CN119361127A - 基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及内科重症临床决策技术领域，尤其涉及一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法及系统。所述方法包括以下步骤：根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；根据内科病例病灶描述数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；对病灶扩散行为预测数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合并进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。本发明通过对临床决策技术的优化处理使得内科重症临床决策技术更加完善。

Description

基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法及系统

技术领域

本发明涉及内科重症临床决策技术领域，尤其涉及一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法及系统。

背景技术

随着医疗技术的进步，内科重症领域正面临越来越复杂的挑战。重症患者通常具有多种复杂的病症，并且病情进展迅速且多变，传统的单一模式数据分析方法往往难以提供全面和精准的决策支持。在这种背景下，基于多模态预训练大模型的临床决策方法应运而生。多模态预训练大模型不仅能够处理多种不同类型的数据，包括医学影像、电子健康记录、基因组数据等，还能够通过融合这些多样化的数据源，提供更加全面的疾病诊断和治疗建议。该方法的核心在于其强大的数据处理能力和模型训练能力，能够从海量的历史数据中学习到疾病模式和临床特征，预测疾病发展趋势，基于多模态预训练大模型的方法，通过其深度学习和多层次特征提取能力，可以更好地捕捉疾病的多维信息，揭示隐藏在复杂数据中的潜在规律。其训练过程利用了大规模的医疗数据集，从而能够在面对新的病症时迅速适应并更新知识库，提升决策的及时性和准确性。然而，传统的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法存在着对内科重症发展趋势分析不精确从而造成临床决策的精准度较低的问题。

发明内容

基于此，有必要提供一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

步骤S2：根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

步骤S3：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

步骤S4：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

本发明内科病例报告数据提供了关于患者病情、症状和检查结果的详细描述。这些数据包括诊断、病史、实验室结果等，对于理解病情发展至关重要。内科病例病灶影像提供了视觉上的病灶位置和特征，如CT、MRI扫描图像。这些影像能够帮助医生精确定位病变区域。将病例报告数据与病灶影像结合，进行病灶描述映射，可以从语义到图像的角度对病灶进行更精准的描述和标注，提高了病灶识别的准确性。最终得到的病灶描述数据能够清晰地呈现出病变的特征、位置和病因，为后续的分析和治疗决策提供了重要依据。基于病灶描述数据，进行不同病灶位置的形态结构分析，可以深入理解病变在组织和器官中的具体形态特征，包括大小、形状、密度等。这些分析有助于评估病变的严重程度和对周围组织的影响。利用病灶形态结构数据，进行病灶扩散行为的预测。这包括预测病变的扩展速度、方向及其对周围组织的影响。最终得到的病灶扩散行为预测数据提供了关于病情进展的定量预测，这对于确定治疗方案的优先级和紧急性非常重要。基于多模态预训练大模型，对病灶扩散行为预测数据进行模拟。这意味着利用先进的深度学习技术，模拟和预测病变在未来时间内的扩散趋势。这项工作有助于理解病灶的动态变化，为未来的治疗和干预策略提供预测能力。最终得到的病灶扩散行为趋势数据提供了关于病灶在时间和空间上变化的详细信息。这些数据可以用来预测病情的进展速度、扩散方向及其影响范围，根据病灶扩散行为趋势数据，进行病灶扩散多维影响程度评估。这一步骤旨在深入分析病灶扩散对周围组织、器官和整体身体健康的多方面影响，包括生理和功能方面的变化。得到的病灶扩散深度影响数据提供了更加详细和量化的影响程度信息。这些数据不仅包括病灶在身体中的具体影响区域和程度，还可以评估其对生活质量和健康预后的潜在影响。根据病灶扩散深度影响数据，进行临床决策参照耦合。这一步骤将科学分析的数据与临床实践相结合，最终得到的病灶扩散决策参照交互数据。因此，本发明是对传统的一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法做出的优化处理，解决了传统的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法存在的对内科重症发展趋势分析不精确从而造成临床决策的精准度较低的问题，提高了对内科重症发展趋势分析的精确度，以及提升了临床决策的精准度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；

步骤S12：对内科病例报告数据和内科病例病灶影像进行数据脱敏，得到内科病例报告脱敏数据和内科病例病灶脱敏影像；

步骤S13：对内科病例报告脱敏数据进行内科病例描述提取，得到内科病例描述数据；

步骤S14：根据内科病例描述数据对内科病例病灶脱敏影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据。

本发明内科病例报告数据包含了患者的病史、临床症状、实验室检查结果信息。内科病例病灶影像包括CT扫描、MRI图像等医学影像学检查结果。这些影像提供了关于病变位置、形态、大小和周围组织情况的详细视觉信息，有助于医生精确定位病变并评估其严重程度。在保护患者隐私的前提下，对病例报告数据进行脱敏处理，去除或替换识别个人身份的敏感信息，如姓名、地址等。这确保了数据在医学研究和分析中的安全性和隐私保护。对病灶影像进行脱敏处理，包括去除或模糊显示患者的面部特征，以防止泄露个人身份信息。这种处理保证了医学影像的安全使用和共享，同时遵循相关的法律和道德准则。基于脱敏后的病例报告数据，从中提取关键的病例描述信息，如病情描述、症状描述、诊断结果等。这些数据经过提取和结构化后，成为后续分析和建模的重要输入。根据提取的内科病例描述数据，对脱敏后的病灶影像进行病灶描述映射。这一过程将文字描述与医学影像结合起来。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对内科病例病灶影像进行位置分布分析，得到病灶位置分布数据；

步骤S22：根据内科病例病灶描述数据对病灶位置分布数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；

步骤S23：对病灶形态结构数据进行等密度特性识别，得到病灶结构等密度数据；

步骤S24：根据病灶结构等密度数据对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

本发明通过对内科病例病灶影像进行分析，确定和记录病灶在不同部位的位置分布情况。这些数据提供了关于病变在身体内位置和分布的详细信息，有助于理解病变的广泛性和影响范围。基于病灶描述数据，对不同位置的病灶进行形态结构分析。这一步骤涉及到病变的形状、大小、边缘特征等详细特征的提取和分析，帮助描绘出病变的形态特征。在病灶形态结构数据的基础上，进行等密度特性识别。这包括识别病灶内部密度分布的特征，例如均匀性、浓度等。这些数据有助于进一步理解病变组织的内部结构特征和复杂程度。利用病灶结构等密度数据，对病灶的扩散行为进行预测。这一过程包括分析病变的内部结构特征如何影响其在身体内的传播方式和速度。预测数据能够提供关于病情进展的定量预测，帮助评估病变的潜在危险性和对周围组织的影响程度。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：对病灶结构等密度数据进行密度演化规律分析，得到病灶结构密度演化规律数据；

