跨系统医疗数据交互与多智能体控制方法、系统及装置

本发明涉及医疗人工智能、医疗数据处理理、多智能体协同控制及知识工程，尤其涉及一种跨系统医疗数据交互与多智能体控制方法、系统及装置。

背景技术：

1、中西医结合数据治理场景中同时存在医院信息系统、电子病历系统、检验检查系统、中医专病系统、临床知识库、指南数据库以及各类类脑推理与智能体服务系统。上述系统在数据模式、术语体系、传输方式、权限边界及处理逻辑上长期异构，导致病历、诊疗单、检验指标、证候记录以及医学书籍、指南知识等数据信息难以在系统之间稳定共享，进而限制了中西医协同智能化应用的落地。

2、现有技术通常针对单一数据源或单一模型构建点状解决方案。一方面，不同系统之间缺乏兼容结构化数据、半结构化文档及非结构化医学知识文本的统一交互接口，尤其对指南、书籍、古籍和病例文书等知识型数据缺少一致的接入和处理方案；另一方面，多家医院、多套平台和多种模型共同参与处理时，源数据、传输数据、处理数据和结果数据之间缺少贯通式一致性校验机制，容易出现编码失配、单位混乱、语义漂移和结果失真。

3、进一步地，随着多智能体技术在医疗数据管理和辅助决策中的应用增加，不同智能体常分别承担数据接入、知识抽取、检索校验、临床推理、文档生成与审计等任务，但现有方案往往缺乏统一的控制平面和全局调度机制，难以根据任务优先级、资源占用、技能能力和安全策略对多个智能体进行动态编排，从而造成资源争用、重复执行、响应延迟升高以及异常恢复能力不足。

4、此外，现有系统普遍缺少能够覆盖数据来源、处理过程、智能体调用、提示模板版本、工具调用及结果发布的完整追溯体系。当系统输出出现错误、偏差或合规争议时，难以精确定位是源数据问题、传输问题、标准化问题、知识抽取问题、模型幻觉问题还是智能体协同问题，严重影响医疗场景中数据系统的可信度、可审计性和推广应用价值。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种跨系统医疗数据交互与多智能体控制方法、系统及装置，尤其针对中西医结合的医疗数据，以解决现有技术中存在的以下至少一种问题：不同医疗系统与知识系统之间缺少兼容多种数据类型的统一交互接口；多源异构数据在跨系统共享过程中缺少全链路一致性校验，难以保证共享准确性；多智能体缺少统一控制平面和全局资源感知能力，导致调度效率低下；以及数据流转与智能体操作过程缺少完整追溯。

2、基于上述问题，本发明提供了以下方案：

3、第一方面，本发明提供跨系统医疗数据交互与多智能体控制方法，包括：

4、s1、接收来自多个医疗信息系统、医学知识系统及智能体服务系统的原始数据与原始任务请求，并按照统一数据模式构建标准化数据交互接口，对对不同类型数据进行分类接入与统一封装；所述不同类型数据包括结构化数据、半结构化数据及非结构化数据；不同类型的数据包括丽日电子病历、诊疗单、医嘱信息、检验检查结果、中医四诊信息、临床指南、医学书籍、文献资料及知识图谱数据等；

5、s2、将通过所述标准化数据交互接口接入的数据送入ai数据中台，并结合dataflow管线对不同类型数据执行解析、抽取、标准化、分段、重组与统一表示处理，形成可被类脑系统与多智能体系统共同调用的标准数据对象；

6、s3、构建覆盖数据发送端、传输链路、处理节点、推理节点及结果输出端的多系统数据一致性校验，对所述标准数据对象执行语法一致性校验、模式一致性校验、术语编码一致性校验、语义证据一致性校验及结果追溯一致性校验，并根据校验结果输出一致性通过的数据对象或待复核的数据对象；

7、s4、构建智能体协同层，采集智能体运行状态、技能可用性、工具权限、会话负载、资源占用及任务优先级信息，建立全局资源状态感知模型；

8、s5、基于所述全局资源状态感知模型，对各智能体进行任务分解、路由调度和资源分配，以生成跨系统数据交互结果与多智能体协同处理结果；所述智能体包括数据接入智能体、知识抽取智能体、术语映射智能体、一致性校验智能体、协同推理智能体及审计追溯智能体；

9、s6、对所述跨系统数据交互结果与多智能体协同处理结果建立服务追溯记录，所述服务追溯记录至少包括源系统标识、数据版本、输入哈希、输出哈希、调用智能体标识、调用工具标识、提示模板版本、时间戳及证据引用信息，从而形成数据流转与智能体操作的完整轨迹。

