基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质

本发明的一种基于样本交叉注意力的女性生育适宜性预测方法及介质，包括收集女性体检病历数据集，将数据集分为训练集和测试集作为训练数据，并对训练数据进行数据处理；构建基于word2vec算法的数据嵌入模型，并生成嵌入向量；构建基于样本间交叉注意力特征提取模块提取嵌入向量中的特征，并将这些特征传递给生育适宜性预测模块进行预测；利用收集到的训练样本对上述生育适宜性预测模块进行训练；将经过数据处理后的病历数据输入到训练好的生育适宜性预测模块中，得到预测结果。本发明不仅解决了传统深度学习模型在结构化数据中面临的没有充分分析样本间关联的问题，还实现了生育适宜性的准确预测，为女性是否选择生育提供有效建议。