基于个性化表示空间的癌痛等级评估方法、系统、设备和介质

本申请属于癌痛评估技术领域，公开了一种基于个性化表示空间的癌痛等级评估方法、系统、设备和介质，方法包括步骤：构建预训练大语言模型，利用线性投影单元得到视频令牌及生理令牌；根据患者专属数据构造患者专属指令对并采用QLoRA技术对预训练大语言模型进行个性参数微调及结构选择，根据个性化嵌入向量得到个性高维癌痛表示空间；根据个性疼痛数据及个性高维癌痛表示空间计算患者的相对疼痛指数；根据最新稳态生理数据对预训练大语言模型的适配器及相对疼痛指数进行更新。实现了“一人一模型”的参数隔离微调，模型不再受群体数据分布的主导，能够精准捕捉高龄、基础病复杂、面部肌肉僵硬等特殊肿瘤患者的独有疼痛表达模式。