一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法及系统

本发明涉及医疗大数据智能分析技术领域，公开了一种基于深度学习的医疗大数据智能分析方法及系统，包括：获取患者影像数据、病例文本数据和穿戴设备监测数据，进行预处理，对各模态数据进行标准化编码。计算各模态数据的动态权重，合成多级融合权重。结合融合权重和患者临床状态参数，构建模态价值‑临床紧急度双因素资源决策模型，得到优先级评分。根据优先级评分，将患者分为不同的紧急处理等级，提出不同处理策略。本发明模型在多种临床场景下都能够保持高效的预测能力，提升了临床决策的准确性，使得医院的资源分配更加科学、合理。在急诊环境中，患者实时优先级评定能够显著提高急诊处理的效率，减少等待时间，提升患者生存率和治疗效果。