本發明涉及互聯網醫療，尤其涉及一種互聯網醫療的多模態診療數據分析與輔助診斷方法。

背景技術：

1、隨著信息技術和醫療服務的快速發展，互聯網醫療成為提升醫療資源利用率和診斷效率的重要手段。然而，互聯網醫療的核心數據來源——多模態診療數據，包括文本、圖像、時序信號等不同模態的數據，其融合和分析仍面臨重大挑戰，直接影響智能醫療系統的診療效率與精度。多模態診療數據包含豐富的病情信息和臨床特征，是輔助診斷決策的重要依據，但數據特性上的多樣性和復雜性，使得現有的診療數據分析方法在實際應用中難以滿足需求。

2、在現有技術中，傳統的多模態診療數據分析方法主要依賴于單一模態分析或淺層特征融合模型，這些方法在面對多模態數據的復雜性、稀疏性和隱私保護需求時，暴露出諸多不足。具體來說，現有技術在以下方面存在明顯缺陷：

3、1.多模態數據融合能力不足：現有方法往往難以有效地捕獲多模態數據間的深層關聯性，導致數據融合后的特征表示缺乏統一性和完整性，限制了診斷模型的性能。

4、2.隱私保護機制薄弱：傳統方法對診療數據的隱私保護主要依賴簡單的加密或權限控制，難以滿足分布式數據協同分析中對數據隱私的高標準要求，增加了患者隱私泄露的風險。

5、3.數據稀疏性和不均衡性處理能力不足：現有技術對稀有病癥和異常數據的分析能力較弱，在稀疏或不均衡數據場景下，診斷模型的表現顯著下降。

6、4.診斷決策的實時性和精度欠缺：傳統診斷模型多基于固定規則或淺層學習，難以應對復雜病理模式的動態演變，缺乏對實時決策支持的全面能力。

7、5.缺乏統一的時空動態建模能力：現有技術對病情演變的時空特性建模能力不足，無法提供針對病情變化趨勢的動態預測和診斷支持，導致決策的不精準性。

8、因此，如何提供一種互聯網醫療的多模態診療數據分析與輔助診斷方法是本領域技術人員亟需解決的問題。

技術實現思路

1、本發明的一個目的在于提出一種互聯網醫療的多模態診療數據分析與輔助診斷方法，本發明充分利用了多模態數據融合、隱私保護診斷模型、因果推斷技術、時空動態建模以及量子計算等先進算法，詳細描述了智能化分析多模態診療數據和實時輔助診斷的技術方案，具備數據融合能力強、隱私保護性高、診斷精度高和實時決策支持能力強的優點。

2、根據本發明實施例的一種互聯網醫療的多模態診療數據分析與輔助診斷方法，包括如下步驟：

3、s1、通過基于量子態優化的非線性映射算法，對多模態診療數據進行特征提取與融合；

4、s2、構建自適應動態關系網絡，利用時間敏感性建模技術，捕獲多模態診療數據中跨域特征間的復雜交互關系；

5、s3、基于動態語義推理的醫療知識圖譜增強方法，融合稀疏醫療數據中的隱性特征與語義關聯；

6、s4、應用因果推斷技術對診療決策過程進行優化，通過因果關系識別與干預仿真，生成針對復雜病理模式的診療路徑；

7、s5、利用融合生成式對抗網絡與稀疏張量分解的技術，對診療數據中的異常缺失值進行合成與補全；

8、s6、構建去中心化加密聯邦學習網絡，保護患者隱私，進行多方數據協同建模，增強診斷效率與安全性；

9、s7、基于時空動態關系建模技術，對病情演變路徑進行實時預測，形成動態決策支持；

10、s8、結合量子計算的復雜模式識別算法，對診療數據中的高維特征模式進行加速分析。

11、可選的，所述s1具體包括：

12、s11、對多模態診療數據進行初步分類，將其劃分為結構化數據、非結構化數據以及高維時序數據，采用多分辨率編碼策略對數據進行統一標準化預處理；

13、s12、通過量子態生成網絡對標準化后的數據構建高維量子態映射，包括將數據特征嵌入至量子態表示空間，生成初始量子態其中wi表示自適應權重系數，|xi>表示特征的量子態投影；

