基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法

本发明涉及模型训练，尤其涉及一种基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法。背景技术：1、随着数字化医疗记录的普及，妇产科临床数据变得更易获取。这包括患者的个人健康信息、病历记录、实验室结果、影像学资料等。传统上，这些数据存储在独立的系统中，但随着时间的推移，医疗机构开始整合这些数据，为智能模型的训练提供更丰富的信息。随着计算能力的提升和算法的进步，机器学习和深度学习技术成为智能医学决策模型的关键。在妇产临床中，这些技术可以应用于预测孕期并发症、分析胎儿健康状况、评估产后抑郁风险等方面。通过对大量数据的学习，模型可以发现潜在的模式和规律，帮助医生做出更准确的诊断和治疗建议。然而，目前传统的妇产临床大多单一考虑孕妇的影响，无法根据综合评估孕妇和胎儿的健康状况进妇产临床决策模型构建，导致模型的精度较低，同时传统的决策模型无法很好的自适应学习率调整，导致模型的适应性较差。技术实现思路1、基于此，有必要提供一种基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，以解决至少一个上述技术问题。2、为实现上述目的，一种基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，包括以下步骤：3、步骤s1：获取原始妇产临床数据；对原始妇产临床数据进行数据预处理，生成标准妇产临床数据；4、步骤s2：对标准妇产临床数据进行孕妇及胎儿健康分析，生成妇产临床孕妇健康值数据和妇产临床胎儿健康值数据；根据妇产临床胎儿健康值数据和妇产临床孕妇健康值数据进行妇产临床异常检测，生成妇产临床异常风险值；基于妇产临床异常风险值进行智能决策训练，生成妇产临床智能医学决策方案；5、步骤s3：对初始妇产临床智能医学决策方案进行多模态数据融合，生成多模态融合方案数据集；对多模态融合方案数据集进行梯度自适应学习率调整，生成妇产临床智能医学优化决策数据；6、步骤s4：对妇产临床智能医学优化决策数据进行决策局部以及全局解释性分析，生成决策结果局部解释性分析数据和决策结果全局解释性分析数据；利用决策结果局部解释性分析数据和决策结果全局解释性分析数据进行智能医学决策模型优化，生成妇产临床智能医学决策优化模型。7、本发明通过对原始妇产临床数据进行预处理，可以清洗、转换和规范数据，确保数据的准确性和一致性，为后续分析和决策提供高质量的数据基础。通过对标准妇产临床数据进行孕妇及胎儿健康分析和异常检测，可以评估孕妇和胎儿的健康状态，并生成相应的健康值和异常风险值。这有助于医生和医疗团队了解患者的整体健康情况和潜在的异常风险。基于妇产临床异常风险值，进行智能决策训练，生成妇产临床智能医学决策方案。这些方案可以通过使用机器学习和人工智能技术，综合考虑患者的个体特征和病情，为医生和患者提供个性化的治疗建议和决策支持。对初始妇产临床智能医学决策方案进行多模态数据融合，可以综合利用不同类型的医学数据（如实验室检查、影像学等）来进一步完善决策方案的准确性和可靠性。通过对妇产临床智能医学优化决策数据进行局部和全局解释性分析，可以深入理解决策模型对决策结果的贡献程度和解释。这有助于医生和患者对决策结果进行理解和信任，并提供反馈和优化的机会，进一步优化智能医学决策模型的性能和可解释性。因此，本发明通过数据预处理、健康分析、异常检测、智能训练、数据融合、自适应学习率调整、解释性分析和模型优化，提高了模型的精准性和适应性。8、本发明的有益效果在于通过步骤s1中的数据预处理，可以确保原始妇产临床数据的准确性和一致性，为后续分析提供高质量的标准化数据。在步骤s2中对孕妇和胎儿健康进行分析，能够帮助医生快速了解患者的健康状况。同时，通过异常检测生成妇产临床异常风险值，有助于及早发现并处理潜在的健康风险。根据异常风险值进行智能决策训练，有助于建立模型以支持医生在诊断和治疗方面做出更准确和个性化的决策。步骤s3中的多模态数据融合可以综合不同类型的数据，提供更全面的信息，有助于提高决策的综合性和准确性。对多模态融合方案数据集进行梯度自适应学习率调整，可以优化模型的学习过程，提高模型的收敛速度和性能。在步骤s4中进行的局部和全局解释性分析，有助于医生理解模型的决策依据，增强了医生对模型决策的信任和可解释性。利用决策结果解释性分析数据进行模型优化，可以不断改进模型的准确性和效率，提高妇产临床智能医学决策的质量。因此，本发明通过数据预处理、健康分析、异常检测、智能训练、数据融合、自适应学习率调整、解释性分析和模型优化，提高了模型的精准性和适应性。技术特征：1.一种基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：2.根据权利要求1所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：3.根据权利要求2所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：4.根据权利要求1所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：5.根据权利要求4所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：6.根据权利要求5所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s235包括以下步骤：7.根据权利要求4所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：8.根据权利要求1所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：9.根据权利要求8所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：10.根据权利要求1所述的基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：技术总结本发明涉及模型训练技术领域，尤其涉及一种基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法。所述方法包括以下步骤：获取原始妇产临床数据；对原始妇产临床数据进行数据预处理，生成标准妇产临床数据；对标准妇产临床数据进行孕妇及胎儿健康分析，生成妇产临床孕妇健康值数据和妇产临床胎儿健康值数据；根据妇产临床胎儿健康值数据和妇产临床孕妇健康值数据进行妇产临床异常检测，生成妇产临床异常风险值；基于妇产临床异常风险值进行智能决策训练，生成妇产临床智能医学决策方案。本发明通过数据预处理、健康分析、异常检测、智能训练、数据融合、自适应学习率调整、解释性分析和模型优化，提高了模型的精准性和适应性。技术研发人员：陈琳,赵欣媛,杨婷受保护的技术使用者：西安医学院第二附属医院技术研发日：技术公布日：2024/8/16