摘要
本发明公开了机器学习驱动的健康风险评估系统，涉及医疗健康信息技术领域，包括多模态数据获取与预处理模块、特徵工程与降维模块、混合模型风险预测模块、风险解释与决策支持模块和模型优化与更新模块；本发明通过多模块协同运作，有效克服传统方法的不足。多模态数据处理与特徵工程提升数据利用率和模型泛化能力，混合模型实现精准风险预测，可解释性与不确定性量化增强模型可信度和临床实用性，联邦学习与自动更新机制保障模型持续优化和数据隐私安全，系统能够更精准、可靠地评估健康风险，为临床决策提供科学依据，助力个性化健康管理，推动医疗健康领域从经验驱动向数据驱动、智能决策的模式转变。
