗口和异常程度，静态边缘结构优化调整网络边的连接方式和权重，以提升网络的结构特性，使用优化算法，如遗传算法、蚁群算法等，对边进行重新连接和权重调整，根据优化结果，生成边缘偏差优化网络，其中边的布局和权重经过调整以提高网络的结构性能，动态异常优化根据异常边的存在和程度，调整优化拓扑结构网络中的连接方式和权重，根据异常边的时间窗口和异常程度，对相应时间窗口内的边进行调整或剪枝，以消除异常边的影响，根据优化结果，生成最终的优化拓扑结构网络，其中边的布局和权重经过动态异常优化，以提高网络的结构性能并减少异常边的影响。
本实施例中，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；
步骤S62：对教学仿真可视化视图进行视觉特征分割，以得到教学仿真视觉特征数据；
步骤S63：对教学仿真视觉特征数据进行结构语义分析处理，生成视觉特征结构语义数据；
步骤S64：对视觉特征结构语义数据进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；
步骤S65：对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本实施例中，根据教学目标和需求，设计合适的可视化视图形式，例如图表、图形、动画等，用于展示医学知识图谱中的概念、关系和过程，利用可视化工具或编程语言，将医学知识图谱数据转化为可视化视图，可以根据数据的结构和关系，采用不同的布局算法和可视化技术进行处理，以生成直观且易于理解的教学仿真可视化视图，利用计算机视觉技术和图像处理算法，对教学仿真可视化视图进行分割，提取出感兴趣的视觉特征区域，从分割后的视觉特征区域中提取相关的特征数据，例如形状、颜色、纹理等，对教学仿真视觉特征数据进行结构分析，探索其中的层次结构、关联关系和组织方式，利用自然语言处理技术和语义分析算法，对教学仿真视觉特征数据进行语义分析，理解其中的概念、语义和含义，将结构分析和语义分析的结果整合，生成视觉特征结构语义数据，描述特征之间的关系和语义信息，基于视觉特征结构语义数据，在不同尺度和层次上进行情景决策分析，探讨不同决策对教学效果的影响，对医学教学情景决策数据进行特征提取和挖掘，发现其中的规律、趋势和关联性，可以使用统计分析、机器学习或深度学习等方法来进行特征挖掘，基于挖掘到的特征，建立数据模型或机器学习模型，用于解释和预测医学教学数据，选择合适的模型算法和技术，根据数据的特点和目标进行建模，将特征挖掘建模的结果整合到医学教学数据管理引擎中，构建一个集成的数据管理系统，该系统可以用于存储、处理和分析医学教学数据，提供数据查询、可视化呈现、决策支持等功能。
在本实施例中，提供一种基于人工智能的医学教学数据管理系统，用于执行如上所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，包括：
异构融合模块，获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
变分编码模块，对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
细粒分割模块，对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
演化规律模块，基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
知识图谱模块，对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
医学教学管理模块，通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
本发明通过异构融合模块，从不同的数据源获取患者的多维医学数据，包括临床记录、实验室检查、影像学等，提供全面的医学信息，对患者多维医学数据进行异构数据融合将不同类型的数据进行整合和关联，生成更全面、丰富的医学特征数据，为后续的分析和决策提供更准确的基础，变分编码模块通过对异构融合医学特征数据的编码，提取数据中的潜在特征和模式，减少数据维度并保留重要信息，生成医学特征编码数据和医学特征向量数据有效地表示患者的医学特征，为后续的分析和建模提供更简洁、高效的表示形式，非线性编码映射将医学特征向量数据映射到一个隐变量空间，提高数据的表达能力和判别性，为后续的分析和决策提供更准确的数据表示，细粒分割模块将患者的多维医学数据进行精细化的分割，将数据划分为不同的节点，提取局部特征和结构信息，隐变量向量相似性指数衡量隐变量空间编码数据之间的相似性程度，提供节点之间的关联度信息，利用隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建建立起节点之间的拓扑关系，形成医学特征的拓扑结构网络，为后续的分析和决策提供更全面的数据视图，演化规律模块通过对患者多维医学数据进行动态行为分析，捕捉患者的变化趋势和模式，生成患者动态行为数据，根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析研究节点特征随时间的变化规律，生成节点特征演化规律，帮助理解患者的疾病发展过程和预测未来的变化，知识图谱模块从医学特征拓扑结构网络中提取网络边的相关性信息，揭示不同特征之间的关联关系，生成网络边相关性数据，利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，发现网络中的异常节点和异常连接，提高网络的准确性和稳定性，生成优化的拓扑结构网络，通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建将节点特征的演化过程和关联信息融入到知识图谱中，形成动态医学知识图谱，为后续的分析、推理和决策提供更全面、准确的知识表示，医学教学管理模块通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，将医学教学的复杂概念、关系和过程以直观的可视化形式展现出来，帮助教师和学生更好地理解和掌握医学知识，促进教学效果的提升，基于教学仿真可视化视图，进行多尺度的情景决策分析，教师和管理者通过对可视化视图的观察和分析，从不同尺度和角度理解教学情景，并做出相应的决策，例如，在教学资源分配上可以根据视图中的数据进行优化决策，或者通过观察学生的学习情况来调整教学策略，通过多尺度情景决策分析，得到医学教学情景决策数据，包括教学资源的使用情况、学生的学习表现、教学决策的结果等，为教学管理者提供宝贵的参考，支持他们做出针对性的教学决策和优化策略，对医学教学情景决策数据进行特征挖掘和建模，可以发现其中的规律和趋势，通过迭代的过程，不断优化特征的提取和建模方法，构建一个能够更好地解释和预测医学教学数据的模型，为教学管理者提供更准确的数据分析和决策支持。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
步骤S2：对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
步骤S3：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
