基于机器学习的神经外科疾病诊断与预后预测系统及方法

本发明涉及医疗信息化技术领域，特别是基于机器学习的神经外科疾病诊断与预后预测系统及方法，包含：涵盖数据采集、处理、疾病诊断、预后预测、模型评估及结果输出六大模块。系统融合临床、图像及生存数据，经预处理、筛选和特征提取后，利用支持向量机与随机森林算法进行疾病分类和预后预测。通过比较算法结果，得出诊断与预后预测，模型评估模块动态调整算法权重，优化预测准确性。最终，系统整合诊断、预测及评估结果，生成可视化诊断报告。此创新设计实现多源数据融合、多模型协同及动态优化，显著提升诊断准确率和预测可靠性，为临床决策提供有力支持，有望在提升诊疗水平、改善患者预后及优化医疗资源分配方面发挥重要作用。