一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法

本发明涉及医疗健康领域，具体提供了一种基于深度学习的麻醉并发症预测模型构建方法。包括以下步骤：获取历史多维数据集，对历史多维数据集进行预处理并对其进行标注；历史多维数据集包括术前数据集、术中数据集和术后数据集；从术前数据集、术中数据集和术后数据集中分别提取能够表征麻醉并发症的关键特征；构建时间序列预测网络，并利用提取的关键特征对时间序列预测网络进行训练，得到麻醉并发症预测模型；并对训练完成麻醉并发症预测模型进行测试和验证；将术前数据、术中数据或术后数据输入至训练完成的麻醉并发症预测模型中，进行不同阶段麻醉并发症的预测。本发明能够有效预测患者在手术过程中可能出现的麻醉并发症。