一种医学数据的分类方法、装置、设备、存储介质及产品

本发明涉及计算机技术领域，公开了一种医学数据的分类方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：将目标对象的多模态医学数据输入到已训练完成的医学分类模型中；其中，多模态医学数据包括影像特征数据、全切片特征数据、指标参数数据和基因测序数据中至少两种模态数据，医学分类模型中包含分类输出网络以及与至少两种模态数据分别对应的特征提取网络；针对每种模态数据，将模态数据输入到对应的特征提取网络中，得到输出的模态特征向量；将至少两种模态特征向量输入到分类输出网络中，得到输出的多模态医学数据对应的分类标签，解决了传统的深度学习模型对复杂分类场景的适应性不足的问题，提高了医学数据的分类准确度。