基于AI的产科并发症预测系统及方法

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基于AI的产科并发症预测系统及方法
申请号:CN202510130518
申请日期:2025-02-06
公开号:CN119581032A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于AI的产科并发症预测系统及方法,涉及并发症预测技术领域。基于AI的产科并发症预测系统,包括有数据获取模块、数据预处理模块、特征工程模块、并发症预测模块、预防措施模块和结果展示模块。本发明通过将孕妇的心理状态数据纳入考虑范围,即把孕妇的心理状态数据也作为模型输入和训练的部分数据,使得产科并发症预测模型可以更加全面地了解患者的健康状态,从而帮助模型做出更准确的预测,同时通过增量学习的方法对模型进行优化,不但能够通过引入心理状态数据逐步修正模型,避免过拟合历史数据,还能节省计算资源,减少计算成本和时间开销,并且不需要保存大量的历史数据,只需保留必要的参数和统计信息,从而降低了存储需求。
技术关键词
产科 融合特征 孕妇 天冬氨酸转氨酶 心理健康 量表 生理 预测系统 数据获取模块 RNN模型 特征工程 多模态融合方法 样本 羊水指数 交叉验证方法 网络结构
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