【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，特别是一种基于人工智能的健康体检数据分析方法及系统。
技术介绍
1、随着健康体检数据的多模态化发展，传统分析方法难以有效整合结构化报告与非结构化影像数据，存在时空关联性缺失、动态异常检测滞后等问题。现有技术通常采用单一模态分析或简单特征拼接，导致器官功能退化路径预测精度不足，且缺乏与真实临床病例的对抗验证机制。此外，健康干预方案往往基于静态阈值触发，未考虑个体生活习惯与病理发展的动态关联，导致干预时效性和针对性不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于人工智能的健康体检数据分析方法及系统，以解决现有技术中的不足，能够高效分析健康体检数据，优化疾病早期预警和健康干预的精准性。
2、本申请的一个实施例提供了一种基于人工智能的健康体检数据分析方法，所述方法包括：
3、接收用户的多模态健康体检原始数据，根据预设的跨模态对齐规则对结构化报告数据与非结构化医学影像数据进行时空对齐处理，生成融合时空关联性的多模态特征矩阵；
4、将...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的健康体检数据分析方法，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，所述接收用户的多模态健康体检原始数据，根据预设的跨模态对齐规则对结构化报告数据与非结构化医学影像数据进行时空对齐处理，生成融合时空关联性的多模态特征矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多模态特征矩阵输入轻量化双通道网络，同步解耦出静态生理基线特征向量与动态异常波动特征向量，获得解耦后的双模态特征组，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述双模态特征组构建隐马尔可夫链，通...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的健康体检数据分析方法，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，所述接收用户的多模态健康体检原始数据，根据预设的跨模态对齐规则对结构化报告数据与非结构化医学影像数据进行时空对齐处理，生成融合时空关联性的多模态特征矩阵，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多模态特征矩阵输入轻量化双通道网络，同步解耦出静态生理基线特征向量与动态异常波动特征向量，获得解耦后的双模态特征组，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述双模态特征组构建隐马尔可夫链，通过状态转移概率计算器官功能退化路径，生成带时间戳的健康状态转移轨迹图，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述健康状态转移轨迹图...
【专利技术属性】
技术研发人员：王金强，
申请(专利权)人：浙江康略软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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