基于多模态深度学习的医疗耗材需求预测方法

本申请公开了一种基于多模态深度学习的医疗耗材需求预测方法，包括：获取多模态医疗数据，包括文本数据和时序数据；所述文本数据包括电子病历、手术记录和药品说明；所述时序数据包括历史耗材使用量、库存水平、采购记录、科室类型、手术频次和时间戳；通过文本编码器对所述文本数据进行语义特征提取，生成文本特征向量；通过时序编码器对所述时序数据进行多尺度特征提取，生成时序特征向量；将所述文本特征向量和时序特征向量输入跨模态注意力模块，通过交叉注意力机制生成融合特征向量；基于所述融合特征向量，得到医疗耗材需求预测结果。本申请融合多模态数据，提升预测精度与效率，优化了资源调度。