摘要
本发明公开了一种基于胸片与EHR数据的心衰特征识别方法,涉及心力衰竭特征识别领域。包括如下步骤:S1:对胸片与EHR数据进行预处理;S2:将处理过的胸片与EHR数据输入到融合多模态注意力模块的Resnet模型进行训练,构建准确的神经网络模型,并输出预测结果。本发明可以更好的利用胸片图像和EHR数据,获取相对准确的神经网络模型,达到心力衰竭特征识别的目的,提高了医学诊断的精度。通过应用本发明技术,医生可以更高效地评估心力衰竭特征,提供更准确的辅助诊断,制定更合理的治疗方案,进而提高治疗效果和患者生存率。同时,大大降低医生工作量和诊断时间,在一定程度上缓解医疗资源稀缺和不平衡问题。