申请/专利权人：广东医科大学附属医院

申请日：2024-05-20

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118197529A

主分类号：G16H20/00

分类号：G16H20/00;G16H10/60;G16H50/30;G16H70/20;G16H70/40;G06F40/30;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/09;G16H20/10;G16H20/30;G16H20/60

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开

摘要：本申请提供一种基于AI辅助的个性化护理建议推送方法，首先从用户健康文本记录中提取健康指标和护理需求信息，通过语义特征处理将这些信息转化为机器可理解的格式，并利用基础文本生成网络生成综合护理需求文本。随后，对综合护理需求文本进一步处理，通过护理建议生成模块生成个性化的护理建议。整个过程中，通过构建全局训练误差参数并优化文本生成网络的网络参数，确保生成的护理建议文本的准确性和个性化。最终，优化后的目标文本生成网络能够对任意输入的健康状态描述段落提供个性化的护理建议，实现了对用户健康状态的精准分析和个性化护理建议的高效生成，为用户提供了更加优质、个性化的护理服务。

主权项：1.一种基于AI辅助的个性化护理建议推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取样例用户健康文本记录，所述样例用户健康文本记录中包含各项样例健康状态描述段落，从每一项所述样例健康状态描述段落中确定各个第一健康指标语义单元和各个第一护理需求语义单元；对各个所述第一健康指标语义单元进行第一语义特征处理，并将各个第一语义特征处理后的第一健康指标语义单元加载到在先生成的基础文本生成网络中的注意力模块，生成所述注意力模块提取的各项所述样例健康状态描述段落对应的各个第二健康指标语义单元；将各个第一护理需求语义单元和各个第二健康指标语义单元进行关联整合，生成各项所述样例健康状态描述段落的各个综合护理需求文本；对各个所述综合护理需求文本进行第二语义特征处理，并将各个第二语义特征处理后的综合护理需求文本加载到所述基础文本生成网络中的护理建议生成模块，生成所述护理建议生成模块确定的各项所述样例健康状态描述段落对应的各个个性化护理建议文本；基于各项所述样例健康状态描述段落对应的各个第一健康指标语义单元、各个第二健康指标语义单元、各个综合护理需求文本和各个个性化护理建议文本，构建全局训练误差参数；以所述全局训练误差参数收敛为网络学习方向，对所述基础文本生成网络进行网络参数优化，生成优化完成的目标文本生成网络，并基于所述目标文本生成网络对任意输入的样例健康状态描述段落进行个性化护理建议文本生成。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东医科大学附属医院 基于AI辅助的个性化护理建议推送方法

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