步骤S4：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
步骤S5：对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
步骤S6：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：获取患者多维医学数据；
步骤S12：对患者多维医学数据进行结构化数据提取，生成结构化特征数据；
步骤S13：利用卷积神经网络对多维医学数据进行抽象特征分析，生成非结构化抽象特征数据；
步骤S14：对患者多维医学数据进行异构数据兼容分析，生成异构兼容数据；
步骤S15：根据异构兼容数据对结构化特征数据及非结构化抽象特征数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对异构融合医学特征数据进行标准化处理，以得到标准化医学特征数据；
步骤S22：利用自变分编码技术对标准化医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；
步骤S23：对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；
步骤S24：对医学特征向量数据非线性编码映射，生成初级特征编码；
步骤S25：对初级特征编码进行多层空间隐射重构，以生成隐变量空间编码数据。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S25的具体步骤为：
步骤S251：对初级特征编码进行深层迭代映射，以生成多层高维特征编码；
步骤S252：对多层高维特征编码进行最小化重构误差分析，生成最小化重构误差数据；
步骤S253：最小化重构误差数据对多层高维特征编码进行空间编码优化，以生成重构误差编码优化数据；
步骤S254：对多层高维特征编码进行逐层隐变量分布分析，生成每一层的隐变量分布数据；
步骤S255：利用每一层的隐变量分布数据对多层高维特征编码进行空间结构约束，生成隐变量分布约束数据；
步骤S256：根据隐变量分布约束数据对重构误差编码优化数据进行多层空间隐射重构，以生成隐变量空间编码数据。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；
步骤S32：对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；
步骤S33：对医学细粒化节点数据进行聚类划分，以细粒化节点生成聚类簇；
步骤S34：根据隐变量向量相似性指数对细粒化节点生成聚类簇进行潜在关联分析，生成节点潜在关联数据；
步骤S35：通过节点潜在关联数据对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；
步骤S42：对患者动态行为数据进行时序分析，生成动态行为时序数据；
步骤S43：根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行状态转移识别，生成节点状态转移数据；
步骤S44：对节点状态转移数据进行集群属性演变分析，生成集群属性演变数据；
步骤S45：根据集群属性演变数据对医学细粒化节点数据进行时序关联演化分析，生成节点特征演化规律。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：对医学特征拓扑结构网络进行网络边空间分布分析，以生成网络边空间分布数据；
步骤S52：根据网络边空间分布数据对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；
步骤S53：对网络边相关性数据进行边缘偏差计算，生成边缘偏差数据；
步骤S54：利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行边缘结构优化，以生成优化拓扑结构网络；
步骤S55：通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S54的具体步骤为：
步骤S541：对医学特征拓扑结构网络进行网络边动态追踪分析，生成网络边动态追踪数据；
步骤S542：对网络边动态追踪数据进行时序窗口分割，以生成网络边动态序列；
步骤S543：对网络边动态序列进行动态异常检测，从而得到网络边动态异常数据；
步骤S544：利用边缘偏差数据对医学特征拓扑结构网络进行静态边缘结构优化，生成边缘偏差优化网络；
步骤S545：通过网络边动态异常数据对边缘偏差优化网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；
步骤S62：对教学仿真可视化视图进行视觉特征分割，以得到教学仿真视觉特征数据；
步骤S63：对教学仿真视觉特征数据进行结构语义分析处理，生成视觉特征结构语义数据；
步骤S64：对视觉特征结构语义数据进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；
步骤S65：对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
10.一种基于人工智能的医学教学数据管理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1至权利要求9任一所述的基于人工智能的医学教学数据管理方法，包括：
异构融合模块，获取患者多维医学数据；对患者多维医学数据进行异构数据融合，生成异构融合医学特征数据；
变分编码模块，对异构融合医学特征数据进行变分编码，生成医学特征编码数据；对医学特征编码数据进行隐变量编码，生成医学特征向量数据；对医学特征向量数据非线性编码映射，以生成隐变量空间编码数据；
细粒分割模块，对患者多维医学数据进行细粒化分割，以生成医学细粒化节点数据；对隐变量空间编码数据进行向量相似性计算，生成隐变量向量相似性指数；根据隐变量向量相似性指数对医学细粒化节点数据进行拓扑结构构建，生成医学特征拓扑结构网络；
演化规律模块，基于人工智能技术对患者多维医学数据进行动态行为分析，生成患者动态行为数据；对患者动态行为数据时序分析，生成动态行为时序数据；根据动态行为时序数据对医学细粒化节点数据进行时序演化分析，生成节点特征演化规律；
知识图谱模块，对医学特征拓扑结构网络进行网络边相关性分析，生成网络边相关性数据；利用网络边相关性数据对医学特征拓扑结构网络进行动态异常优化，以生成优化拓扑结构网络；通过节点特征演化规律对优化拓扑结构网络进行知识图谱动态演化构建，构建动态医学知识图谱；
医学教学管理模块，通过对动态医学知识图谱进行教学仿真交互可视化处理，以生成教学仿真可视化视图；对教学仿真可视化视图进行多尺度情景决策分析，从而得到医学教学情景决策数据；对医学教学情景决策数据进行迭代特征挖掘建模，构建医学教学数据管理引擎。
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Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106919671A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-04 | 广东省中医院 | 一种中医文本病案挖掘与辅助决策智能系统 |
