一种基于机器学习的临床心理治疗效果评估方法及系统

本发明涉及一种基于机器学习的临床心理治疗效果评估方法及系统，所述方法包括：获取患者治疗期间的生物信号、行为模式及心理状态数据，构建时间戳对齐的三维张量结构并标准化生成多维数据矩阵；通过深度自编码器网络对矩阵进行降维、重构及验证，输出统一特征向量表示；利用改进的支持向量回归算法建立特征向量与疗效评分的非线性映射模型；实时预测疗效评分，当评分异常或波动超阈值时，触发基于知识图谱的个性化治疗方案优化机制，实现多源异构数据的深度融合，通过动态优化机制提升评估精度与治疗适应性，为临床心理干预提供智能决策支持。