步骤S242：根据病灶结构密度演化规律数据对病灶形态结构数据进行病灶空间变异性分析，得到病灶空间变异性数据；

步骤S243：基于策略梯度算法对病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行病灶扩散预测模型构建，得到病灶扩散预测模型；

步骤S244：根据病灶扩散预测模型进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

本发明通过对病灶结构等密度数据进行分析，确定病灶内部密度的变化趋势和规律。这些数据提供了关于病变内部结构如何随时间或其他因素演变的详细信息，有助于理解病变发展的动态过程。根据病灶结构密度演化规律数据，进行病灶的空间变异性分析。这一步骤涉及评估病变在不同部位的结构特征差异，例如在不同区域的形态和密度变化情况。这些数据有助于揭示病灶在空间上的复杂性和多样性。基于策略梯度算法，结合病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据，构建病灶扩散的预测模型。这一模型能够系统地分析病变结构演化和空间变异对病灶扩散行为的影响，为未来病变发展趋势提供预测性的数据支持。利用构建的病灶扩散预测模型，进行病灶扩散行为的预测。这包括根据模型分析病变在时间和空间上的扩散路径、速度和影响范围等信息。预测数据有助于评估病变的进展情况和对周围环境的潜在影响。

优选地，对病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行病灶扩散预测模型构建包括以下步骤：

基于病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行空间关联性分析，得到病灶演化空间关联性数据；

对病灶演化空间关联性数据进行局部演化关联速率计算，得到局部演化关联速率数据；

对局部演化关联速率数据进行速率方差计算，得到局部演化速率方差数据；

基于策略梯度算法对局部演化速率方差数据进行连续演化状态学习，得到局部连续演化状态数据；

根据局部连续演化状态数据进行病灶扩散预测模型构建，得到病灶扩散预测模型。

本发明通过分析病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据，确定病灶在空间上的关联性。这一步骤揭示了病变在不同区域之间的结构相互关系，为后续步骤提供了空间信息的基础。根据病灶演化空间关联性数据，计算不同局部区域内病灶演化的关联速率。这一计算有助于识别病变在不同部位的发展速度和变化趋势，为后续的速率方差计算提供基础数据。对局部演化关联速率数据进行统计分析，计算出各个局部区域内病灶演化速率的方差。这一步骤帮助识别和量化病变在不同区域内演化速度的变异性，为后续的连续演化状态学习提供输入数据。基于策略梯度算法，对局部演化速率方差数据进行学习，生成描述病灶在时间上连续演化状态的数据。这一过程能够捕捉病变在不同时间点上的动态变化，为建立更精准的扩散预测模型奠定基础。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；

步骤S32：对病灶扩散行为趋势数据进行空间插值处理，得到病灶扩散行为空间插值数据；

步骤S33：对病灶扩散行为空间插值数据进行滞后性插值分段，得到扩散滞后性插值分段数据；

步骤S34：根据扩散滞后性插值分段数据以及病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据。

本发明利用多模态预训练大模型，模拟病灶扩散的行为趋势。这一步骤通过模型的预测能力，能够揭示病灶扩散的潜在规律和未来趋势，为后续步骤提供准确的扩散行为数据。对步骤S31得到的扩散行为趋势数据进行空间插值处理。这一过程能够填补空间上的数据间隙，确保在整个区域内的扩散趋势分布连续性和完整性。基于步骤S32得到的空间插值数据，进行滞后性插值分段处理。这一步骤允许将连续的扩散趋势数据分割成不同的时间段或空间段，以更精确地描述病灶扩散的时空变化特征。 结合扩散滞后性插值分段数据和病灶扩散行为趋势数据，进行多维影响程度的评估。这一评估能够量化不同时间段或空间段内各因素对病灶扩散的贡献程度，帮助识别关键影响因素并优化预测模型的精确度和适用性。

优选地，步骤S32包括以下步骤：

步骤S321：对病灶扩散行为趋势数据进行趋势尺度效应分析，得到扩散趋势尺度效应数据；

步骤S322：根据扩散趋势尺度效应数据对病灶扩散行为趋势数据进行扩散速率增量间断区间计算，得到扩散速率增量间断区间；

步骤S323：根据扩散速率增量间断区间进行空间趋势非线性差异量化，得到扩散空间趋势差异量化数据；

步骤S324：根据扩散速率增量间断区间以及扩散空间趋势差异量化数据进行空间插值处理，得到病灶扩散行为空间插值数据。

本发明对病灶扩散行为趋势数据进行趋势尺度效应分析。这一分析能够揭示出病灶扩散趋势在不同空间尺度上的影响和变化规律，为后续步骤提供了尺度上的重要参考数据。基于扩散趋势尺度效应数据，计算病灶扩散行为趋势数据中的速率增量间断区间。这一步骤有助于识别和描述病灶扩散速率在不同时间或空间段内的突变和变化趋势。根据扩散速率增量间断区间，进行空间趋势的非线性差异量化分析。这一分析帮助捕捉和量化病灶扩散在不同区域内的非线性变化特征，为后续的空间插值处理提供了更精确的数据基础。基于扩散速率增量间断区间和扩散空间趋势差异量化数据，进行空间插值处理。这一处理过程确保了在整个区域内病灶扩散趋势数据的连续性和完整性，从而更准确地反映病灶扩散的实际情况。

优选地，步骤S34包括以下步骤：

步骤S341：对扩散滞后性插值分段数据进行滞后性影响区域划分，得到扩散滞后性影响区域数据；

步骤S342：根据扩散滞后性影响区域数据进行区域影响叠加分析，得到滞后性区域影响叠加数据；

步骤S343：根据滞后性区域影响叠加数据以及病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维度影响因子识别，得到病灶多维度影响因子；

步骤S344：根据病灶多维度影响因子对滞后性区域影响叠加数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据。

