摘要
本发明公开了一种心力衰竭早期预警的生物标记物联合分析系统及其方法,数据采集模块:用于实时采集多种生物标记物数据、临床数据及患者个体化数据,多模态数据融合模块:用于将来自不同来源的生物标记物数据、影像学数据、临床记录和个体差异数据进行预处理和融合,深度学习分析模块:基于融合数据利用深度学习模型进行特征提取与分析,输出心力衰竭早期风险评估结果。通过整合多种生物标记物、影像学数据及个体差异数据,能够全面评估患者的心力衰竭风险,避免仅依赖单一标记物的局限性,显著提高早期预警的准确性和灵敏度,使用深度学习模型对多维度数据进行综合分析,可以自动发现数据中的潜在模式和复杂关系,提高了预测的精准性。
技术关键词
生物标记物
早期风险评估
深度学习分析
分析系统
多模态数据融合
深度学习模型
心力衰竭风险
联合分析方法
数据采集单元
数据采集模块
患者
多层感知机
预警模块
深度学习算法
机器学习算法
生成报告
预警模型
CT扫描