一种融合因果效应估计的多模态ICU患者死亡风险预测方法

本发明公开了一种融合因果效应估计的多模态ICU患者死亡风险预测方法，包括S1、采集患者治疗过程中的原始数据样本；S2、构建因果结构图；S3、基于因果驱动反事实数据生成方法，进行少数类数据增强，获得数据平衡的因果结构图；S4、基于因果结构图形成多模态患者信息表征；S5、将多模态患者信息表征输入死亡风险预测模型中，并融合ATE估计，输出死亡风险预测概率。本发明通过将因果图与患者信息结合进行特征处理，实现兼具高预测性能与高可解释性的ICU死亡率预测；在数据增强过程中，引入BKA算法，对干预特征采样和中介变量迁移进行联合优化，有效平衡生成样本的因果一致性、代表性与多样性，提升模型在关键少数类事件预测任务中的泛化能力与鲁棒性。