一种基于多源数据融合的医疗健康费用预测系统及方法

本发明公开了一种基于多源数据融合的医疗健康费用预测系统及方法，涉及医疗数据分析技术领域，该系统首先融合多个异构医疗信息源，生成结构化数据；随后提取与费用相关的多维特征构建特征表示向量。费用预测建模模块通过图结构建模与语义嵌入构建费用预测模型，结合图注意力机制与语义相似度进行联合优化，并融合时间序列与静态特征输出预测结果。模型训练中引入图语义对比损失与预测偏差损失的联合优化算法并通过费用标签距离构建正负样本对。反馈优化模块在预测偏差超过阈值时触发模型更新，通过偏差指标与样本置信因子动态调整模型结构与参数。预测解释模块基于中间层特征或梯度传播分析影响因素，输出解释性报告，提升模型透明度与可信度。