摘要
本发明提供一种基于医疗大模型的医疗病案数据处理方法及系统,首先获取目标医疗实体的历史病案数据单元集,包含多个医疗实体及诊疗记录特征。接着提取核心特征向量,依预设规则筛选邻居数据单元集合,利用多层注意力机制,根据核心特征向量与邻居数据单元的动态关联评分调整权重,为各邻居数据单元分配特征权重,输出加权特征向量,之后将加权特征向量与核心特征向量跨层融合,生成综合特征表达,最后调用预训练的医疗推荐模型对综合特征表达进行时序预测,输出推荐优先级评分,并据此优化模型参数,实现对医疗病案数据的有效处理及后续诊疗推荐的优化。