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摘要：本发明涉及辅助生殖技术领域，公开一种互联网医院用于预测辅助生殖技术程序结果的方法，包括如下步骤：S1、多模态数据收集：基于互联网医院平台，由多数据源获取辅助生殖技术相关的患者数据；S2、数据预处理与特征提取：对多模态数据进行预处理，且提取特征；S3、动态时间序列预测模型的构建：通过长短期记忆网络处理由时间变化的患者状态数据，构建基于递归神经网络的时间序列模型。通过在线学习和动态反馈机制，模型能在各治疗阶段根据患者的最新数据进行实时调整，其动态调整能力确保预测模型能快速响应患者生理和心理状态的变化，而生成个性化的治疗建议，极大提高辅助生殖技术治疗的灵活性和成功率，相比于传统静态模型显著提升临床应用价值。
主权项：1.一种互联网医院用于预测辅助生殖技术程序结果的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、多模态数据收集：基于互联网医院平台，由多数据源获取辅助生殖技术相关的患者数据；S2、数据预处理与特征提取：对多模态数据进行预处理，且提取特征；S3、动态时间序列预测模型的构建：通过长短期记忆网络处理由时间变化的患者状态数据，构建基于递归神经网络的时间序列模型，对患者在辅助生殖技术周期中的不同阶段进行实时预测，公式为： ，其中，表示第t时间点的预测结果，为目前时间点的输入数据，为模型参数，通过最小化以下损失函数更新模型参数： ，其中，表示损失函数的值，表示第t时间点的预测结果，表示第t时间点的实际结果，表示时间序列的长度，表示模型的参数集合，表示损失函数的形式，表示特征向量；S4、个性化预测模型的生成：基于聚类分析将患者分类为不同的亚群，结合贝叶斯推理算法为各亚群生成个性化预测模型，所述贝叶斯推理模型结合以下公式进行个性化预测： ，其中，为给定患者特征下成功概率的后验分布，为特征条件分布，为成功率的先验概率，表示事件x发生的概率；S5、多模态数据融合：通过多输入深度学习网络处理不同类型的数据输入，图像数据通过卷积神经网络处理，时间序列数据通过长短期记忆网络处理，最终通过全连接层融合全部输入，生成统一的预测结果。
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百度查询： 上海交通大学医学院附属仁济医院 一种互联网医院用于预测辅助生殖技术程序结果的方法
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