一种基于数字孪生的奶牛远程诊疗系统的制作方法

本发明涉及智慧畜牧，更具体地说，它涉及一种基于数字孪生的奶牛远程诊疗系统。

背景技术：

1、在规模化奶牛养殖场景中，传染性疾病暴发时部分个体可能同时患有并发症，远程诊疗系统需要同时完成个体联合治疗方案优化与群体传播链遏制两项任务。现有远程诊疗系统通常借助数字孪生技术对奶牛生理状态进行建模，并结合强化学习方法优化给药方案。

2、然而，现有技术存在以下不足：其一，针对并发症联合治疗的药物动力学仿真采用各药物独立的常微分方程模型，未考虑多药物共存时代谢酶竞争性抑制和血浆蛋白结合位点竞争等交互效应，导致药物浓度预测产生系统性偏差，使联合治疗方案的评估可靠性不足；其二，个体治疗优化的奖励函数仅关注个体疾病治愈进度和产奶恢复，不感知该个体在牛群传播链中的拓扑位置，使得位于传播链核心枢纽位置的高传染性个体在完成治疗前持续作为传播源向邻居牛传播疾病，同时传播链末端的低风险个体被分配过多资源，造成远程诊疗系统在群体疫情暴发时整体资源分配效率低下。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于数字孪生的奶牛远程诊疗系统，解决相关技术中缺乏对牛群个体间疾病传播关系的定量刻画、无法在多药共存条件下评估药物交互作用对血药浓度的影响、以及治疗资源分配未能兼顾个体病情与群体传播紧迫度的技术问题。

2、本发明公开了一种基于数字孪生的奶牛远程诊疗系统，包括：

3、时变接触关系分析模块，配置为基于牛群空间位置数据与设备使用记录生成时变接触关系邻接矩阵；

4、行为残差时空关联图组装模块，配置为基于各奶牛的行为残差向量序列与所述时变接触关系邻接矩阵组装牛群行为残差时空关联图；

5、传播链识别与标记模块，配置为将所述牛群行为残差时空关联图输入时空图注意力网络，输出各节点的传播链位置标签与枢纽中心性分量；

6、传播紧迫度评估模块，配置为基于所述传播链位置标签、邻居感染状态统计与所述枢纽中心性分量计算归一化传播紧迫度分数；

7、多药物耦合动力学仿真模块，配置为检索候选药物并组装药物交互邻接矩阵，生成多药物耦合动力学仿真器；

8、分层强化学习治疗优化模块，配置为将所述归一化传播紧迫度分数注入策略网络的状态输入与奖励函数，输出治疗方案并生成远程诊疗综合报告。

9、进一步地，所述时变接触关系分析模块在滑动时间窗口内对每对奶牛统计空间距离低于接触阈值的累计时长与共享设备使用时间重叠的累计次数，分别对和进行z-score标准化后，按以下公式计算接触强度得分：，其中，与分别为空间接近时长与设备共用次数的权重系数；将全部奶牛对的接触强度得分组装为时变接触关系邻接矩阵，为牛群中奶牛总数。

10、进一步地，所述行为残差时空关联图组装模块获取每头奶牛数字孪生体输出的行为残差向量序列，所述行为残差向量为数字孪生体预测的期望行为参数与实际采集行为参数之差；将每头奶牛作为图节点，以其行为残差向量序列作为节点特征，其中为时间窗口内的时间步总数，为行为指标总数，以所述时变接触关系邻接矩阵作为边权重，组装牛群行为残差时空关联图，为节点集合，为边集合；在组装节点特征前对行为残差向量中各维度分别进行z-score标准化。

11、进一步地，所述时空图注意力网络包含空间图注意力聚合子模块，所述空间图注意力聚合子模块以各节点行为残差向量序列在时间维度上的均值向量作为空间特征输入，对节点与邻居节点按以下公式计算注意力系数：，其中，为空间特征变换矩阵，为变换后的特征维度，为注意力参数向量，表示向量拼接操作，为方向一致性调节系数，为时变接触关系邻接矩阵中对应的边权重；对注意力系数在邻居集合上进行softmax归一化后加权聚合邻居节点的变换特征，获得空间聚合特征向量。