本发明通过对扩散滞后性插值分段数据进行滞后性影响区域划分，可以有效识别出病灶扩散过程中存在的滞后效应区域。这一划分帮助精确确定病灶扩散的时间延迟影响区域，使得对病灶扩散的空间和时间特征有更清晰的了解。这对于捕捉病灶扩散的细微变化至关重要，有助于提高后续分析的准确性。通过对扩散滞后性影响区域数据进行区域影响叠加分析，能够综合评估多个滞后性影响区域的叠加效应。这一步骤有助于识别不同区域之间的相互作用和累积影响，为病灶扩散的全局理解提供了有力的数据支持。根据滞后性区域影响叠加数据和病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维度影响因子识别，可以准确找出影响病灶扩散的多种关键因素。这一过程提供了对病灶扩散的各个维度的深入了解，包括影响路径和机制，从而为后续的评估和决策提供了详实的依据。根据病灶多维度影响因子对滞后性区域影响叠加数据进行病灶多维影响程度评估，能够综合考虑各种影响因素的综合作用，提供对病灶扩散的多维度影响程度的详细评估。这一评估结果能够全面反映病灶扩散的复杂性和多样性，提高了内科重症临床决策方法的准确性和可靠性。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；

步骤S42：对病灶扩散深度影响数据进行共性识别，得到病灶扩散影响共性数据；

步骤S43：获取历史临床决策数据；

步骤S44：根据病灶扩散影响共性数据对历史临床决策数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；

步骤S45：根据Q-Learning算法对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

本发明对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，能够从复杂的多维数据中提取出关键的深层次特征。这一步骤有助于揭示病灶扩散的核心影响因素和潜在模式，从而为后续的分析提供更精细和准确的数据基础。对病灶扩散深度影响数据进行共性识别，可以提取出病灶扩散过程中的共性特征。这些共性特征能够帮助理解病灶扩散的普遍规律和共同影响因素，从而更好地捕捉病灶扩散的整体趋势和模式。获取历史临床决策数据提供了宝贵的背景信息和参考基础。这些数据包含了过去的决策过程和结果，有助于将当前的分析结果与历史经验进行对比和验证，提高决策过程的科学性和实用性。根据病灶扩散影响共性数据对历史临床决策数据进行临床决策参照耦合，能够将新提取的共性特征与历史数据中的决策模式进行结合。这一步骤使得当前的决策分析能够融入历史经验，提升决策的合理性和一致性。利用Q-Learning算法对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，能够不断优化和调整决策策略。通过交互学习，系统能够在反复试验中调整策略，从而提高决策过程的灵活性和适应性，确保在面对新情况时能迅速做出合理的调整。

优选地，本发明还提供了一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策系统，用于执行如上所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，该基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策系统包括：

病灶描述分析模块，用于获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

病灶扩散行为预测模块，用于根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

病灶多维影响程度评估模块，用于基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

决策参照学习模块，用于对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

本发明的有益效果，内科病例报告数据提供了关于患者病情、症状和检查结果的详细描述。这些数据包括诊断、病史、实验室结果等，对于理解病情发展至关重要。内科病例病灶影像提供了视觉上的病灶位置和特征，如CT、MRI扫描图像。这些影像能够帮助医生精确定位病变区域。将病例报告数据与病灶影像结合，进行病灶描述映射，可以从语义到图像的角度对病灶进行更精准的描述和标注，提高了病灶识别的准确性。最终得到的病灶描述数据能够清晰地呈现出病变的特征、位置和病因，为后续的分析和治疗决策提供了重要依据。基于病灶描述数据，进行不同病灶位置的形态结构分析，可以深入理解病变在组织和器官中的具体形态特征，包括大小、形状、密度等。这些分析有助于评估病变的严重程度和对周围组织的影响。利用病灶形态结构数据，进行病灶扩散行为的预测。这包括预测病变的扩展速度、方向及其对周围组织的影响。最终得到的病灶扩散行为预测数据提供了关于病情进展的定量预测，这对于确定治疗方案的优先级和紧急性非常重要。基于多模态预训练大模型，对病灶扩散行为预测数据进行模拟。这意味着利用先进的深度学习技术，模拟和预测病变在未来时间内的扩散趋势。这项工作有助于理解病灶的动态变化，为未来的治疗和干预策略提供预测能力。最终得到的病灶扩散行为趋势数据提供了关于病灶在时间和空间上变化的详细信息。这些数据可以用来预测病情的进展速度、扩散方向及其影响范围，根据病灶扩散行为趋势数据，进行病灶扩散多维影响程度评估。这一步骤旨在深入分析病灶扩散对周围组织、器官和整体身体健康的多方面影响，包括生理和功能方面的变化。得到的病灶扩散深度影响数据提供了更加详细和量化的影响程度信息。这些数据不仅包括病灶在身体中的具体影响区域和程度，还可以评估其对生活质量和健康预后的潜在影响。根据病灶扩散深度影响数据，进行临床决策参照耦合。这一步骤将科学分析的数据与临床实践相结合，最终得到的病灶扩散决策参照交互数据。因此，本发明是对传统的一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法做出的优化处理，解决了传统的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法存在的对内科重症发展趋势分析不精确从而造成临床决策的精准度较低的问题，提高了对内科重症发展趋势分析的精确度，以及提升了临床决策的精准度。

附图说明

图1为一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图2，一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

步骤S2：根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

步骤S3：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

步骤S4：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法包括以下步骤：

步骤S1：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

本发明实施例中，首先，需从医院电子健康记录系统（EHR）中提取内科病例报告数据。这一过程通常包括访问数据库接口，运用SQL查询语句或API请求，从结构化数据表中提取相关病例信息。数据提取时，需关注患者的基本信息、病史、检查结果、实验室检测数据以及医生的临床记录。随即对这些数据进行脱敏处理，隐藏患者的关键个人隐私信息，数据格式包括CSV、JSON或XML等，需要对数据进行清洗和格式化，以确保其准确性和完整性。对于病灶影像数据，需从医院影像存储系统（PACS）中提取DICOM格式的影像文件。利用医疗影像处理软件（如OsiriX、3D Slicer或PACS系统自带的工具）下载影像，并进行预处理，包括去噪声、增强对比度等，以提高影像质量。在获得内科病例报告数据和病灶影像后，需要将病例报告中的文本信息映射到影像中的相应位置。此过程首先涉及文本解析，将病例报告中的描述信息（如病灶位置、大小、类型等）提取并结构化。这可以通过自然语言处理（NLP）工具来完成，常用的工具包括SpaCy、NLTK或特定医学领域的NLP模型。接下来，需对影像数据进行标注，将病例报告中的描述信息映射到影像上。这一过程可以使用医学影像标注软件（如ITK-SNAP或Labelbox），通过手动标注或半自动标注技术在影像上标记出病灶区域。具体而言，可通过设置感兴趣区域（ROI）工具来圈定病灶区域，并将病例报告中的描述信息附加到这些标注上。通过前述的病灶描述映射步骤，最终生成的内科病例病灶描述数据包括病例报告中的文本信息与影像中的病灶标注信息的结合。这些数据应以结构化格式存储，如创建一个包含病例ID、病灶描述、影像标注坐标、病灶大小及其他特征的数据库表。数据格式可以为JSON或CSV，其中每一条记录包含病例报告中的描述文本及其对应的影像标注位置。存储时，需确保数据的完整性与一致性，以便后续的分析和模型训练使用。数据验证步骤也十分重要，通过与临床专家进行交叉验证，确保描述与影像标注的一致性及准确性。

