一种基于机器学习的股骨头缺血性坏死风险预测方法及装置

本申请提供一种基于机器学习的股骨头缺血性坏死风险预测方法及装置，通过采集患者相关信息，根据标准化文本数据和C ox回归分析方法筛选结局变量与预测变量之间的映射关系，并建立文本机器学习模型；对标准化图像数据进行影像分割及特征标注，并建立病灶定位模型，使用样本图像数据进行训练并验证；将文本机器学习模型和影像识别模型进行融合，得到多模态股骨头缺血性坏死风险预测模型，预测患者缺血性坏死病灶位置及分期诊断结果，并生成相应的风险评估报告。通过机器学习模型，可以预测患者是否更有可能发展为ANFH，并制定个性化的治疗策略。结合影像学数据、生活方式信息和临床数据，A I可以构建精确的预测模型，帮助医生制定更有效的治疗方案。