非侵入性结直肠癌早筛与诊断方法及电子设备

本发明公开了一种非侵入性结直肠癌早筛与诊断方法及电子设备，该方法包括：采集受试者的粪便、唾液、血液样本和标准化舌体图像；通过宏基因组测序获取肠道与口腔菌群的物种丰度信息，通过血液检测获取肿瘤标志物水平；将上述多模态数据输入至预先训练好的结直肠癌风险预测模型中，输出风险概率。所述模型采用包含健康者及患者的训练数据集，基于机器学习算法训练得到，其架构采用晚期融合策略，通过逻辑回归、梯度提升决策树和卷积神经网络三个子模型分别处理临床、菌群和舌象特征，并利用Self‑Attention机制动态融合，最终输出诊断结果。本发明通过多模态信息融合，显著提高了筛查的准确性、标准化程度和患者依从性。