脑卒中后谵妄风险预测模型的构建方法

本发明公开了一种脑卒中后谵妄风险预测模型的构建方法，涉及大数据处理技术领域，通过整合不同类型的研究和患者的个体数据，建立了全面的风险因素数据集D，涵盖了病患一般资料、既往病史和入院后症状关键信息。这种多维度的数据采集方式避免了对患者个体特征的忽视，解决了现有模型中无法精准适配个体差异的缺陷。通过风险因素关联矩阵A与匹配因子Mm的计算，确保了不同症状和风险因素之间的关联被准确捕捉和分析，特别是通过筛选出梯度标记状态，进一步增强了模型的预测灵活性和准确性。将并发症表现集M_Fi与患者数据进行匹配，计算出个性化的谵妄风险Pd，通过与预设的风险评估阈值Td进行对比，生成个性化的风险评估策略方案。