摘要
本发明公开了一种妊娠期糖尿病智能预测系统及方法,涉及医疗人工智能技术领域,该系统包括收集模块,用于收集妊娠期指标数据,并对所述指标数据进行预处理,提取预处理后的数据特征;评估模块,用于根据提取的特征进行同步性和节律性分析,建立生理周期相关性模型,评估生理节律的同步性和紊乱程度;预测模块,用于根据所述生理周期相关性模型分析结果,构建风险预测模型,预测生理状态风险水平。本发明显著提高妊娠期糖尿病的早期识别率,有助于降低疾病发生率和并发症风险,减少医疗资源消耗,具有重要的临床应用价值和社会效益。且可以根据不同人群特征进行参数优化和模型调整,为个性化医疗和精准预防提供有力支持。
技术关键词
妊娠期糖尿病
同步性
智能预测系统
生理
智能预测方法
风险预测模型
周期
时域特征
指数
频域特征
数据特征提取
Pearson相关系数
医疗人工智能技术
序列
指标
因子
健康风险预测
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支撑特征
空气悬挂
递归神经网络
医学影像特征
医学影像数据
医疗数据清洗方法
标识特征
临床决策支持
生命体征监测
术语标准化
违规检测模型
多模态特征
音视频
特征提取网络
音频特征
双向长短期记忆
强度调节系统
生理健康
搜索算法
数据采集模块