【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能医学领域，尤其涉及基于多组学联合机器学习的骨质疏松诊断方法及系统。
技术介绍
1、随着人口老龄化加剧，骨质疏松症的发病率迅速上升，对于特殊职业人群，尤其是飞行员等高强度职业群体的健康管理带来了严峻挑战。骨质疏松症会显著增加骨折风险，影响飞行员的身体健康和职业安全性，因而骨质疏松症的早期筛查和精准预测对于保障飞行员的职业健康具有重要意义。目前，骨质疏松症的诊断通常依赖骨密度检测方法，如双能x射线吸收测定法(dxa)和定量ct(qct)，但这些方法需要专业设备和人员，难以实现高频率、广范围的筛查。基于此，针对飞行员等特定人群的骨质疏松症风险预测方法亟待探索，以便实现早期检测和风险控制。
2、例如授权公告号为cn115775628a的中国专利，公开了一种基于关系网络的骨质疏松症风险预测方法。该方法通过采集受试者的生理指标和问卷数据，基于关系网络构建风险预测模型，并利用网络特征结合logistic回归、svm、随机森林等算法进行骨质疏松症风险预测。
3、以上方法存在本
技术介绍
提出的问题，该方法对于一些特...
【技术保护点】
1.基于多组学联合机器学习的骨质疏松诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多组学数据包括：飞行员群体的多组学数据；所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述富集分析包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，多模态注意力增强网络包括：图神经网络层、注意力增强层，以及多模态融合层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于飞行员的生理数据，动态调整基因节点间的边权重包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预设的加性注意...
【技术特征摘要】
1.基于多组学联合机器学习的骨质疏松诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多组学数据包括：飞行员群体的多组学数据；所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述富集分析包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，多模态注意力增强网络包括：图神经网络层、注意力增强层，以及多模态融合层；
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于飞行员的生理数据，动态调...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙中洋，刘静，焦圣元，江帆，童梁成，
申请(专利权)人：中国人民解放军东部战区空军医院，
类型：发明
国别省市：
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