基于多模态数据融合的肺部感染性疾病预测系统

本发明公开了一种基于多模态数据融合的肺部感染性疾病预测系统，旨在通过多维数据的综合分析提高疾病预测的准确性和可靠性；系统包括数据采集模块、特征提取模块、动态融合模块和预测建模模块；数据采集模块实时获取患者的临床、数医学影像以及环境因素数据；特征提取模块提取各数据来源的特征向量；动态融合模块对多模态特征进行自适应权重分配，融合为多模态特征表示；预测建模模块通过时序分析对多模态特征表示进行动态变化趋势建模，以生成患者罹患肺部感染性疾病的概率预测值及疾病趋势预测结果；本发明利用多模态数据的协同优势，结合注意力机制和时序分析，提供了一种全面、高效的疾病预测方法，可广泛应用于医疗诊断和公共健康管理领域。