摘要
本发明实施例的方法中提出了一种适用于脑外伤患者的偏瘫风险预测方法及系统,该方法获取不同医疗节点上传的脑外伤患者的患者信息和医疗数据;通过综合风险评估分数筛选偏瘫高风险患者;构建并预先训练好偏瘫预测模型,得到脑外伤患者偏瘫风险评分;通过第一智能合约对偏瘫风险评分进行自动评估和记录,并根据预设的风险阈值触发预警并将预警信息发送给医疗节点和患者,通过第二智能合约自动触发偏瘫预测模型更新和记录。本发明的方法通过综合利用偏瘫症状关键词及动态生理指标计算风险分数,实现对偏瘫高风险患者的早期筛选,并基于预测模型实现对影像数据的精准风险预测,自动化预警,提高了脑外伤患者的偏瘫风险干预的时效性。
技术关键词
脑外伤患者
风险预测方法
偏瘫症状
动态变化特征
云存储节点
高风险
模型更新
脑电双频指数
关键词
中心云平台
水肿
医学影像数据
训练集
副本
冗余
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风险预测方法
地理位置信息
多模态
物体
识别输电线路
风险预测方法
整体健康
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风险预测方法
迁移学习模型
斜坡
边坡稳定性评价
风险预测方法
一维卷积神经网络
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隧道岩体应力
隧道支护结构
卷积神经网络深度学习模型
风险预测方法
风险预测模型
图像增强
CT数据集