14、s13、基于動態哈密頓量調控的特征優化模型，定義優化目標函數：

15、

16、其中sij為特征相似性矩陣，ci和cj為權重系數，μ為稀疏性調節參數，通過變分量子算法優化特征權重分布；

17、s14、利用量子疊加態分析技術，將優化后的特征投影到高效特征子空間，通過衡量特征重要性，剔除冗余和無關特征：

18、h(|ψ>)＝-∑ipilog(pi)；

19、其中，pi表示特征態的概率幅值；

20、s15、采用量子糾纏特性構建特征融合網絡，通過參數化多體糾纏門操作生成多模態數據的聯合特征表征，最終輸出融合特征向量|φ>＝u(θ)|ψ>，其中u(θ)為優化后的量子門矩陣；

21、s16、對融合特征執行量子態降維與標準化重組，生成統一的多模態診療特征矩陣，保留高維特征的關鍵信息。

22、可選的，所述s2具體包括：

23、s21、對多模態診療數據中的時間序列數據和非時間序列數據進行聯合建模，采用異構圖結構定義多模態特征節點及其跨模態關聯關系，構建異構特征交互圖g＝(v,e)，其中v表示特征節點集合，e表示節點間的交互關系；

24、s22、通過動態圖神經網絡模型更新跨模態特征間的交互權重，動態權重更新規則為：

25、rij(t+1)＝f(rij(t),xi(t),xj(t),δt)；

26、其中rij(t)表示時間t時特征i和j的關聯權重，f為動態更新函數，δt為時間間隔，xi(t)和xj(t)分別為節點i和j在時間t的特征值；

27、s23、基于多頭注意力機制捕獲特征間的多樣化交互關系，構建時間敏感性權重矩陣：

28、

29、其中和分別為時間t時第k個注意力頭的查詢和鍵向量，d為特征維度，表示時間關聯權重矩陣；

30、s24、結合圖卷積層和時間依賴模塊進行動態特征表示更新，節點特征更新規則為：

31、

32、其中為節點i在第k層的特征表示，n(i)為節點i的鄰接節點集合，w)k為可學習權重矩陣，σ為非線性激活函數；

33、s25、通過自適應時間權重調控機制優化特征狀態轉移過程，利用時間敏感性函數計算節點權重轉移參數：

34、

35、其中αk為第k層注意力頭的權重系數，wt為時間依賴特征權重矩陣；

36、s26、生成包含動態關系交互的最終特征表征矩陣，將時間依賴性與跨模態交互特性進行深層融合，形成多維關聯性優化的最終特征表示。

37、可選的，所述s3具體包括：

38、s31、構建基礎醫療知識圖譜，通過對稀疏醫療數據提取醫療實體和關系，生成初始圖譜結構，并將每個實體和關系映射至低維向量空間，生成對應的圖譜嵌入；

39、s32、基于圖嵌入的動態語義推理方法，設計實體和關系的更新規則，計算節點嵌入的更新值：

40、

41、其中，為實體間關系集合，vr為關系嵌入，ve′為鄰居節點嵌入，φ和ψ為嵌入更新函數；

42、s33、構建動態權重分配機制，根據時間依賴性調整知識圖譜中實體和關系的重要性，計算關系權重調整矩陣：

43、wr(t)＝γ·wr(t-1)+(1-γ)·f(t)；

44、其中，γ為時間平滑參數，f(t)為時間特征函數，wr(t)為關系在時間t的權重值；

45、s34、采用跨實體的語義關聯增強模型，通過圖注意力機制對實體及其鄰接關系進行加權分析，生成增強后的語義權重矩陣，并采用圖譜嵌入的稀疏表示，生成知識圖譜增強的特征矩陣；

