一种基于深度学习优化算法的神经内科重症指标预测方法和系统

本发明公开了一种基于深度学习优化算法的神经内科重症指标预测方法和系统，涉及医疗指标预测领域，解决了医疗指标预测复杂的问题；包括：步骤S1：对重症患者的病历信息进行获取，得到对比信息；对普通患者的病历信息进行获取，得到预测信息；步骤S2：对重症患者的病历信息进行处理，得到重症患者的特征指标，计算得到特征指标的变化权重；步骤S3：对特征指标的正常值进行获取，结合特征指标的变化权重，对重症阈值进行计算，根据重症阈值，对普通患者的病历信息进行分析，构建预测模型；步骤S4：通过预测模型，结合预测信息进行预测，根据预测结果得到重症指标；本发明能够有效提高神经内科重症指标预测的准确性。