基于多组学联合机器学习的骨质疏松诊断方法及系统

本申请公开了基于多组学联合机器学习的骨质疏松诊断方法及系统，涉及人工智能医学领域，特别针对飞行员群体的需求进行了设计。方法通过获取骨量减少与骨质疏松状态的多组学数据，筛选出差异表达生物标志物集合，并进行基因功能富集分析，以识别具有诊断意义的目标生物标志物。进一步，基于这些生物标志物构建骨松诊断模型，并利用模型生成对目标用户的诊断信息。本方法结合了飞行员的生理特征与多组学数据，实现了个性化、精准的骨质疏松风险预测和诊断，适用于飞行员等高强度职业群体的健康管理。