46、s35、將動態調整后的知識圖譜嵌入整合為最終的語義特征表示，結合跨時間和跨模態的關聯關系。

47、可選的，所述s4具體包括：

48、s41、構建基于動態特征權重的因果關系圖模型，將診療數據中的變量定義為節點，變量之間的潛在因果關系作為有向邊，生成因果關系圖g＝(v,e,w)，其中w為邊權值集合，表示因果關系強度；

49、s42、采用基于強化學習的因果結構搜索算法，動態優化因果關系圖的拓撲結構：

50、

51、其中cycle(g)為無環約束懲罰項，β為正則化參數，p(vj|vi)表示節點vi和vj的條件概率；

52、s43、采用因果效應計算的變分推斷模型，通過擬合干預分布p(y|do(x＝x))，計算干預效應值：

53、δy＝∫z(p(y|x＝x,z)-p(y|x＝x',z))p(z)dz；

54、其中δy表示目標變量y的干預效果變化，z為潛在混雜變量；

55、s44、利用優化后的因果關系圖進行診療路徑生成，通過識別因果圖中的關鍵變量和關鍵路徑，動態調整診療干預策略，使最優變量調整順序滿足復雜病理模式的因果依賴關系；

56、s45、構建基于生成對抗網絡的干預仿真模型，模擬不同診療路徑下的病情發展軌跡，生成診療干預的實時反饋數據，并輸出優化后的診療路徑方案。

57、可選的，所述s5具體包括：

58、s51、構建稀疏診療數據的高維張量表示其中i、j、k分別表示數據的維度，對異常值與缺失值使用稀疏矩陣分解初始化，生成初始估計矩陣tinit；

59、s52、基于生成式對抗網絡的稀疏數據補全模型，定義生成器g和判別器d，生成器通過結合上下文特征生成補全后的張量

60、

61、其中∈為嵌入的診療特征噪聲向量，結合數據模式進行補全操作；

62、s53、通過動態判別機制優化判別器d，判別器將生成張量與真實數據張量treal的結構差異量化為條件判別分布：

63、

64、s54、采用稀疏張量正則化約束，定義生成器的目標函數，通過稀疏性和內容保真性聯合優化生成器g：

65、

66、其中∥·∥1為l1范數，α為稀疏正則化參數，tobs表示觀測到的張量數據；

67、s55、結合多模態生成式對抗機制，對補全的稀疏張量進行逐步優化，生成最終張量topt，并通過多層判別器評估補全質量。

68、可選的，所述s6具體包括：

69、s61、構建基于去中心化拓撲的聯邦學習網絡，參與節點集合為p＝p1,p2,...,pn}，每個節點持有本地診療數據di和唯一加密密鑰對

70、s62、采用基于同態加密的分布式模型更新協議，各節點對本地模型參數wi進行加密，生成加密模型其中e為同態加密函數，通過分布式加密通道上傳至聯邦服務器；

71、s63、在聯邦服務器中，采用多層安全聚合算法對各節點上傳的加密模型進行無解密的加權聚合，計算聚合結果：

72、

73、其中ωi為節點pi的權重系數，根據數據量和任務貢獻動態調整；

74、s64、通過隱私增強的密鑰交換協議，服務器將聚合后的加密結果wagg分發至所有節點，各節點使用私鑰解密聚合模型，并計算本地模型更新：

75、

76、其中η為自適應學習率，為節點pi的本地損失梯度；

77、s65、通過差分隱私擾動機制，對上傳和分發的模型參數添加擾動噪聲，通過噪聲分布函數n(0,σ2)使聯邦學習過程中各節點的數據隱私不被泄露；

78、s66、在聯邦學習過程中構建動態模型一致性驗證機制，實時監控加密參數的完整性和聚合結果的可信性，通過多輪迭代優化，生成最終聯邦模型wfinal，并以去中心化的形式存儲于各參與節點。

