一种基于多模态生物传感器的健康状态评估方法及系统

本发明公开了一种基于多模态生物传感器的健康状态评估方法及系统，方法包括：同步采集多个目标物种对象的多种生理信号，生成时空一致的多模态生理数据流；将多模态生理数据流输入深度学习模型，输出融合时空特性的高维特征向量；将高维特征向量输入基于迁移学习的跨物种适配模型，输出表征目标对象当前健康异常状态及其置信度的跨物种普适性状态向量；将跨物种普适性状态向量输入轻量化的风险评估模型，输出反映目标对象即时健康风险水平的量化评估结果；根据量化评估结果，自动生成并触发针对目标对象的个性化健康干预指令。利用本发明实施例，能够动态适应不同物种的生理差异，提升健康状态评估的准确性和普适性。