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申请/专利权人：浙江省人民医院毕节医院;毕节市七星关区妇幼保健院
摘要：本申请涉及妇科医疗领域，公开了一种常见妇科疾病智能预测模型构建方法，包括以下步骤：S1、收集妇科患者的多维度数据；S2、对所述多维度数据进行预处理；S3、应用深度学习算法对预处理后的数据进行特征提取与学习，构建智能预测模型；S4、评估所述智能预测模型的性能。本发明通过结合影像和文本数据的分析，模型能够从多个维度抓住疾病特征，这可以提高对疾病的预测准确性。且模型融合了深度学习中的视觉特征识别能力和自然语言处理的文本理解能力，使得模型在处理复杂的医疗数据时更加有效。
主权项：1.一种常见妇科疾病智能预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：收集妇科患者的多维度数据；对所述多维度数据进行预处理；应用深度学习算法对预处理后的数据进行特征提取与学习，构建智能预测模型；评估所述智能预测模型的性能。
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