基于多模态数据的患癌风险预测模型构建方法及系统

本申请涉及医疗信息处理技术领域，公开一种基于多模态数据的患癌风险预测模型构建方法及系统，方法包括：获取患癌风险相关数据并将其转化为数值量；根据采集难易程度、数据相关性及病症关联程度为各数据类目配置难易属性值、相关属性值及关联属性值并赋予权重，将各数据类目划分为多个数据层并以各数据层中的数据类目为数据节点，经神经网络训练得到数据节点间数值量的数值函数关系，形成中间关系模型，为各数据层赋予权重值并将各病例数值量代入中间关系模型中计算生成各病例的患癌预判值；调整各数据层的权重值直至预判值的数值分布集中度超过设定值，以当前数据层的权重值结合中间关系模型得到目标预测模型，提升模型输出结果的准确性。