基于心电图信息的异常生物标志物预测方法及系统

本发明提供了一种基于心电图信息的异常生物标志物预测方法及系统，包括：步骤S1：服务器接收客户端发送的待分析心电数据；步骤S2：对待分析的心电数据进行预处理，得到预处理后的待分析心电数据；步骤S3：服务器利用训练后的任务自适应卷积变压器网络对预处理后的待分析心电数据进行生物标志物的预测，获取识别结果；步骤S4：服务器将识别结果传输至终端设备中。本发明通过采用任务自适应策略的卷积‑变压器模型，解决了使用较小规模训练集时模型过拟合的问题，显著提升了预测的受试者工作特征曲线下面积(AUROC)、正预测值(PPV)和负预测值(NPV)的性能。