12、进一步地，所述时空图注意力网络还包含时序门控编码子模块和传播链位置分类子模块；所述时序门控编码子模块将所述空间聚合特征向量与节点在各时间步的原始残差向量拼接后按时间步顺序输入门控循环单元，以最终时间步的隐藏状态作为时空联合编码向量；所述传播链位置分类子模块对所述时空联合编码向量经全连接层映射后进行softmax分类，输出源头节点、中继节点、末端节点和未关联节点四类传播链位置标签的概率分布，取概率最高的类别作为传播链位置标签；从所述时空联合编码向量经独立的全连接层分别映射获得时序先发性分量和枢纽中心性分量，其中反映该节点残差异常在时序上相对于邻居节点出现的先后程度，反映该节点在传播网络中的拓扑重要性；将时序先发性分量超过预设阈值且传播链位置标签为源头节点的个体标识为疑似传播源。

13、进一步地，所述传播紧迫度评估模块对每头待治疗奶牛按以下公式计算传播紧迫度分数：，其中，为传播链位置标签的数值映射函数，将源头节点、中继节点、末端节点和未关联节点分别映射为递减的预设数值，为一阶邻居中未感染个体数量，为一阶邻居中已感染但未接受治疗的个体数量，为枢纽中心性分量，、、、分别为对应分量的权重系数；在加权求和前对各分量分别进行z-score标准化；对所有待治疗奶牛的传播紧迫度分数进行归一化处理，获得归一化传播紧迫度分数，为待治疗奶牛集合。

14、进一步地，所述多药物耦合动力学仿真模块基于待治疗奶牛的并发病症标签从候选药物库中检索候选药物列表，从药物交互系数数据库中查询任意两种候选药物之间的代谢酶竞争系数与蛋白结合竞争系数，分别组装代谢酶竞争系数矩阵和蛋白结合竞争系数矩阵；对于种共存药物中第种药物，其耦合动力学方程为：，其中分布容积的动态调整项为：，为药物在仿真时刻的血药浓度，为生物利用度，为给药剂量，为吸收速率常数，为消除速率常数，为基线表观分布容积，为药物对药物的代谢酶竞争系数，为代谢酶竞争性抑制的半数最大抑制浓度，为药物对药物的蛋白结合竞争系数，为蛋白结合位点竞争置换的半数最大置换浓度，为共存药物总数；所述多药物耦合动力学仿真器接收给药方案作为输入，通过数值积分求解所述耦合动力学方程，输出各药物在多药共存条件下的血药浓度时间序列。

15、进一步地，所述分层强化学习治疗优化模块包含上层策略网络和下层策略网络；所述上层策略网络以多层感知机实现，其输入状态向量由该奶牛当前各并发病症的严重度评分向量与所述归一化传播紧迫度分数拼接组成，在拼接前对严重度评分向量各维度进行z-score标准化，输出各病种的治疗优先级权重向量和资源分配比例向量，并在全牛群层面施加总药物资源预算约束；所述下层策略网络以多层感知机实现，其输入为所述资源分配比例向量和所述归一化传播紧迫度分数，针对每头奶牛的每个病种输出药物选择动作、剂量动作和给药间隔动作，其中药物选择动作为离散动作，剂量动作和给药间隔动作为连续动作；将联合给药动作输入所述多药物耦合动力学仿真器获得血药浓度时间序列并据此更新数字孪生体中各生理子系统的状态参数。

