摘要
本公开提供了一种基于大模型的医学数据处理方法、系统及相关设备,涉及医疗数据处理技术领域。该方法包括:获取目标对象的多模态医学数据;对多模态医学数据进行特征提取与融合;将多模态融合特征数据输入至预先训练好的颅内动脉粥样硬化性狭窄ICAS卒中风险预测模型中,输出目标对象在多个时段的ICAS卒中风险预测结果;基于大语言模型驱动的医疗推理智能体系统,根据目标对象在各个时段的ICAS卒中风险预测结果,生成目标对象的个性化康复方案;获取目标对象在各个时段的状态数据和反馈数据,并根据目标对象在各个时段的状态数据和反馈数据,对医疗推理智能体系统的推理策略进行动态优化。本公开能实现对ICAS患者卒中风险的精细化量化与全周期智能化管理。