摘要
本发明涉及一种基于大数据的胰腺癌早期监控系统,包括数据采集模块、特征提取模块、风险评估模块及预警触发模块。数据采集模块用于获取用户的实验室检查数据、影像学检查数据以及临床症状数据。特征提取模块与数据采集模块相连,通过提取生化指标特征、影像特征及症状特征构建综合特征向量。风险评估模块利用预先训练的深度学习模型对特征向量进行分析,生成胰腺癌风险概率。预警触发模块对风险概率与预设阈值进行比较,当风险概率超过阈值时生成预警信号,并推送至医疗服务终端以建议进一步诊断。本发明结合多模态数据及深度学习技术,实现胰腺癌的精准早期监控,提升诊断效率和准确性。
技术关键词
特征提取模块
大数据
数据采集模块
风险
深度学习模型
多头注意力机制
影像
紧急通报系统
Softmax函数
服务终端
时序特征
数据缓存单元
线性变换矩阵
处理单元
血清
时间序列特征
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