基于深度学习算法的心胸外科术后并发症预测方法

本发明涉及基于深度学习算法的心胸外科术后并发症预测方法。使用光学字符识别技术从电子病历中提取文本数据，并应用自然语言处理技术对提取的文本进行实体识别；其次结合统计方法和机器学习算法，通过特征选择识别预测有价值的生物标记和临床参数，并构建包含多源数据的图结构；利用迁移学习技术对图神经网络模型进行微调，优化其在特定心胸外科手术类型的并发症预测性能；最后部署模型至实际临床环境，实时收集术后患者数据，并应用基于强化学习的动态预测调整机制调整模型参数，同时结合多模态数据融合技术，包括术后X光片、实时生理监测数据和历史临床数据，通过集成的决策支持系统提供并发症风险评估。