一种基于多模态融合的心血管疾病预测系统

本发明涉及数据分类与预测技术领域，具体涉及一种基于多模态融合的心血管疾病预测系统，包括：ECG信号处理模块；文本处理模块；多模态融合模块；分类模块，通过卷积神经网络提取ECG信号的时序特征，并采用大语言模型处理医疗文本报告中的语义信息，并经过prompt微调，使其更好地捕捉关键特征，该系统通过Transformer编码器实现ECG和文本特征的深度融合，发挥两种模态的互补性，提高预测准确性；同时，该系统利用多标签分类模型预测多种心血管疾病，适用于并发症或多重病症的复杂预测场景，相比传统单一ECG信号的预测方法，本发明通过引入大语言模型和prompt微调，显著提升了心血管疾病预测的全面性和精准性。