心房颤动相关脑卒中智能诊断与风险评估方法及系统

本发明公开了一种心房颤动相关脑卒中智能诊断与风险评估方法及系统，涉及心房颤动检测技术领域，该方法包括：整合临床信息系统中的房颤患者多维度数据，生成结构化数据库，输出标准化数据集；采用标准化数据集训练第一机器学习模型，通过参数联合搜索与训练集‑验证集收敛性动态监测机制优化模型性能；将优化后的诊断模型中的特征权重排序结果，与第二机器学习模型计算的临床指标风险关联度进行交叉验证，生成交互图谱；基于结构化数据库中包含时间戳的临床事件数据，采用第三机器学习模型提取时序特征，结合生存概率分析模型生成风险评估报告。本发明通过智能化的模型调优机制，有效整合多维度医疗数据，大幅提高了房颤相关脑卒中的识别精度。