一种基于多源医疗数据的风险预测方法

本发明属于医疗数据处理及健康评估技术领域，公开一种基于多源医疗数据的风险预测方法，包括获取多源医疗数据、数据预处理、特征选择、模型训练、风险预测和模型解释。本发明通过采用系统性的多阶段特征选择策略，能够从包含临床、实验室和心脏 MRI 等多源异构医疗数据中，筛选出与特定医学事件或疾病高度相关的特定关键特征组合；筛选出的特征子集可以用于构建可解释的机器学习模型，并通过结合 SHAP 等模型解释技术，有助于临床医生理解预测逻辑，增强对结果的信任度，为个体化的临床决策和干预提供更有价值的参考信息。