摘要
本发明涉及数字医疗技术领域，具体公开了一种神经系统疾病人工智能诊断系统。该系统包括数据采集模块、预处理模块、多模态特征提取模块、特征融合模块、疾病分类模块、可解释性分析模块以及医生反馈与模型更新模块。系统支持采集并融合医学影像、脑电信号、生化指标、问卷信息及可穿戴设备数据，通过加权注意力机制构建统一特征表示，并基于深度学习模型输出神经系统疾病的预测结果。同时，系统结合Shapley值方法实现诊断过程的可解释性，并支持医生反馈信息的闭环回传与模型增量更新。本发明提高了神经系统疾病诊断的准确性与早期识别能力，具有较强的临床可部署性与自适应优化能力。
