一种疾病预测方法、模型、设备及存储介质

本申请涉及一种疾病预测方法、模型、设备以及存储介质。所述方法包括：采用时间感知注意力机制和时间增强型Transformer对医疗事件和静态人口统计数据进行建模，得到医疗事件级表示，并使用层次化Transformer对实验室检测数据进行建模，得到实验室测试数据表示；通过整合外部知识图谱构建就诊时序异构图；利用节点‑边‑类型感知异构图注意力网络融合所述就诊时序异构图的节点嵌入和边语义信息，得到患者图级表示；采用多头注意力和软正交性约束从多模态表示中提取多模态互补特征，根据所述多模态互补特征生成疾病预测结果。本申请能够充分挖掘实验室检测数据与医疗事件之间的互补关系，确保模型能够提取到真正有价值的互补特征，提高了患者表征的全面性和准确性。