基于慢性呼吸病数据的多模型数据智能管理方法

本发明涉及数据管理技术领域，尤其涉及一种基于慢性呼吸病数据的多模型数据智能管理方法，该方法获取任一患者与慢性呼吸病相关的目标监测数据，在对目标监测数据进行多模态数据融合的过程中，获取在决策级融合阶段训练好的至少两种预测模型；针对任一预测模型，获取任一预测模型的ROC曲线，得到任一预测模型的特征性能评估值，利用特征性能评估值对AUC值进行优化，得到最优AUC值；根据每个预测模型的最优AUC值，获取每个预测模型的权重，对所有预测模型进行加权投票，得到慢性呼吸病的风险预测结果，通过多维度评估预测模型的模型性能，优化了AUC值的评估，减少了对慢性呼吸病进行预测管理误差。