一种基于知识图谱的类风湿性关节炎辅助分类方法

本发明涉及医疗人工智能与计算机技术领域，公开了一种基于知识图谱的类风湿性关节炎辅助分类方法，该方法包括：从外部数据集中提取领域实体并构建领域知识图谱；同时对目标对象的属性数据进行清洗、标准化与分类处理，进而构建一个包含特征编码器、图编码器与交互融合模块的图神经网络模型，该模型可用于通过跨模态注意力机制，对类风湿性关节炎患者进行疾病分类。本发明将体系化的医学知识深度融入数据驱动模型，显著提升了分类的准确性与鲁棒性，其模块化设计赋予该方法强大的可扩展性与迁移潜力，能够为快速构建辅助诊断系统提供通用框架。