一种基于AI的里症肺炎模型预测分析方法

本发明涉及肺炎预测模型领域，具体涉及一种基于AI的里症肺炎模型预测分析方法。通过AI识别患者肺炎病症病历，通过所述肺炎病症病历构建肺炎预测模型；所述肺炎预测模型为基于时间序列的自回归AR(P)模型，通过分析患者历史病症与治疗后康复程度分析得到患者未来肺部病症状况；基于肺炎预测模型分析得到的结果对患者目前状况进行分析与调节。本发明利用自回归模型计算方法，与Levenberg‑Marquardt方法相比，计算速度快数百倍以上，不需要提供任何初值估计，且精度略高；本发明提出了新的卷积预测算法的方案，能够更加准确的预测病症。并且该方法基于卷积神经网络，模型结构清晰易于理解，无需进行繁琐的数据预处理，且不需要特定矩阵建立复杂的数学模型。