步骤S2：根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

本发明实施例中，在进行病灶形态结构分析时，首先需要对内科病例病灶描述数据进行解析，将其中包含的病灶位置和形态特征提取出来。利用医学影像分析算法（例如基于图像分割技术的算法），对每个病灶区域进行分割。图像分割步骤中，使用基于阈值的分割方法来区分病灶区域与背景区域。对于每个分割出的病灶区域，进一步计算其形态学特征，包括病灶的形状、大小、边界轮廓以及体积等。这一过程可以通过计算几何特征的方法实现，如利用连通域分析算法计算病灶的边界和面积。最终，整理得到的病灶形态数据，包括每个病灶的位置、形状特征及体积等信息，形成结构化的病灶形态结构数据集。进行病灶扩散行为预测时，首先将病灶形态结构数据输入到预设的扩散行为预测模型中。该模型基于物理学中的扩散理论，结合病灶的几何特征和周围组织结构进行计算。利用模拟算法，如有限元分析方法，建立病灶扩散的数学模型，通过设置病灶的扩散系数和环境因素进行模拟。具体操作中，对每个病灶区域设置初始扩散条件，计算其在不同时间点的扩散范围和形态变化。模拟结果生成的病灶扩散行为数据包括扩散的预测图像和扩散量度数据，如扩散半径、扩散速度等。这些数据用于评估病灶在未来的扩散趋势，并为临床决策提供支持。

步骤S3：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

本发明实施例中，在对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟时，首先将预测数据输入到多模态预训练大模型中。该模型集成了不同数据源（如影像数据、临床数据）的信息，通过深度学习技术进行分析。首先，将病灶扩散预测数据进行标准化处理，以便与模型预训练时的数据格式一致。然后，将标准化后的数据输入到模型中，模型通过其学习的扩散模式和病灶行为模式，对数据进行处理。模型中的卷积神经网络（CNN）部分提取扩散行为的特征，后续的递归神经网络（RNN）部分捕捉时间序列中的动态变化。最后，通过模型的输出层生成病灶扩散行为趋势数据，包括扩散的趋势图和预测时间序列数据。这些数据展示了病灶扩散的未来趋势，为后续的分析提供基础。进行病灶多维影响程度评估时，首先从步骤1中获取的病灶扩散行为趋势数据中提取相关指标。这些指标包括扩散速率、扩散范围及影响区域等。然后，应用多维分析方法，如主成分分析（PCA）或因子分析，将多个影响因素进行降维处理，以识别主要的影响维度。对于每个维度，计算病灶扩散的影响程度，包括对周围组织的压迫程度、病灶对系统功能的影响以及病灶扩散对整体健康状态的影响。具体操作中，通过建立数学模型（如线性回归模型）来量化每个影响因素的权重，并结合扩散趋势数据，生成病灶扩散多维影响程度数据。最终，这些数据展示了病灶扩散在不同维度上的影响程度，为临床决策提供详细的评估依据。

步骤S4：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

本发明实施例中，在进行深度特征提取时，首先对病灶扩散多维影响程度数据进行预处理，以确保数据格式一致且适合深度学习模型的输入。通过卷积神经网络（CNN）进行特征提取，其中首先对输入数据进行分层卷积处理以提取高维特征。卷积层将数据中的局部特征进行识别，然后通过池化层进行降维，保留主要特征。进一步使用全连接层将卷积层提取的特征进行整合，形成具有深度特征的表示。该表示即为病灶扩散深度影响数据，包含病灶对不同组织和系统的影响深度及广度。这些数据提供了病灶扩散在多维度上的详细影响，为临床分析提供了基础。在临床决策参照耦合过程中，首先需要将病灶扩散深度影响数据与临床决策标准进行匹配。将病灶扩散深度影响数据输入到临床决策参照模型中，该模型集成了不同的临床决策规则和参数。模型通过将深度影响数据与标准化的临床决策框架进行比较，识别与决策标准相符的影响特征。具体操作包括计算病灶影响数据在不同决策参数下的适配度，通过阈值设置筛选出符合决策标准的特征。生成的病灶扩散临床决策参照数据包括具体的决策建议和参考指标，如是否需要进一步检查、治疗方案建议等。这些数据为临床决策提供了具体的参照依据。进行交互学习时，首先将病灶扩散临床决策参照数据输入到交互学习模型中。该模型通过模拟实际临床决策过程中的反馈循环，分析决策参照数据在不同临床情境下的适用性和效果。具体操作中，模型根据初步的决策建议生成预测结果，并将这些结果与实际临床反馈进行比较。模型通过调整决策参数和策略，逐步优化决策参照的准确性。交互学习的过程涉及实时更新决策模型的参数，以便更好地适应实际临床情况。最终生成的病灶扩散决策参照交互数据包括优化后的决策建议和策略调整数据。这些数据为进一步的临床决策提供了优化后的参考和指导。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；

步骤S12：对内科病例报告数据和内科病例病灶影像进行数据脱敏，得到内科病例报告脱敏数据和内科病例病灶脱敏影像；

步骤S13：对内科病例报告脱敏数据进行内科病例描述提取，得到内科病例描述数据；

步骤S14：根据内科病例描述数据对内科病例病灶脱敏影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据。

