基于机器学习的血液肿瘤化疗后粒缺伴发热疗效评估方法

本发明涉及疾病疗效评估技术领域，公开一种基于机器学习的血液肿瘤化疗后粒缺伴发热疗效评估方法，包括：S1：采集多中心医疗数据并进行预处理，所述数据包括结构化临床数据与多模态非结构化数据；S2：基于图神经网络构建疗效预测模型并采用基于中心矩约束的图联邦学习训练模型，包括：构建患者图作为原图和生成增强图；通过双通道图卷积神经网络分别处理原图和增强图，提取高阶表示向量；基于原始图与增强图的高阶表示向量构建增强感知损失函数；通过联邦学习框架联合多中心数据训练模型；步骤S3：通过训练完成的疗效预测模型预测疗效评估结果。本发明提升了疗效评估的准确性、稳定性与临床可解释性。