摘要
本发明涉及模型构建技术领域,尤其涉及一种基于物联网的疾病特征识别评估模型的构建方法。所述方法包括以下步骤:通过物联网医疗设备实时采集患者多模态生理数据,并对患者多模态生理数据进行数据预处理,生成标准患者生理数据,并将标准患者生理数据存储至分布式数据库;基于生物样本库提取基因测序数据;对标准患者生理数据进行全域健康危险因素感知,生成用户层次健康危险感知数据;将用户层次健康危险感知数据和基因测序数据进行特征融合,以构建包含时空维度的疾病特征矩阵。本发明通过多模态数据融合、时空演化建模、深度学习架构及个性化风险评估,提高了疾病特征识别评估模型构建的精度和时效性。
技术关键词
疾病特征
患者生理数据
基因测序数据
多模态生理
生成疾病
深度学习架构
图谱
生物样本库
分布式数据库
生成用户
空间特征提取
划分地理网格
高风险
融合特征
动态权重优化
系统为您推荐了相关专利信息
分诊方法
二维卷积神经网络
深度学习框架
疾病特征
图片
预测模型构建方法
常见妇科疾病
深度学习算法
医学影像数据
基因组测序数据
疾病关联预测方法
嵌入特征
多模态网络
多尺度特征融合
符号