基于机器学习的胸科术后神经性疼痛风险预测方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的胸科术后神经性疼痛风险预测方法及系统，其涉及医疗信息技术领域。本发明通过综合运用多种先进的机器学习模型和优化技术，显著提高了术后神经性疼痛风险预测的准确性；全面考虑了术前、术中和术后多个时间点的疼痛数据，能够动态更新和迭代预测，及时优化术后镇痛管理；提供了一套完整的自动化解决方案，实现了数据采集、风险预测和结果判断的全流程系统化，为临床决策提供了强有力的数据支持。这种方法和系统的结合，不仅提高了预测的准确性和可靠性，还优化了术后疼痛管理，提升了患者的术后生活质量。