一种基于改进BERT模型和特征融合的脑卒中NIHSS评分方法及系统

本发明公开了一种基于改进BERT模型和特征融合的脑卒中NIHSS评分方法及系统，S1：获取脑卒中NIHSS评分数据集；S2：构建得到脑卒中NIHSS评分模型，对脑卒中NIHSS评分模型进行训练，得到训练后的脑卒中NIHSS评分模型；脑卒中NIHSS评分模型包括输入嵌入模块、位置编码模块、Transformer编码器、双向GRU模块、特征融合模块和输出层；S3：基于所述训练后的脑卒中NIHSS评分模型进行脑卒中NIHSS评分。本发明对现有的BERT模型进行改进，以构建得到脑卒中NIHSS评分模型，利用脑卒中NIHSS评分模型，能够自动、高效、准确地处理患者的文本数据(如主诉、病史等)，提高了对脑卒中NIHSS评分数据分析处理的效率与效果即提升了对患者NIHSS评分的预测准确性，通过优化NIHSS评分数据分析流程，辅助临床医生快速识别脑卒中严重程度及关键病理信息，确保患者及时获得干预，保证预后及治疗效果。