基于BP神经网络的儿童肺炎预后情况预测系统及方法

本发明公开了基于BP神经网络的儿童肺炎预后情况预测系统及方法，涉及数据处理技术领域，该系统包括：多源数据融合模块，用于接收电子病历、实验室数据、影像学特征、环境特征，建立多源融合数据集；自适应特征选择模块，用于基于混合式特征筛选，提取关键预后因子；构建优化模块，用于利用关键预后因子训练预后风险评分模型，并通过梯度方向修正策略进行优化；预测模块，用于进行儿童风险评分和预后管理。本发明解决了现有技术依赖简单模型和单一数据，无法动态跟踪病情变化，预后评估的准确性和及时性差的技术问题，达到了通过多源数据融合优化的BP神经网络进行个性化预后管理，提升预后风险评估的准确性和及时性差的技术效果。