一种基于深度学习的酒精成瘾复发预测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的酒精成瘾复发预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1、数据采集、数据预处理与特征构建；S2、基于获取的数据构建预测模型；S3、预测模型训练及优化；S4、基于预测模型输出复发概率，通过收集和处理患者的多维度时间序列数据，包括生理指标和心理状态评分，并通过LSTM模型预测患者的复发风险。本发明提供的基于深度学习的酒精成瘾复发预测方法及系统具有提高了复发风险预测的准确性，有助于个性化治疗方案的制定的效果。