基于多任务持续学习算法的帕金森病辅助诊疗系统

本发明涉及一种多任务持续学习技术的帕金森病病情辅助诊疗系统，通过骨传导麦克风收集患者的语音数据，经过预处理和特征提取后，使用多任务学习算法进行病情评估；每个患者的模型不仅考虑了共性特征，还能够适应个体间的差异，从而提供更准确的个性化预测；多任务持续学习算法仅需每个患者提供少量数据即可训练出高准确度的模型，降低了数据收集的难度和成本；用户只需要进行简单的发音，系统就可以反馈个性化的帕金森病情评估结果，提高了帕金森病管理的准确性和效率，还为患者带来了更好的用户体验。