慢性疾病预后方法、模型、装置、计算机设备及存储介质

本发明公开了一种慢性疾病预后方法、模型、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取待预后人员的医学图像以及医疗数据；在医学图像中，提取出深度学习特征以及影像组学特征；在深度学习特征以及影像组学特征二者中，确定出二者的共享特征以及独特特征；基于共享特征以及独特特征进行融合处理，得到目标融合特征；基于目标融合特征以及医疗数据，构建得到多组学图；基于多组学图进行预后处理，得到待预后人员的预后结果。通过目标融合特征与医疗数据等不同模态的数据，构建出的多组学图能够在提升不同模态间表达互补性的基础上，增强了模型对复杂病理信息的建模能力，从而显著提高预后预测结果的准确性与鲁棒性。