融合多模态和深度网络的医疗辅助决策方法及系统

本发明公开了融合多模态和深度网络的医疗辅助决策方法及系统，涉及智能医疗技术领域，采集并分析用户的第一数据，判定生理阶段；据此调用动态特征库对应子库，匹配筛选出高度相关的第一生理特征。采集第二数据，融合第一生理特征构建个体化特征向量，生成特征关联矩阵。实时采集第三数据，结合关联矩阵，经生理药代动力学模型模拟药物体内过程，生成个体化治疗方案。本发明通过动态阶段判定‑多模关联挖掘‑实时剂量优化‑持续进化迭代的全流程设计，精准破解了儿童青少年早熟诊疗中的核心痛点，实现了从经验化通用方案到数据驱动个体化决策的转变，为早熟个体提供更安全、精准、及时的医疗支持。