摘要
本发明提供一种重大创伤救治决策人工智能(AI)支持系统及其方法,涉及人工智能技术领域,包括通过获取患者多模态生理数据,对数据进行预处理和时间对齐,采用包含变压器编码器结构的多任务深度学习模型提取时序特征和模态间关联特征,输出器官功能衰竭风险评分、出血量预测值和临床干预建议,进而生成救治决策方案。本发明能够实现多模态数据的深度融合,提高预测准确性,为临床医生提供及时、精准的救治决策支持。
技术关键词
多任务深度学习模型
多模态生理
时序特征
诊疗规则
血液生化指标
医学知识图谱
编码器结构
网络
生命体征数据
决策
创伤
交叉注意力机制
医学影像数据
多分支
模态特征
系统为您推荐了相关专利信息
资源依赖关系
Sigmoid函数
资源整合方法
节点
层级
蒸汽输送管路
风险预测方法
风险预测模型
内热
注意力
心衰疾病检测
心脏核磁共振成像
深度学习模型
辅助系统
心音特征
检测人脸图像
分解特征
统计特征
频率
双向注意力
故障风险评估
现场可编程门阵列
生成电磁场
三维电磁场
容错机制