基于多模态数据与边缘计算的智能预检分诊方法

本发明提供基于多模态数据与边缘计算的智能预检分诊方法，涉及多模态数据技术领域，包括通过医用级设备采集患者的面部表情、创伤部位、声音和生理信号，利用深度学习网络提取多模态特征并进行动态加权融合得到患者状态评估结果；基于边缘节点进行数据时序对齐和特征提取，动态调整计算精度并实现任务迁移；采集多源数据进行时序对齐校准和特征融合，计算紧急程度并预测群伤分布。本发明实现了多模态数据的实时处理和动态优化，提高了预检分诊的准确性和效率。