一种基于原型学习的可解释性Transformer医疗诊断方法

本发明属于人工智能与医疗诊断技术领域，具体涉及一种基于原型学习的可解释性Transformer医疗诊断方法，包括下列步骤：数据预处理；原型特征提取；模型架构；注意力机制优化；键值对存储：将键值对存储为参数化原型；损失函数设计；选择Adam算法来训练模型，并根据实际情况调整学习率和批次大小超参数；模型评估与调优。本发明引入原型学习机制，优化Transformer模型的注意力机制，这一创新性的做法克服了现有技术中模型解释性不足的缺点。通过结合原型特征和注意力权重，模型能够更准确地定位关键信息，提高医疗诊断的准确性。