本发明实施例中，获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像的过程涉及从医疗信息系统中提取数据。首先，利用数据库接口，通过SQL查询或API请求，从电子健康记录（EHR）系统中下载包含患者病史、实验室结果和检查记录的病例报告数据。这些数据通常以结构化的格式（如CSV或JSON）存在。接下来，从医院影像存储系统（PACS）中下载病灶影像，影像格式为DICOM。使用医学影像处理工具（如OsiriX或3D Slicer）访问PACS，提取相关影像数据。下载的影像需要保存为高质量的格式，以确保后续处理的准确性。对内科病例报告数据和病灶影像进行脱敏的过程包括去除或模糊化所有识别患者身份的个人信息。内科病例报告数据中的脱敏处理涉及使用数据清洗技术，将患者姓名、身份证号码和联系方式等敏感信息替换为匿名标识符。对于病灶影像，使用图像处理工具（如ImageJ或Matlab）对影像中的可识别区域进行模糊处理或遮盖。脱敏后的数据应存储为新的文件或数据库表，以确保原始数据的隐私保护，同时保持数据的使用价值和完整性。内科病例描述提取涉及对脱敏后的病例报告数据进行自然语言处理（NLP）。首先，应用文本处理工具对病例报告进行分词和标注，以识别病例中的关键术语和描述信息。接着，使用医学领域的词汇表或实体识别技术，从文本中提取病灶的具体描述，如病灶位置、类型、大小和其他相关特征。这一过程包括应用命名实体识别（NER）算法，将病例描述中的关键信息提取并结构化。最终生成的内科病例描述数据应包括病例的具体描述信息，以支持后续的分析和映射工作。病灶描述映射过程包括将内科病例描述数据与脱敏影像中的病灶区域进行对应。首先，使用医学影像标注工具（如ITK-SNAP或Labelbox）打开脱敏影像，将病例描述数据中的病灶位置和特征信息映射到影像上。标注过程中，选择适当的标记工具（如ROI工具）在影像中绘制病灶区域，并将描述数据附加到这些标记上。标注完成后，生成的内科病例病灶描述数据应包含每个病灶的精确位置、形态特征及与病例描述对应的详细信息。这些数据为后续的分析和决策提供了可视化和结构化的参考。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对内科病例病灶影像进行位置分布分析，得到病灶位置分布数据；

步骤S22：根据内科病例病灶描述数据对病灶位置分布数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；

步骤S23：对病灶形态结构数据进行等密度特性识别，得到病灶结构等密度数据；

步骤S24：根据病灶结构等密度数据对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：

步骤S21：对内科病例病灶影像进行位置分布分析，得到病灶位置分布数据；

本发明实施例中，在对内科病例病灶影像进行位置分布分析时，首先需要对影像进行预处理，包括去噪和增强对比度。使用医学影像处理工具（如3D Slicer）对影像数据进行预处理，以提高分析的准确性。随后，应用图像分割技术（如基于阈值的分割或基于深度学习的分割网络）识别病灶区域。每个病灶区域的位置坐标及其大小通过分割结果获得。对识别到的病灶进行空间统计分析，以确定病灶在影像中的分布特征，包括病灶位置的密度、分布范围和聚集程度。这一分析生成病灶位置分布数据，描述病灶在影像中的空间分布模式，为进一步分析提供基础。

步骤S22：根据内科病例病灶描述数据对病灶位置分布数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；

本发明实施例中，在对病灶位置分布数据进行病灶形态结构分析时，首先需要将病灶描述数据与位置分布数据进行整合。通过医学影像标注工具，将病灶描述中的具体位置和形态特征与影像中的病灶区域对应。使用计算机视觉算法（如边缘检测和形态学变换）提取病灶的形状特征。分析病灶区域的几何特征，包括面积、周长、形状不规则性等，利用形态学测量方法计算病灶的几何属性。这一过程生成病灶形态结构数据，提供每个病灶的详细形态特征，包括形状、大小和结构特征，为病灶扩散行为预测提供必要信息。

步骤S23：对病灶形态结构数据进行等密度特性识别，得到病灶结构等密度数据；

本发明实施例中，等密度特性识别涉及对病灶形态结构数据进行分析，以识别病灶区域中的密度变化。使用密度估计算法（如核密度估计）计算病灶区域内的密度分布。首先，定义密度计算的窗口大小，并在每个病灶区域内计算其局部密度。然后，通过设置密度阈值，识别出具有相似密度特征的区域，并对这些区域进行分组。将这些等密度区域标记并记录其特征，如密度均匀性和区域面积。最终生成病灶结构等密度数据，显示病灶内的密度分布特征及其在病灶区域中的变化。

步骤S24：根据病灶结构等密度数据对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

本发明实施例中，病灶扩散行为预测基于病灶结构等密度数据进行。首先，建立病灶扩散模型，结合等密度数据和病灶形态结构数据，采用扩散模拟算法（如有限元法或扩散方程）预测病灶在未来的扩散行为。模型输入包括病灶的初始形态、密度分布以及周围环境特征。通过模拟病灶在不同条件下的扩散过程，生成扩散路径和扩散范围的预测。最后，综合模型输出，生成病灶扩散行为预测数据，包括扩散预测图和扩散量度（如扩散速率、扩散范围）。这些数据提供了病灶未来扩散趋势的详细预测，为临床决策提供依据。

优选地，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：对病灶结构等密度数据进行密度演化规律分析，得到病灶结构密度演化规律数据；

步骤S242：根据病灶结构密度演化规律数据对病灶形态结构数据进行病灶空间变异性分析，得到病灶空间变异性数据；

步骤S243：基于策略梯度算法对病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行病灶扩散预测模型构建，得到病灶扩散预测模型；

步骤S244：根据病灶扩散预测模型进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

本发明实施例中，对病灶结构等密度数据进行密度演化规律分析时，首先将密度数据按照时间序列或不同病灶阶段进行分组。利用统计分析工具（如R语言或Matlab）计算每个阶段的密度变化趋势。使用回归分析或时间序列分析方法（如线性回归或平滑趋势分析）识别密度变化的规律。分析过程中需要考虑数据的空间分布和时间动态，确保分析结果能够反映病灶密度的真实演化规律。最终生成的病灶结构密度演化规律数据包含密度变化的统计描述和演化趋势，为后续的变异性分析和扩散预测提供基础数据。在进行病灶空间变异性分析时，首先对病灶形态结构数据进行空间统计分析，应用工具（如ArcGIS或QGIS）对病灶区域的空间分布特征进行分析。利用空间变异性分析方法（如空间自相关分析或变异函数分析）计算病灶位置的空间变异性指标，包括空间自相关系数和变异函数。这些指标反映病灶在空间上的分布特征及其变化规律。结合病灶结构密度演化规律数据，对空间变异性进行进一步分析，以确定病灶在空间上的不均匀性和演变趋势。最终生成病灶空间变异性数据，包括变异性分析结果和空间分布特征描述，为扩散预测模型的构建提供输入数据。在构建病灶扩散预测模型时，首先将病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据输入到策略梯度算法中。策略梯度算法通过优化目标函数来训练模型，目标函数通常包括预测误差和模型复杂度。使用数据集对模型进行训练，模型的输入特征包括病灶密度、空间变异性以及其他相关因素（如组织类型、环境因素）。通过多次迭代和策略更新，优化模型的参数，使得模型能够准确预测病灶的扩散行为。最终得到的病灶扩散预测模型可以用于模拟病灶在不同条件下的扩散情况，并为实际临床应用提供预测依据。利用构建的病灶扩散预测模型进行病灶扩散行为预测时，首先将待预测的病灶数据（包括结构密度和空间变异性特征）输入到模型中。模型通过计算生成扩散路径和扩散范围的预测结果。应用模型的输出进行可视化（如生成扩散预测图），并计算扩散的量度指标（如扩散速率和扩散范围）。这些预测数据应以图表和数据报表的形式输出，显示病灶在未来的扩散趋势和范围。最终得到的病灶扩散行为预测数据为临床决策提供详细的扩散预测信息，有助于制定有效的干预措施。

