基于多模态数据融合的乳腺癌心脏毒性风险预测系统

本发明涉及一种基于多模态数据融合的乳腺癌心脏毒性风险预测系统。该系统通过分布式架构实时采集电子健康记录、动态心电监测、超声心动图视频流、化疗用药时序数据及病理切片影像等多源异构医疗数据，采用分层压缩策略优化存储效率。本系统将风险指数映射至三维心脏热力图，关联显示关键特征贡献度，并建立动态风险知识图谱揭示毒性发生路径。系统部署增量学习机制实现模型持续优化，通过差分隐私和联邦学习保障数据安全,设置实时预警反馈回路，当风险超阈值时触发临床干预，并根据医师反馈动态调整模型权重，显著提升预测准确性和临床适用性。