基于多模态注意力网络的MDD早期动态诊断方法

本发明公开了基于多模态注意力网络的MDD早期动态诊断方法，涉及MDD诊断技术领域，该方法通过多模态数据动态融合、分层注意力机制，并结合多模态注意力网络诊断模型对各类型精神疾病进行早期诊断分析，深度分析目标诊断用户的表象数据与各类型精神疾病的贴合程度，进一步动态设定针对目标诊断用户的诊断周期，避免因多模态数据的一次性诊断所造成诊断错误的情况，对不同目标诊断用户定制相应的诊断周期，显著提升了MDD早期诊断的准确性、时效性与临床实用性，进一步增强了临床决策的可靠性与资源分配效率，为精神疾病的精准防控提供了创新性技术方案。