基于多模态融合的术后早期并发症预警方法及相关装置

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基于多模态融合的术后早期并发症预警方法及相关装置
申请号:CN202511131006
申请日期:2025-08-13
公开号:CN120954597A
公开日期:2025-11-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态融合的术后早期并发症预警方法及相关装置,其中方法包括:通过可穿戴设备采集患者术后生理时序特征张量;通过医院信息系统、电子病历系统和医学影像归档与通信系统获取患者的临床上下文特征张量;将术后生理时序特征张量与临床上下文特征张量输入至术后时空耦合注意力风险预测模型,预测预设并发症的实时发生概率;术后时空耦合注意力风险预测模型包括多粒度时序编码层、分层语义上下文编码层、跨模态注意力融合层及并发症特异性预测层;根据个体化风险耐受度、预设并发症的严重程度和可干预性进行术后早期并发症预警。本发明通过术后时空耦合注意力风险预测模型对术后早期并发症进行预警,显著提升了预警的准确性。
技术关键词
风险预测模型 上下文特征 预警方法 时序特征 多模态 医学影像归档 电子病历系统 注意力 医院信息系统 生理 可穿戴设备 跨模态 缺失数据重构 通信系统 患者 元学习策略 编码 变量