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申请/专利权人：南昌大学第一附属医院
摘要：本发明公开了一种基于人工智能建模的脊柱病因分析和风险预测方法，涉及医学人工智能技术领域，包括，构建数据融合平台，收集影像学、遗传学、生物标志物以及环境因素的多模态数据；针对影像学数据、遗传学数据、生物标志物数据以及环境因素数据进行分析，得到影像学特征向量、遗传学特征向量、生物特征向量以及环境特征向量；对四种特征进行融合得到整体特征，基于整体特征形成患者健康信息库；利用Q‑learning构建治疗路径推荐系统，从患者健康信息库中提取患者个体信息输入系统，输出最佳治疗方案；收集患者治疗效果数据，动态调整治疗策略；构建风险指标综合评估函数对实时数据进行分析，一旦检测到风险指标异常，立即启动预警机制并采取干预措施。
主权项：1.一种基于人工智能建模的脊柱病因分析和风险预测方法，其特征在于：包括，构建数据融合平台，收集影像学、遗传学、生物标志物以及环境因素的多模态数据；针对影像学数据、遗传学数据、生物标志物数据以及环境因素数据进行分析，得到影像学特征向量、遗传学特征向量、生物特征向量以及环境特征向量；对四种特征进行融合得到整体特征，基于整体特征形成患者健康信息库；利用Q-learning构建治疗路径推荐系统，从患者健康信息库中提取患者个体信息输入系统，输出最佳治疗方案；收集患者治疗效果数据，动态调整治疗策略；构建风险指标综合评估函数对实时数据进行分析，一旦检测到风险指标异常，立即启动预警机制并采取干预措施。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学第一附属医院 一种基于人工智能建模的脊柱病因分析和风险预测方法
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