基于数据驱动的炎症性肠病诊断预测模型的训练方法

本发明提供一种基于数据驱动的炎症性肠病诊断预测模型的训练方法、系统、存储介质和电子设备，涉及模型训练技术领域。本发明中，针对从超声诊断报告文本中提取的各项检查指标的标准数据，采用BP前馈神经网络处理和分析，从而预测炎症性肠病患者的康复周期。经过训练和验证，该模型展现出高度的准确性和可靠性，为医生提供了有力的决策支持工具。此外，模型的动态调整和更新能力保证了其在实际应用中能够适应不断变化的临床数据，进一步增强了在个性化治疗规划和疾病管理中的应用价值。