基于机器学习的呼吸道感染早期筛查系统及方法

本发明涉及早期感染筛查的技术领域，具体涉及一种基于机器学习的呼吸道感染早期筛查系统及方法，所述方法包括：对采集的多源时序数据进行预处理，形成标准化时序数据单元；基于潜在感染时间段后的标准化时序数据单元，分别提取呼吸道感染早期、非感染性炎症在呼吸节律维度对应的第一组变化特征，以及在自主神经平衡维度对应的第二组变化特征，并根据第一组变化特征和第二组变化特征，确定呼吸道感染信号纯化因子；根据潜在感染时间段后的标准化时序数据单元和呼吸道感染信号纯化因子，确定呼吸道感染早期的概率。本发明能提升呼吸道感染早期筛查的准确性。