摘要
本申请属于医疗领域,涉及一种分娩方式预测方法,包括:获取产妇数据,所述产妇数据包括计算机化胎心监护数据、超声检查数据和孕妇电子健康记录数据;根据产妇数据构建融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的多模态深度学习模型;将实时监测的产妇数据输入至多模态深度学习模型中以得到最优分娩方式。本申请还提供一种分娩方式预测装置、计算机设备及存储介质。本申请有助于医生提前规划分娩方案,合理配置医疗资源,降低不必要的剖宫产率,减少母婴并发症,对改善母婴健康状况意义重大,同时也为数字孪生及相关技术在妇产科领域的进一步发展和应用开拓了新的路径,推动该领域向智能化、精准化方向迈进。
技术关键词
分娩方式
胎心监护数据
双向长短期记忆网络
融合卷积神经网络
深度学习模型
电子健康记录
产妇
多模态深度学习
计算机可读指令
孕妇
计算机设备
数字孪生
预测装置
时间序列特征
剖宫产率
随机梯度下降
可读存储介质
特征工程
注意力机制