基于AI算法集市的检验结果智能解释方法

本申请涉及临床实验室数智化技术领域，其具体地公开了一种基于AI算法集市的检验结果智能解释方法，其过程包括构建N种疾病数据集，并基于N种疾病数据集对N个AI疾病预测模型进行训练以得到N个AI疾病预测模型。众多疾病预测模型形成AI集市并应用于真实场景，基于目标患者检验结果触发满足条件的多种疾病预测模型生成预测结果，并利用决策树算法自动调整决策路径，融合多模型预测结果得到最佳解释，同时通过滑动窗口持续监控模型性能，当模型性能下降时及时触发重训练或参数调整，以确保预测结果的准确性和稳定性。该方法通过多模型协同与动态决策，全流程的AI算法数字化闭环管理，可提升临床检验结果的综合解释能力，进一步提升检验的价值。