优选地，对病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行病灶扩散预测模型构建包括以下步骤：

基于病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行空间关联性分析，得到病灶演化空间关联性数据；

对病灶演化空间关联性数据进行局部演化关联速率计算，得到局部演化关联速率数据；

对局部演化关联速率数据进行速率方差计算，得到局部演化速率方差数据；

基于策略梯度算法对局部演化速率方差数据进行连续演化状态学习，得到局部连续演化状态数据；

根据局部连续演化状态数据进行病灶扩散预测模型构建，得到病灶扩散预测模型。

本发明实施例中，在进行病灶演化空间关联性分析时，首先将病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据输入到空间分析工具（如ArcGIS Spatial Analyst模块）中。应用空间统计方法（如空间自相关分析和莫兰指数计算）分析病灶区域的密度演化与空间变异性之间的关系。通过计算空间相关系数和空间自相关图，识别病灶区域内的演化模式及其空间关联性。该分析提供病灶演化过程中不同区域之间的相关性信息，从而生成病灶演化空间关联性数据，描述病灶在空间上的演化关联性。对病灶演化空间关联性数据进行局部演化关联速率计算时，采用空间变异函数模型（如加权回归模型）来计算病灶区域内局部的演化关联速率。首先，将病灶演化空间关联性数据按照预定的空间窗口分割成局部区域。对每个局部区域内的数据进行回归分析，估算演化速率。在回归分析中使用距离加权方法，计算每个局部区域内的演化速率。最终生成局部演化关联速率数据，表示每个区域内病灶演化的速率和强度。进行局部演化速率方差计算时，使用统计分析工具（如Matlab或Python的Numpy库）计算局部演化关联速率数据的方差。首先，计算每个局部区域内的演化速率均值。然后，利用均值计算每个局部区域内的演化速率的方差。方差的计算公式为每个局部区域的演化速率与均值之间差异的平方的平均值。最终，生成局部演化速率方差数据，描述病灶区域内演化速率的变异程度，为后续模型构建提供详细的速率变异信息。使用策略梯度算法进行局部连续演化状态学习时，首先将局部演化速率方差数据作为输入特征，设计目标函数以最小化预测误差。策略梯度算法通过优化目标函数来训练模型，采用梯度上升方法更新模型参数，以改进演化状态的预测准确性。训练过程中，利用每个局部区域的速率方差数据进行策略更新，计算每个局部状态的梯度。经过多次训练迭代，得到局部连续演化状态数据，描述病灶区域内演化状态的连续变化及其影响因素。在病灶扩散预测模型构建中，首先将局部连续演化状态数据作为输入特征，构建扩散预测模型。选择模型构建工具（如TensorFlow或PyTorch）设计模型架构，包括输入层、隐藏层和输出层。使用连续演化状态数据训练模型，调整网络参数以最小化预测误差。训练过程中，模型通过逐步优化学习病灶扩散的规律。最终，模型输出病灶扩散预测结果，得到病灶扩散预测模型，该模型能够对病灶的未来扩散行为进行预测，提供临床决策依据。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；

步骤S32：对病灶扩散行为趋势数据进行空间插值处理，得到病灶扩散行为空间插值数据；

步骤S33：对病灶扩散行为空间插值数据进行滞后性插值分段，得到扩散滞后性插值分段数据；

步骤S34：根据扩散滞后性插值分段数据以及病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据。

本发明实施例中，首先，将病灶扩散行为预测数据输入至多模态预训练大模型。该模型结合了视觉数据（如病灶影像）和文本数据（如病例报告），利用深度学习技术提取数据中的复杂特征。训练大模型时，采用自回归模型对病灶扩散趋势进行建模，考虑历史数据和空间信息，通过模型的前馈神经网络进行扩散行为趋势的模拟。该模拟过程通过对模型的输出进行后处理，生成病灶扩散行为趋势数据，表征病灶扩散的趋势和未来演化路径。使用空间插值方法（如克里金插值法）对病灶扩散行为趋势数据进行空间插值处理。首先，定义插值网格的空间分布，然后在该网格上应用插值算法，将离散的病灶扩散行为趋势数据转换为连续的空间数据。插值过程涉及计算样本点之间的空间相关性，并根据这些相关性对未知点进行估计。插值后的数据填补了数据中的空白区域，并生成病灶扩散行为空间插值数据，该数据用于展示病灶扩散趋势在不同空间位置的变化情况。在处理病灶扩散行为空间插值数据时，应用滞后性插值方法将数据分段。滞后性插值通过识别数据中的滞后现象，即扩散行为在时间上的延迟效应，来调整数据。具体步骤包括：首先，确定滞后期（如扩散的时间延迟），然后对空间插值数据进行分段处理，将数据按照滞后期划分为若干段。每一段的插值结果反映了病灶扩散在不同时间段的滞后性。处理完成后，生成扩散滞后性插值分段数据，描述不同时间段内病灶扩散的滞后效果。在进行病灶多维影响程度评估时，首先将扩散滞后性插值分段数据与病灶扩散行为趋势数据进行整合。利用多维评估工具（如多元统计分析）对这些数据进行综合分析，评估病灶扩散的多维影响因素。评估过程包括确定评估指标（如扩散速率、空间覆盖度、滞后效应等），应用加权平均法将各个影响因素汇总为综合影响度。分析过程中利用统计模型（如主成分分析）提取主要影响因子。最终，生成病灶扩散多维影响程度数据，该数据综合了扩散趋势和滞后效应的影响，为临床决策提供详细的多维度分析结果。