| CN110309853A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-10-08 | 湖南大学 | 基于变分自编码器的医学图像聚类方法 |
| WO2021184195A1 (zh) * | 2020-03-17 | 2021-09-23 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 医学图像重建方法、医学图像重建网络训练方法和装置 |
| CN113454675A (zh) * | 2021-05-09 | 2021-09-28 | 曹庆恒 | 医学教学系统及其使用方法、医学教学设备、计算机介质 |
| CN113780003A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-10 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 时空数据变分编解码跨模态增强方法 |
| CN114139624A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-04 | 北京理工大学 | 一种基于集成模型挖掘时间序列数据相似性信息的方法 |
| CN115331769A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-11-11 | 北京大学 | 基于多模态融合的医学影像报告生成方法及装置 |
| CN115964633A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-04-14 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种基于数据增广的模型训练方法、装置以及设备 |
| US20230169325A1 (en) * | 2021-11-30 | 2023-06-01 | Baidu Usa Llc | Learning energy-based model with variational auto-encoder as amortized sampler |
| CN117744784A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-22 | 徐州医科大学 | 一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法及系统 |
| CN117789983A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-03-29 | 中科院南昌高新技术产业协同创新研究院 | 基于人工智能的血栓性微血管疾病多源数据处理方法 |
-
2024
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Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106919671A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-07-04 | 广东省中医院 | 一种中医文本病案挖掘与辅助决策智能系统 |
| CN110309853A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-10-08 | 湖南大学 | 基于变分自编码器的医学图像聚类方法 |
| WO2021184195A1 (zh) * | 2020-03-17 | 2021-09-23 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 医学图像重建方法、医学图像重建网络训练方法和装置 |
| CN113454675A (zh) * | 2021-05-09 | 2021-09-28 | 曹庆恒 | 医学教学系统及其使用方法、医学教学设备、计算机介质 |
| CN113780003A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-10 | 西南电子技术研究所（中国电子科技集团公司第十研究所） | 时空数据变分编解码跨模态增强方法 |
| CN114139624A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-03-04 | 北京理工大学 | 一种基于集成模型挖掘时间序列数据相似性信息的方法 |
| US20230169325A1 (en) * | 2021-11-30 | 2023-06-01 | Baidu Usa Llc | Learning energy-based model with variational auto-encoder as amortized sampler |
| CN115331769A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-11-11 | 北京大学 | 基于多模态融合的医学影像报告生成方法及装置 |
| CN115964633A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-04-14 | 支付宝(杭州)信息技术有限公司 | 一种基于数据增广的模型训练方法、装置以及设备 |
| CN117789983A (zh) * | 2023-12-28 | 2024-03-29 | 中科院南昌高新技术产业协同创新研究院 | 基于人工智能的血栓性微血管疾病多源数据处理方法 |
| CN117744784A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-22 | 徐州医科大学 | 一种医学科研知识图谱构建与智能检索方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| YUHANG M.等: "Medical Big Data Statistical Management System Based on Decision Tree Algorithm", 2022 IEEE 6TH ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGY, ELECTRONIC AND AUTOMATION CONTROL CONFERENCE (IAEAC ), 9 November 2022 (2022-11-09) * |
| 刘浩;曾兴兴;鲁艳柳;: "生物医学数据分析方法与应用", 遵义医学院学报, no. 05, 30 October 2019 (2019-10-30) * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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