基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法

本发明属于AI驱动的多模态数据融合技术领域，具体公开提供的基于AI模型数据融合的慢性病智能筛查方法，包括：通过使用多模态数据融合分层架构对健康数据、行为特征及环境数据进行动态关联分析，提升了筛查全面性；通过使用动态场景感知与报警决策树对患者实际场景中的陪护状态、时间节点及健康指标波动进行实时分析，动态优化报警策略以达到自适应调整报警模式的技术效果，有助于增加患者的实时动态监测能力，以降低人为陪护负担，并提升患者紧急响应的针对性；通过使用联邦学习与蒙特卡洛置信区间对模型偏差特征及预测不确定性进行量化分析，达到动态矫正模型参数的技术效果，有助于降低模型误判率。