10、优选地，所述s1中，所述标准化数据交互接口采用分层适配结构，包括接入适配层、标准封装层、语义映射层及安全控制层；其中，所述标准封装层将不同来源的数据封装为统一数据信封对象，所述数据信封对象表示为，至少包括头部元数据、有效信息载荷、基础元信息以及安全策略与访问控制信息。

11、优选地，所述s2中，dataflow管线用于对结构化医疗数据执行字段标准化、单位统一和时间轴对齐，对半结构化医疗文档执行标题层级、段落边界、表格结构及关键字段抽取，对临床指南、医学书籍、古籍文本及pdf文档执行文档分段、实体识别、关系抽取、术语归一化和证据片段索引构建，并输出标准数据对象、知识对象及证据索引。

12、优选地，所述s3中，多系统数据一致性校验机制包括源端校验、传输校验、处理校验、推理校验及结果校验，并根据模式一致性得分、编码一致性得分、单位一致性得分、证据对齐得分及追溯完整性得分生成综合一致性评分：

13、

14、其中，至为权重系数。当综合一致性评分低于预设阈值c0时，触发重检索、重生成、人工确认或结果降级输出中的至少一种处理。

15、优选地，所述s4和s5中，全局资源状态感知模型基于网关控制面和多智能体路由机制构建，对智能体在线状态、会话活跃度、工作空间隔离状态、技能可用性、工具权限、cpu利用率、gpu显存占用、内存占用、任务等待时长、历史成功率、输出置信度及任务所属安全域进行感知，并根据预设目标函数执行任务分解、动态路由、并行执行、负载均衡及故障转移。其中表示任务质量收益，表示资源利用收益，表示优先级收益，表示时延代价，表示风险代价，、、、、为权重参数；

16、优选地，所述s6中，服务追溯记录采用事件链式结构，对数据进入、dataflow处理、智能体调用、结果生成及结果发布过程进行关联记录，将任一追溯事件记为：

17、，其中至少包括链路标识、当前事件标识、父事件标识、源系统标识、执行智能体标识、所调用技能标识、所调用管线算子标识、输入摘要、输出摘要、时间戳、策略信息、证据引用及执行状态。

18、第二方面，本发明提供了跨系统医疗数据交互与多智能体控制系统，所述系统用于执行如第一方面所述的方法，包括数据接入模块、标准化处理模块、一致性校验模块、智能体协同模块、资源感知模块、服务追溯模块及结果输出模块。

19、数据接入模块，用于接收多源医疗数据、医疗文档、医学知识及外部系统任务请求；

20、标准化处理模块，用于通过标准化数据交互接口和dataflow管线完成多类型数据解析、抽取、规范化与统一表示；

21、一致性校验模块，用于执行全流程多系统数据一致性校验及结果可信度验证;

22、智能体协同模块，用于基于网关控制面、多智能体路由及多智能体技能调用完成任务分解、会话编排、资源调度和故障切换，实现多智能体资源的最优分配；

23、资源感知模块，用于构建并更新全局资源状态感知模型;

24、服务追溯模块，用于记录数据流转、技能调用、工具调用、输入输出摘要和审计轨迹；

25、结果输出模块，用于对外提供共享数据对象、校验报告、协同处理结果、追溯报告及接口响应结果。

26、第三方面，本发明还提供跨系统医疗数据交互与多智能体控制装置，包括处理器、存储器及总线，所述处理器用于调用所述存储器中的指令，以执行如第一方面所述的方法。

27、采用上述技术方案，本发明具有如下有益效果：

28、第一，通过统一标准化数据交互接口，同时覆盖结构化中西医医疗数据与非结构化医学知识数据，实现ai数据中台与类脑系统之间的无缝衔接，有利于降低跨系统接入成本，提高数据复用程度。

29、第二，通过多系统数据一致性校验机制，将数据一致性控制从单一处理节点扩展到发送、传输、处理、推理和发布全流程，有利于降低术语错配、单位不一致、语义漂移及模型幻觉引起的错误传播风险，提高共享数据的准确性与处理结果的可信度。

30、第三，通过全局资源状态感知模型和多智能体调度策略，能够依据任务优先级、实时负载、技能可用性及安全约束对多个智能体进行最优分配与故障转移，从而提升系统的响应稳定性和资源利用率。

31、第四，通过服务追溯系统对数据血缘、提示模板版本、技能调用、工具调用和输出证据进行全链路记录，可支持异常回放、责任定位、版本对比和审计导出，满足医疗场景下的合规审计要求。

32、第五，本发明将多智能体运行框架（例如openclaw等）用于多智能体控制与任务编排，将dataflow用于数据准备与知识处理，在接口统一、数据校验、资源协同和轨迹追溯之间形成闭环，适用于中西医结合数据处理、医学知识管理、辅助决策与多机构数据协同场景。