摘要
本发明提供一种基于AI的心衰风险评估方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括通过递归分割算法识别生理指标时间序列的突变点,提取突变特征矩阵并时序映射,识别周期性突变和渐变模式,转化为风险分值生成风险累积曲线,计算指标传导时延绘制风险传导路径图,标记干预时间窗口,最终确定心衰风险等级并生成评估报告。本发明可实现心衰风险的早期精准识别,为临床干预提供最佳时机。
技术关键词
时间序列数据流
指标
时序
矩阵
生理
风险评估方法
周期性
拓扑网络
时延
节点
波形特征提取
分割算法
风险评估报告
复杂度特征
累积分布函数
模式
曲线
计算机程序指令
系统为您推荐了相关专利信息
数值仿真模型
模糊决策树
虚拟仿真机
建模方法
工况
智能分析系统
交通规划分析
网格
模块
基础地理数据