摘要
本发明公开了一种糖尿病风险评估方法、终端设备及存储介质,获取用户的多模态糖尿病数据,所述多模态糖尿病数据包括临床诊断信息、医学影像、基因数据和生活方式数据;提取所述多模态糖尿病数据的特征,将不同模态的数据特征按行或列进行拼接,得到特征矩阵;对所述特征矩阵进行挖掘,获得关联规则;利用所述筛选特征训练不同的N个机器学习模型,拼接N个机器学习模型的输出,得到新的特征向量;将所述新的特征向量作为元模型的输入,训练所述元模型,得到评估模型。本发明通过整合多模态数据,提高了信息的全面性和丰富性,可以更全面地评估糖尿病风险。
技术关键词
机器学习模型
多模态
终端设备
数据
置信度阈值
矩阵
计算机程序产品
处理器
指令
可读存储介质
基因
存储器
代表
格式
元素
风险
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机械手指
表面纹理特征
抓取轨迹
深度学习卷积神经网络
工件特征
水电机组
状态监测系统
数据处理程序
设备状态诊断
关键特征值
注意力机制
文本
Softmax函数
情感分析技术
生成训练数据
智慧管理平台
储能智能
调度系统
调度优化模型
充放电功率
负荷
动态变化特征
实时数据
等效电路模型
高斯混合模型