基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法

本发明公开基于病理数据分析的妇科全麻术后并发症预测建模方法，涉及术后并发症预测技术领域，采集妇科全麻术前、术中、术后的多维度病理和临床数据；建立焦虑心理、术中病理和并发症的时空关联矩阵；基于时空关联矩阵构建基于多模态深度学习预测架构的妇科全麻术后并发症预测模型。本发明通过多维度数据融合、动态关联分析与深度学习的结合，实现了从经验性决策向数据驱动决策的转变。时空关联矩阵为医生提供了标准化的风险评估逻辑；模型对罕见并发症的预测能力，填补了小样本场景下的预测空白。最终，通过实时风险预警与个体化干预建议，显著提升了妇科全麻手术的安全性，缩短了患者术后恢复时间，具有重要的临床转化价值。