优选地，步骤S32包括以下步骤：

步骤S321：对病灶扩散行为趋势数据进行趋势尺度效应分析，得到扩散趋势尺度效应数据；

步骤S322：根据扩散趋势尺度效应数据对病灶扩散行为趋势数据进行扩散速率增量间断区间计算，得到扩散速率增量间断区间；

步骤S323：根据扩散速率增量间断区间进行空间趋势非线性差异量化，得到扩散空间趋势差异量化数据；

步骤S324：根据扩散速率增量间断区间以及扩散空间趋势差异量化数据进行空间插值处理，得到病灶扩散行为空间插值数据。

本发明实施例中，首先，选择趋势尺度效应分析方法对病灶扩散行为趋势数据进行处理。使用尺度效应模型（如小波变换）将趋势数据分解为不同尺度的分量，分析每个尺度对病灶扩散行为的影响。具体操作包括：定义尺度范围，并应用小波变换将数据分解为低频和高频分量。然后，计算每个分量的能量和波动性，识别出尺度效应对扩散行为的影响程度。通过分析结果，生成扩散趋势尺度效应数据，这些数据提供了不同尺度下扩散趋势的详细特征。基于扩散趋势尺度效应数据，进行扩散速率增量间断区间计算。首先，对病灶扩散行为趋势数据进行增量计算，以确定扩散速率的变化。应用差分方法计算数据点之间的增量，并识别增量的变化区间。然后，使用阈值分析方法（如均值加减标准差）确定增量的间断点。根据这些间断点划分数据为多个区间，并标记出每个区间的扩散速率变化特征。最终，得到扩散速率增量间断区间数据，描述了扩散速率在不同区间的变化情况。在扩散速率增量间断区间的基础上，进行空间趋势非线性差异量化。应用非线性回归模型（如多项式回归）对每个增量间断区间的数据进行拟合，分析非线性差异。首先，定义非线性模型的参数，并对数据进行回归分析，计算每个区间的拟合误差和模型参数。然后，量化每个区间内的空间趋势差异，包括计算模型的拟合优度和残差。最终，生成扩散空间趋势差异量化数据，提供了扩散行为在空间上的非线性变化信息。利用扩散速率增量间断区间和扩散空间趋势差异量化数据，进行空间插值处理。首先，将增量间断区间数据和空间趋势差异量化数据整合成插值模型的输入。选择适合的空间插值方法（如反距离加权法）对数据进行插值处理。插值过程包括：定义插值网格，并在网格上应用插值算法，将离散的扩散数据点转换为连续的空间数据。然后，根据插值结果生成病灶扩散行为空间插值数据，这些数据展示了病灶扩散行为在空间中的连续分布情况，并反映了不同空间位置的扩散趋势。

优选地，步骤S34包括以下步骤：

步骤S341：对扩散滞后性插值分段数据进行滞后性影响区域划分，得到扩散滞后性影响区域数据；

步骤S342：根据扩散滞后性影响区域数据进行区域影响叠加分析，得到滞后性区域影响叠加数据；

步骤S343：根据滞后性区域影响叠加数据以及病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维度影响因子识别，得到病灶多维度影响因子；

步骤S344：根据病灶多维度影响因子对滞后性区域影响叠加数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据。

本发明实施例中，对扩散滞后性插值分段数据进行滞后性影响区域划分。首先，依据扩散滞后性插值分段数据的空间分布，使用基于阈值的区域划分方法（如K均值聚类算法）对数据进行分组。选择合适的滞后性阈值，定义影响区域的边界。通过分析不同分段内的滞后性数据值，识别滞后性影响区域，标记出不同区域的边界和特征。最终，生成扩散滞后性影响区域数据，提供每个影响区域的空间位置和滞后性影响程度。对扩散滞后性影响区域数据进行区域影响叠加分析。首先，将各个滞后性影响区域的数据叠加到一个统一的分析模型中。使用叠加方法（如加权平均）将不同区域的影响值进行合成，计算每个位置的综合影响程度。对影响叠加结果进行分析，提取出各区域的总体影响特征。最终，生成滞后性区域影响叠加数据，描述了各个区域在扩散行为中的综合影响程度及其空间分布。根据滞后性区域影响叠加数据和病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维度影响因子识别。首先，整合滞后性区域影响叠加数据与病灶扩散行为趋势数据，构建多维度分析模型。应用因子分析方法（如主成分分析）识别出主要的影响因子。通过分析各因子对扩散行为的贡献程度，提取出关键的多维度影响因子。最终，生成病灶多维度影响因子，识别出在病灶扩散过程中对行为产生主要影响的各个因子及其权重。利用病灶多维度影响因子对滞后性区域影响叠加数据进行病灶多维影响程度评估。首先，将识别出的多维度影响因子与滞后性区域影响叠加数据结合，应用加权评估模型（如加权和模型）计算每个区域的多维影响程度。对于每个区域，综合考虑各影响因子的权重及其对扩散行为的贡献，得出综合影响分数。最终，生成病灶扩散多维影响程度数据，提供病灶扩散行为在多维度上的具体影响评估，描述各区域的影响程度及其对整体扩散行为的影响。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；

