一种基于深度学习的阿尔兹海默症长期预测和动态干预方法

一种基于深度学习的阿尔兹海默症长期预测和动态干预方法，通过时序对齐、多尺度时序特征提取、动态风险评估、个性化干预来实现“群体统计”到“个体动态”的精准动态干预。通过时序对齐和多尺度时序特征提取，能生成时间敏感的个性化干预方案。采用三次Hermite插值法和神经控制微分方程进行连续时间建模，预测长期风险。通过建立双轨迹交互模型，对用户的病理轨迹和功能轨迹进行分析，从而能动态捕捉多模态数据间的时变关联。通过强化学习来提供个性化干预策略，并结合风险降低幅度，干预措施依从性和生理指标变化来动态调整干预策略，平衡短期行为的改变与长期预测的效果，进一步推动阿尔兹海默症从“被动治疗”向“主动干预”转变。