一种腹膜功能评估模型的训练方法及装置

本申请公开一种腹膜功能评估模型的训练方法及装置，可应用于人工智能领域，包括：获取目标用户的视网膜图像数据和临床数据，并将这两种数据进行融合，形成多模态融合数据。这种多模态数据融合方式为腹膜功能评估模型提供了更丰富、全面的信息输入，使得模型能够更准确地捕捉到腹膜功能状态的细微差异。利用多模态融合数据对腹膜功能评估模型进行迭代训练，每次迭代过程中调节网络参数，直至损失函数达到最小值。通过迭代训练和损失函数的优化，确保了模型能够准确学习到融合数据中的特征与腹膜功能状态之间的映射关系，提高了模型的准确性和泛化能力，从而实现对腹膜功能转运能力的精准评估。解决了传统方法评估不准确的问题。