79、可選的，所述s7具體包括：

80、s71、構建動態時空特征表示，將病情數據建模為包含時間序列和空間關聯的高維張量其中t為時間維度，n為節點數量，d為特征維度，利用稀疏編碼初始化時間和空間特征表示；

81、s72、基于動態時空圖網絡，將時空特征表示為動態圖結構gt＝(vt,et)，其中vt為時間t的節點集合，et為時間t的動態邊集合，時空權重函數為w(t,vi,vj)，表示節點間的關聯強度，更新動態圖結構；

82、s73、采用圖神經網絡進行時空特征建模，通過動態卷積機制更新節點特征fv(t)：

83、

84、其中φ為特征交互函數，n(v)表示節點v的鄰居集合，σ為非線性激活函數；

85、s74、采用時空交互注意力機制，優化時間和空間特征的交互權重，通過時空聯合注意力矩陣a(t,s)表示時間步t和空間節點s的聯合重要性：

86、

87、其中qt和ks分別為時間和空間特征的查詢和鍵表示，dts為聯合維度；

88、s75、通過動態遞歸預測模型生成病情演變路徑，預測病情狀態

89、

90、其中g為遞歸映射函數，結合時空特征生成多步預測結果；

91、s76、實時更新預測模型，通過多輪迭代優化生成動態病情演變預測結果，用于診療過程的時空決策和干預路徑生成。

92、可選的，所述s8具體包括：

93、s81、對診療數據進行高維特征嵌入表示，構建包含多模態特征的張量其中n為數據樣本數，d為特征維度，并對張量進行量子態初始化，生成量子特征其中ci為權重系數，|xi>為基礎態；

94、s82、通過量子疊加機制對高維特征模式進行特征編碼，采用量子門操作u(x)作用于量子態|ψ>，生成編碼后的特征：

95、|ψenc>＝u(x)|ψ>；

96、s83、基于量子相干計算實現復雜模式識別，設計量子哈密頓優化器h＝hdiag+hinter，其中hdiag表示特征間的獨立屬性，hinter表示特征間的交互關系，通過最小化量子能量e＝<ψenc|h|ψenc>提取主要特征模式；

97、s84、采用量子傅里葉變換對特征模式進行降維處理，計算高維特征的頻域：

98、

99、其中fk為降維后的頻域特征，xj為原始特征值；

100、s85、利用量子糾纏特性構建多模態特征融合模型，通過量子控制門c(u)實現跨模態特征模式的關聯識別，生成最終的融合特征態|φ>；

101、s86、輸出融合后的特征模式，通過經典與量子聯合優化算法進行加速分析，并生成用于診療分析的復雜模式特征結果。

102、本發明的有益效果是：

103、(1)本發明通過結合多模態數據協同分析、自適應動態關系建模、因果推斷技術和量子計算等多種方法，實現了對復雜診療數據的深度融合和高效分析，使系統能夠準確挖掘多模態數據之間的深層關聯，顯著提升診斷模型的性能，特別是在復雜病理模式和稀疏數據場景中的表現。

104、(2)本發明通過引入分布式聯邦學習與同態加密技術，構建隱私保護診斷模型，實現了在多方協同建模中的高安全性和高效率，確保患者數據隱私在診療過程中不被泄露，滿足嚴格的醫療隱私保護需求，同時增強了數據共享和診斷能力。

105、(3)本發明通過結合動態語義推理的醫療知識圖譜、時空動態關系建模及生成式對抗網絡，能夠動態預測病情演變路徑和優化診療路徑，形成實時的診斷決策支持，大幅提升診斷效率和決策精準度，特別適用于快速變化的病情管理場景。

106、(4)本發明通過量子態優化的非線性特征分析及模式識別算法，對診療數據中的高維復雜模式進行加速分析，降低了計算成本，提升了診療數據處理的實時性，為復雜診療場景提供了高效、智能的輔助支持。