16、进一步地，所述分层强化学习治疗优化模块在每个仿真时间步结束后按以下公式计算复合即时奖励值：，其中，为各并发病症治愈进度奖励，基于数字孪生体中各病症严重度评分的下降幅度计算；为多药物联合毒性惩罚项，基于各药物浓度是否超出安全浓度区间计算并取负值；为产奶恢复奖励，基于产奶量指标相对于基线水平的恢复比例计算；为群体传播遏制奖励，，与分别为治疗动作执行前后的归一化传播紧迫度分数；、、、为各奖励分项的权重系数；在加权求和前对各奖励分项分别进行z-score标准化；所述上层策略网络和下层策略网络分别以各自层级的累积期望奖励为优化目标，采用分层策略梯度算法分别更新参数直至收敛。

17、本发明公开了一种基于数字孪生的奶牛远程诊疗方法，用于执行上述基于数字孪生的奶牛远程诊疗系统，包括：

18、步骤1：通过时变接触关系分析模块获取牛群空间位置数据与设备使用记录，计算每对奶牛的接触强度得分，生成时变接触关系邻接矩阵；

19、步骤2：通过行为残差时空关联图组装模块获取各奶牛的行为残差向量序列，结合所述时变接触关系邻接矩阵组装牛群行为残差时空关联图；

20、步骤3：通过传播链识别与标记模块将所述牛群行为残差时空关联图输入时空图注意力网络，输出各节点的传播链位置标签、枢纽中心性分量及疑似传播源标识；

21、步骤4：通过传播紧迫度评估模块基于所述传播链位置标签、邻居感染状态统计与所述枢纽中心性分量计算并归一化每头待治疗奶牛的传播紧迫度分数；

22、步骤5：通过多药物耦合动力学仿真模块基于并发病症标签检索候选药物，组装药物交互邻接矩阵并生成多药物耦合动力学仿真器；

23、步骤6：通过分层强化学习治疗优化模块将所述归一化传播紧迫度分数注入策略网络的状态输入与奖励函数，经迭代仿真优化后输出治疗方案，生成远程诊疗综合报告并推送至远程兽医诊疗终端。

24、本发明具有以下有益效果：

25、其一，多药物耦合动力学仿真模块将各药物独立的常微分方程药物动力学模型改造为基于药物交互邻接矩阵的耦合常微分方程组，在清除率项中引入依赖于共存药物浓度和代谢酶竞争系数矩阵的michaelis-menten型非线性抑制因子，在分布容积项中引入依赖于共存药物浓度和蛋白结合竞争系数矩阵的动态调整项。由于耦合常微分方程组中各药物的浓度变化相互关联，当一种药物浓度升高抑制另一种药物的代谢清除时，被抑制药物的浓度曲线将相应抬升，这一交互过程在独立方程模型中无法体现。因此，多药物耦合动力学仿真模块克服了独立模型在多药共存条件下忽略代谢竞争和蛋白结合竞争所导致的药物浓度预测系统性偏差，使并发症联合治疗方案在仿真环境中的浓度预测与实际用药情形的一致性得以提升，从而增强了治疗方案评估的可靠性。

26、其二，传播链识别与标记模块通过时空图注意力网络从牛群行为残差时空关联图中提取各节点的传播链关联嵌入向量，并从中分别映射出传播链位置标签、枢纽中心性分量和时序先发性分量；传播紧迫度评估模块基于上述输出计算归一化传播紧迫度分数，并将其注入分层强化学习框架的上层策略网络输入状态和复合即时奖励函数中。由于归一化传播紧迫度分数同时参与状态表征和奖励计算，个体治疗优化过程在生成给药方案时能够感知该个体在牛群传播链中的拓扑位置和对群体传播动态的贡献度。传播链核心枢纽位置的个体因归一化传播紧迫度分数较高而在资源分配中被优先安排，其传染性病症获得更高的治疗优先级权重，从而加速降低其传染性并减少对邻居牛的持续传播；传播链末端的低风险个体则按需获得适度资源，避免资源过度集中于低传播贡献度的个体。因此，本发明克服了个体治疗优化与群体传播控制彼此隔离所导致的资源分配效率低下，使远程诊疗系统在传染性疾病暴发伴随并发症的复合场景下能够协同兼顾个体治愈进度与群体传播遏制的双重目标。