基于人工智能的脑外伤患者病情变化预测方法及系统

本发明公开了基于人工智能的脑外伤患者病情变化预测方法及系统，涉及人工智能及医疗技术领域，方法包括S1构建初始的变化预测模型；S2获取训练数据集；S3训练变化预测模型；S4获取待预测分析数据；S5分析待预测分析数据输出跨模态预测结果和单模态预测结果；S6融合跨模态预测结果和单模态预测结果获得变化预测结果；CT序列特征提取模块经过预处理、密集特征提取、时序‑空间对齐和时序建模提取CT序列数据的CT序列单模态特征，完成CT序列精准特征提取与帧对齐，确保CT影像特征的准确性和连续性，为病情预测提供高质量的影像学支撑；通过本方法为临床医生判断患者病情、制定优化治疗方案提供可靠的辅助支撑，实现脑外伤病情变化的快速、精准预测。