一种基于多模态数据的哮喘病情分级方法

本申请涉及智能监测技术领域。通过提供一种基于多模态数据的哮喘病情分级方法，包括：对患者的临床数据、可穿戴设备监测数据及环境暴露数据进行多模态时空对齐处理，生成标准化特征矩阵；利用训练好的更新模型对实时采集的多模态数据进行分级处理，输出哮喘病情等级结果；其中，更新模型为初始病情分级模型通过联邦学习框架进行动态微调得到；初始病情分级模型为基于网格搜索算法优化反向传播神经网络的超参数组合构建得到，以解决患者气道重构导致的数据分布偏移问题，提升多模态特征融合精度与重症病例识别敏感度。