一种基于结构化临床数据的术前多并发症风险预测方法及系统

本发明属于医疗数据处理技术领域，公开一种基于结构化临床数据的术前多并发症风险预测方法及系统，该方法包括：将风险因素与并发症节点之间的因果关联录入知识图谱的边，计算各并发症之间的统计相关性，并补充至知识图谱中，对知识图谱进行网络嵌入训练，形成第一阶段模型，对并发症进行初步风险评估，将知识图谱以图神经网络方式建模，并与第一阶段模型联合训练，形成第二阶段模型输出最终并发症概率。本发明可以通过医学知识图谱与多关系图卷积网络的深度融合提高模型的可解释性与跨域一致性在样本量稀缺的专科依旧保持稳定与校准表现避免传统黑盒模型无法解释的问题，量化模型相较传统策略的收益增幅，便于评估实际应用价值。