基于多源数据融合的心衰风险预测方法、系统

本发明涉及辅助医疗决策技术领域，并具体公开了基于多源数据融合的心衰风险预测方法、系统，其方法包括：对患者的生理动态、医疗基础、生活环境数据进行可学习的线性变换，生成各数据维度的查询与键向量，进而确定不同维度间的关联表示线。接着，设计时间衰减因子向量，结合关联表示线与特征向量，生成融合特征表示线。然后，提取其时序依赖特征，并构建患者心衰相关特征关联图。最后，依据图中的深层关联特征和时序依赖特征，输出患者的心衰风险预测值和关键影响因子，汇总形成心衰风险预测报告，为临床决策提供有力支持。