一种围术期的风险预测方法、平台及介质

本发明公开了一种围术期的风险预测方法、平台及介质，涉及智慧医疗技术领域，该方法包括：获取目标用户在围术期的多源原始数据，调取数据预处理策略进行预处理，得到多源数据集；基于该数据集构建目标用户的数字画像，并进行多维特征收集，得到初始特征集，并通过特征工程策略预处理得到多维特征集，将其作为多任务学习预测模型的输入；通过该模型分析，得到目标预测结果，来进行围术期风险评估和预警。本发明解决了现有方法依赖单一数据源，缺乏实时、多维度的综合评估，导致风险预测精度低、预警滞后的技术问题，达到了通过集成多源数据，提供精确的风险预测和个性化干预，提高风险评估的准确性与实时性的技术效果。