一种基于Web的大数据驱动卒中风险预测方法

本发明涉及医疗预测技术领域，具体涉及一种基于Web的大数据驱动卒中风险预测方法，包括以下步骤：S1，多尺度数据采集与对齐：采集用户的生理数据、行为数据和健康状态数据；S2，因果路径识别：生成具有置信度评级的因果特征子图；S3，特征融合建模：对实时生理数据中的波动特征进行响应建模，对行为数据进行趋势特征提取，并动态分配波动特征与趋势特征的融合权重，生成统一的风险表征特征；S4，风险演化模拟：模拟不同干预策略对卒中风险的影响，生成风险演化轨迹；S5，干预方案生成：生成个性化干预方案。本发明，不仅提高了风险预测的准确性，而且能够实时响应患者健康状况的变化。