1.一种基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述特征提取器的生成方法，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，将该数字病理图像切割为若干分块图像的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，所述特征提取网络包括query分支和key分支，其中，query分支由一个编码器和一个投影器组成，编码器和投影器由参数定义；key分支与query分支具有相同的结构，key分支由一个编码器和一个投影器组成，编码器和投影器由参数定义，key分支的参数由query分支的参数基于指数移动平均机制更新，指数移动平均机制为：。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，将特征提取网络预训练数据集输入特征提取网络进行训练，生成gist靶向药物类型选择预测方法的特征提取器，利用特征提取器提取所有分块图像的特征的方法，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，采用两种不同的数据增强方法对图像块进行处理，得到两个不同的增强视图和，将增强视图和送入query分支和key分支，分别通过编码器处理得到编码特征和，再通过投影器得到增强视图的特征向量和增强视图的特征向量。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，通过损失函数对特征提取网络进行优化，所述损失函数为：
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测方法，其特征在于，特征提取器提取分块图像特征的方法，包括以下步骤：
9.一种基于人工智能的gist靶向药物类型选择预测系统，其特征在于，包括：