一种医学知识约束的多模态时序数据动态评估方法及可穿戴医疗系统

本发明公开了一种医学知识约束的多模态时序数据动态评估方法及可穿戴医疗系统。本发明通过改进的Swin‑Transformer时序编码器与图神经网络构建混合感知架构，嵌入医学先验掩码矩阵约束注意力机制，强化多模态生理信号的时序特征提取与跨参数关联建模；设计动态质量评估模型，融合数据完整性、跨模态一致性及诊断有效性指标，结合自适应权重函数实时调节评估权重，实现数据质量与临床诊断置信度的量化关联；当判定存在运动伪影或病理冲突时，启动异常定位与修正机制。本发明可随时监测运动伪影、干扰等噪声，并根据风险等级实时调整对不同指标的关注度，本发明还融合医学知识的多模态感知提高病理识别准确度与临床可信度。