摘要
本发明涉及基于人工智能的患者诊治技术领域,具体而言,涉及一种基于人工智能的不孕不育分析与诊治辅助方法,包括:获取患者的多源数据;对患者的多源数据进行语义分析,并结合机器学习算法识别患者不孕不育症状特征数据;基于深度学习算法构建疾病风险预测模型,以患者不孕不育症状特征数据作为输入,预测患者不孕不育疾病的风险概率;基于患者不孕不育疾病预测风险概率,通过关联规则挖掘算法提取患者不孕不育潜在病因,并结合预设医学知识库生成患者个性化诊治方案。本发明通过多模态时序数据分析、动态病因挖掘及医学知识约束验证,实现不孕不育病因精准识别与个性化治疗方案生成,显著提升诊疗精准度与临床决策效率。
技术关键词
不孕不育
医学知识库
神经网络模型
关联规则挖掘算法
疾病风险预测模型
自然语言预处理
语义向量
双向长短期记忆网络
深度学习算法
数据
多头注意力机制
决策
机器学习算法
识别患者
一维卷积神经网络
语义特征
系统为您推荐了相关专利信息
病害检测方法
多模态
神经网络模型
环境气象数据采集
数据特征提取
钻孔定位辅助装置
混凝土结构
安装壳
优化神经网络模型
定位单元
图像增强模型
深度融合网络
轮廓图像
超分辨方法
神经网络模型训练
放疗计划
剂量编码器
噪声预测器
结构编码器
预测网络模型