【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医疗，特别是一种慢性疾病风险预测模型训练方法及系统。
技术介绍
1、随着全球人口老龄化和生活方式改变，慢性疾病的发生率持续上升，给公共卫生系统和社会经济带来了巨大的挑战。慢性疾病不仅影响患者的生活质量，还增加了医疗保健的负担。有效的慢性疾病风险预测可以帮助医疗机构采取预防措施，降低疾病发生的概率，从而提高患者的生存质量和管理效果。
2、目前，慢性疾病的风险预测模型多基于传统的统计学方法或较为简单的机器学习算法，这些方法通常依赖单一模态的数据特征，导致模型的准确性和泛化能力受到限制。慢性疾病的风险受多种因素影响，包括遗传、环境、行为等，因此，仅仅依赖单一数据源或特征类型的模型难以捕捉到复杂的疾病发生机制。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种慢性疾病风险预测模型训练方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够整合多模态数据，实施有效的特征选择与加权，以实现模型的分层训练，从而提高慢性疾病风险预测模型的准确性和实用性。
2、本申请的一个实施例提供了一种...
【技术保护点】
1.一种慢性疾病风险预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于集成学习算法，对初步数据特征集实施多层次特征选择，筛选对慢性疾病风险的影响程度达到预设标准的关键特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用注意力机制对各个关键特征进行加权，生成对应的加权特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述加权特征生成不同层次的特征子集，利用各特征子集对待训练模型进行分层训练，以使待训练模型逐步学习不同特征对慢性疾病风险预测的影响，最终得到训练完成的...
【技术特征摘要】
1.一种慢性疾病风险预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于集成学习算法，对初步数据特征集实施多层次特征选择，筛选对慢性疾病风险的影响程度达到预设标准的关键特征，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用注意力机制对各个关键特征进行加权，生成对应的加权特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述加权特征生成不同层次的特征子集，利用各特征子集对待训练模型进行分层训练，以使待训练模型逐步学习不同特征对慢性疾病风险预测的影响，最终得到训练完成的慢性疾病风险预测模型，包括：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：黄立兵，陈红晓，张英，吴杰，刘少勇，郭红雷，
申请(专利权)人：广东康合慢病防治研究中心有限公司，
类型：发明
国别省市：
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