摘要
本发明公开了基于AI的脑血管病动态预测模型构建方法及系统,涉及疾病管理技术领域,该系统包括信息汇总模块、数据处理模块、学习预测模块、风险评估模块以及检频预测模块,且整个系统能够对患者的脑部异常进行监测;其技术要点为:实现了历史数据和图像数据的有效整合,为脑卒中风险预测提供了全面的数据支持,通过数据清洗和标准化,确保了模型输入数据的质量,提高了模型的预测准确性;将患者病情预估值与预设的评估阈值进行对比,根据对比结果执行相应策略,在判定患者病情严重的条件下执行检频调整策略,依据患者病情预估值和评估阈值,来计算检查频率预测值,增加检查密度,从而实现对患者病情的针对性管理,提高患者的安全性。
技术关键词
动态预测模型
图像分析
患者
医学检查数据
构建系统
统计学特征
图像处理算法
疾病管理技术
策略
数据处理模块
分析图像数据
卷积神经网络模型
随机森林模型
风险
病变特征
频率
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