基于虚拟人仿真的常见重大疾病早期预测方法

本发明属于疾病预测技术领域，公开了一种基于虚拟人仿真的常见重大疾病早期预测方法，包括通过结构学习和参数学习构建的基于动态贝叶斯网络的虚拟人预测模型，并通过虚拟人预测模型对常见重大疾病进行早期预测；本发明结合健康增龄纵向队列进展过程中多维动态分子变化特征，基于机器学习增强型的动态贝叶斯网络模型和群体学习等技术构建“虚拟人”仿真的预测模型，揭示复杂暴露和表型特征对多种健康结局的“多因多果”联合效应，筛选具有生物学意义的健康增龄新型标志物，通过不同层面组学信息之间的互补，提高增龄过程中重大疾病早期风险预测的灵敏度和准确性。