基于多模态临床数据的室速室颤预测方法及相关设备

本申请涉及一种基于多模态临床数据的室速室颤预测方法及相关设备。方法包括：获取目标患者的结构化临床数据和非结构化临床数据；对结构化临床数据和非结构化临床数据进行预处理；将经过预处理的结构化临床数据和非结构化临床数据转换为嵌入向量，得到结构化临床特征和非结构化临床特征；基于双向注意力机制和动态门控融合机制将结构化临床特征和非结构化临床特征融合，得到多模态融合特征；通过时序建模从该多模态融合特征中提取时序特征；根据时序特征进行室速室颤风险预测，得到室速室颤预测结果。本申请有效整合了结构化和非结构化临床数据，建立了多模态时序预测模型，显著提升了室速室颤的预测准确性。