摘要
本发明涉及血液透析技术领域，具体公开了一种多模态融合血透数据分析方法，包括数据采集、肾功能评估、特征提取、多模态融合、模型训练与测试和结果解释与应用。本方案采集患者的多模态数据，提取多模态特征，建立Attention‑DNN模型预测患者接受血透治疗后的并发症发生概率，全面评估患者的病情和治疗效果，有助于在预测到并发症风险时及时调整血透治疗的参数；结合注意力机制和DNN模型，动态调整模型关注，重点关注不同的输入数据，使模型在处理序列数据和多模态数据时更加灵活和有效，提高模型对输入数据的理解能力和表征能力，更好地解决患者并发症情况的预测，适应不同患者的个体差异，实现个性化的预测和管理。
