一种基于多模态数据的术后谵妄评估方法及系统

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一种基于多模态数据的术后谵妄评估方法及系统
申请号:CN202411956493
申请日期:2024-12-28
公开号:CN119964792A
公开日期:2025-05-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态数据的术后谵妄评估方法及系统。该术后谵妄评估方法包括如下步骤:获取患者的术前基本信息和认知测评数据,通过预先构建的第一预测模型对患者进行初步预测,以获取患者发生术后谵妄的风险等级,进而选择不同的手术方式以及脑保护策略,形成个性化的手术方案;基于该手术方案获取患者的术中相关数据,并结合术前基本信息和认知测评数据,形成多模态数据;对多模态数据进行预处理后输入第二预测模型,再次预测患者发生术后谵妄的风险等级,并输出对应的术后康复方案。由此,基于第一预测模型调整术中术式及脑保护策略,以降低术后谵妄发生的风险因素;基于第二预测模型提高预测精度,以推送针对性的术后康复方案。
技术关键词
患者 多模态 多任务学习模型 主动脉夹层手术 风险 数据获取单元 数据采集单元 数据处理单元 评估系统 动脉插管 血压 管理策略 连续性 异常数据 因子
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