基于医疗数据处理的抑郁症评估系统

本发明提出基于医疗数据处理的抑郁症评估系统，数据融合模块通过多分支神经网络提取医疗文本、语音数据和生理电信号数据的特征，并采用双向交叉注意力机制进行动态交互；评估优化模块对特征集进行置信度评分，判断数据是否为敏感信息，敏感数据由权威知识库处理，非敏感数据则通过通用知识库处理，同时通过自适应学习率更新多分支神经网络参数；状态评估模块使用MM‑RNN模型计算抑郁状态评分并判定抑郁等级。本发明通过引入基于置信度评分的敏感信息判定机制，智能评估数据质量并动态调整数据处理路径，确保敏感数据得到有效保护，提高了评估结果的准确性与可靠性，增强了系统处理多种医疗数据的适应性和安全性。