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申请/专利权人：西安医学院第二附属医院
摘要：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。
主权项：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：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；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；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；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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安医学院第二附属医院 基于妇产临床的智能医学决策模型训练方法
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