一种基于多源数据融合与AI驱动的头颈癌患者症状管理方法及数智化系统

本发明提出一种基于多源数据融合与AI驱动的头颈癌患者症状管理方法及系统，通过整合电子病历、可穿戴设备、问卷调查及科普视频等多模态数据，利用注意力机制动态融合特征并构建统一知识表示。基于贝叶斯网络和图神经网络(GNN)建立动态扩展的症状‑风险‑干预知识图谱，结合协同过滤算法实现跨层症状推荐。通过XGBoost算法实时评估症状严重度并输出三色预警，最后基于患者反馈数据通过强化学习持续优化知识图谱。该方法实现了精准化、个性化的头颈癌患者症状管理。