基于迁移学习的心力衰竭风险预测模型构建方法

本发明公开了一种基于迁移学习的心力衰竭风险预测模型构建方法，具体包括以下步骤：首先，采集无心力衰竭人和有心力衰竭人的临床数据，包括病史、体征数据和实验室检查结果，并进行数据清洗和标准化处理，生成心力衰竭数据集；其次，通过迁移学习技术使得医学预训练模型能够适应于心力衰竭风险预测任务，生成心力衰竭模型；然后，使用心力衰竭数据集上优化心力衰竭模型参数，以提高预测准确性；再使用阈值算法将心力衰竭风险划分为低风险、中风险和高风险三个等级；最后，采用性能指标评估心力衰竭模型效果。本发明具有预测精度高、适应性强、计算效率高等优点，适用于临床心力衰竭风险的早期预测和干预。