步骤S42：对病灶扩散深度影响数据进行共性识别，得到病灶扩散影响共性数据；

步骤S43：获取历史临床决策数据；

步骤S44：根据病灶扩散影响共性数据对历史临床决策数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；

步骤S45：根据Q-Learning算法对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

本发明实施例中，对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取。首先，应用特征提取算法（如卷积神经网络）对多维影响程度数据进行处理，提取数据中的深层次特征。构建特征提取模型，将多维数据输入至该模型中，经过多层卷积和池化操作，提取具有代表性的深度特征。对提取的特征进行标准化和缩放，以减少数据间的差异。最终，生成病灶扩散深度影响数据，描述了病灶扩散行为的深度特征及其在不同影响因素下的表现。对病灶扩散深度影响数据进行共性识别。首先，应用共性分析方法（如聚类分析）对深度影响数据进行处理。选择合适的聚类算法（如K均值聚类或层次聚类），将深度影响数据进行分组，识别出各组数据的共性特征。对识别出的共性特征进行提取和汇总，去除噪声数据。最终，生成病灶扩散影响共性数据，描述在不同情况下病灶扩散行为的共性模式及其共通的影响因素。获取历史临床决策数据。首先，从医院数据库中提取内科相关的历史临床决策记录。这些记录包括过去的病例分析、医生的决策依据及其结果。对数据进行整合，确保涵盖不同病例、治疗方案及其效果。对提取的数据进行初步清理，去除重复或无效的记录。最终，得到完整的历史临床决策数据，为后续分析和模型构建提供基础。根据病灶扩散影响共性数据对历史临床决策数据进行临床决策参照耦合。首先，构建参照模型，将病灶扩散影响共性数据与历史临床决策数据结合。应用数据匹配算法（如关联规则挖掘）将共性数据中的特征与历史数据中的决策记录进行配对。对配对结果进行分析，提取出决策过程中的关键参考因子。最终，生成病灶扩散临床决策参照数据，描述病灶扩散行为中的影响因素如何与历史决策相关联。根据Q-Learning算法对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习。首先，构建Q-Learning算法模型，并将病灶扩散临床决策参照数据输入模型中。通过交互式学习，算法不断更新Q值函数，以最优化病灶扩散决策的选择。对每次交互后的学习结果进行存储和分析，评估模型的学习效果。最终，生成病灶扩散决策参照交互数据，描述模型在学习过程中如何调整决策策略，并结合历史数据优化未来的决策过程。

优选地，本发明还提供了一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策系统，用于执行如上所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，该基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策系统包括：

病灶描述分析模块，用于获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

病灶扩散行为预测模块，用于根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

病灶多维影响程度评估模块，用于基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

决策参照学习模块，用于对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

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，因此旨在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可以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)

1.一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

步骤S2：根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

步骤S3：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

步骤S4：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

2.根据权利要求1所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；

步骤S12：对内科病例报告数据和内科病例病灶影像进行数据脱敏，得到内科病例报告脱敏数据和内科病例病灶脱敏影像；

步骤S13：对内科病例报告脱敏数据进行内科病例描述提取，得到内科病例描述数据；

步骤S14：根据内科病例描述数据对内科病例病灶脱敏影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据。

3.根据权利要求1所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：对内科病例病灶影像进行位置分布分析，得到病灶位置分布数据；

步骤S22：根据内科病例病灶描述数据对病灶位置分布数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；

步骤S23：对病灶形态结构数据进行等密度特性识别，得到病灶结构等密度数据；

步骤S24：根据病灶结构等密度数据对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

4.根据权利要求3所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：

步骤S241：对病灶结构等密度数据进行密度演化规律分析，得到病灶结构密度演化规律数据；

步骤S242：根据病灶结构密度演化规律数据对病灶形态结构数据进行病灶空间变异性分析，得到病灶空间变异性数据；

步骤S243：基于策略梯度算法对病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行病灶扩散预测模型构建，得到病灶扩散预测模型；

步骤S244：根据病灶扩散预测模型进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据。

5.根据权利要求4所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，对病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行病灶扩散预测模型构建包括以下步骤：

基于病灶结构密度演化规律数据和病灶空间变异性数据进行空间关联性分析，得到病灶演化空间关联性数据；

对病灶演化空间关联性数据进行局部演化关联速率计算，得到局部演化关联速率数据；

对局部演化关联速率数据进行速率方差计算，得到局部演化速率方差数据；

基于策略梯度算法对局部演化速率方差数据进行连续演化状态学习，得到局部连续演化状态数据；

根据局部连续演化状态数据进行病灶扩散预测模型构建，得到病灶扩散预测模型。

6.根据权利要求1所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；

步骤S32：对病灶扩散行为趋势数据进行空间插值处理，得到病灶扩散行为空间插值数据；

步骤S33：对病灶扩散行为空间插值数据进行滞后性插值分段，得到扩散滞后性插值分段数据；

步骤S34：根据扩散滞后性插值分段数据以及病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据。

7.根据权利要求6所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S32包括以下步骤：

步骤S321：对病灶扩散行为趋势数据进行趋势尺度效应分析，得到扩散趋势尺度效应数据；

步骤S322：根据扩散趋势尺度效应数据对病灶扩散行为趋势数据进行扩散速率增量间断区间计算，得到扩散速率增量间断区间；

步骤S323：根据扩散速率增量间断区间进行空间趋势非线性差异量化，得到扩散空间趋势差异量化数据；

步骤S324：根据扩散速率增量间断区间以及扩散空间趋势差异量化数据进行空间插值处理，得到病灶扩散行为空间插值数据。

8.根据权利要求6所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S34包括以下步骤：

步骤S341：对扩散滞后性插值分段数据进行滞后性影响区域划分，得到扩散滞后性影响区域数据；

步骤S342：根据扩散滞后性影响区域数据进行区域影响叠加分析，得到滞后性区域影响叠加数据；

步骤S343：根据滞后性区域影响叠加数据以及病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维度影响因子识别，得到病灶多维度影响因子；

步骤S344：根据病灶多维度影响因子对滞后性区域影响叠加数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据。

9.根据权利要求1所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；

步骤S42：对病灶扩散深度影响数据进行共性识别，得到病灶扩散影响共性数据；

步骤S43：获取历史临床决策数据；

步骤S44：根据病灶扩散影响共性数据对历史临床决策数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；

步骤S45：根据Q-Learning算法对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。

10.一种基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策方法，该基于多模态预训练大模型的内科重症临床决策系统包括：

病灶描述分析模块，用于获取内科病例报告数据和内科病例病灶影像；根据内科病例报告数据对内科病例病灶影像进行病灶描述映射，得到内科病例病灶描述数据；

病灶扩散行为预测模块，用于根据内科病例病灶描述数据进行不同病灶位置的病灶形态结构分析，得到病灶形态结构数据；对病灶形态结构数据进行病灶扩散行为预测，得到病灶扩散行为预测数据；

病灶多维影响程度评估模块，用于基于多模态预训练大模型对病灶扩散行为预测数据进行扩散行为趋势模拟，得到病灶扩散行为趋势数据；根据病灶扩散行为趋势数据进行病灶多维影响程度评估，得到病灶扩散多维影响程度数据；

决策参照学习模块，用于对病灶扩散多维影响程度数据进行深度特征提取，得到病灶扩散深度影响数据；根据病灶扩散深度影响数据进行临床决策参照耦合，得到病灶扩散临床决策参照数据；对病灶扩散临床决策参照数据进行交互学习，得到病灶扩散决策参照交互数据。