摘要
本发明公开了基于弱用AI医用大模型平台对慢性病评估系统和方法，具体涉及医疗人工智能技术领域，该系统通过采集电子健康记录、可穿戴设备时序信号和医学影像等多模态数据，构建多模态输入矩阵并生成融合特征；利用云端大模型和边缘端轻量化模型的协同工作，结合当前状态和历史趋势计算风险指数；根据疾病类型和历史风险数据动态调整预警阈值，实现风险预警；提取关键特征并匹配相似病例，生成可解释性报告；通过联邦学习更新边缘端模型参数，保护数据隐私。本发明解决了传统慢性病评估系统中数据割裂、静态评估和资源依赖等问题，实现了对慢性病的全面、动态、准确评估，具有较高的临床应用价值。
