基于多模态深度学习的个性化麻醉方案预测系统及方法

本发明提供了一种基于多模态深度学习的个性化麻醉方案预测系统，包括：生理数据采集模块，用于周期性获取手术过程中的生理数据；网络预处理模块，用于对神经网络预测模块的超参数进行迭代更新，得到最优的网络超参数；神经网络预测模块，用于提供一神经网络模型，将生理数据和网络超参数一并作为神经网络模型的输入，并输出预测的生理指标趋势或特定参数值，得到连续数值预测结果；分类预测模块，用于将连续数值预测结果根据设定的阈值和分类规则进行二进制化处理，生成相应的二进制分类结果；用药输出模块，用于对二进制分类结果进行解码，得到麻醉药物的个性化使用方案。本发明实现了对麻醉药物精准、高效个性化预测和分类，能够辅助麻醉决策。