CN117316409A - 一种基于大数据的医院信息管理方法及系统 - Google Patents

一种基于大数据的医院信息管理方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117316409A
CN117316409A CN202311333003.2A CN202311333003A CN117316409A CN 117316409 A CN117316409 A CN 117316409A CN 202311333003 A CN202311333003 A CN 202311333003A CN 117316409 A CN117316409 A CN 117316409A
Authority
CN
China
Prior art keywords
medical
data
module
sub
hospital
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202311333003.2A
Other languages
English (en)
Inventor
金峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Taixing People's Hospital
Original Assignee
Taixing People's Hospital
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Taixing People's Hospital filed Critical Taixing People's Hospital
Priority to CN202311333003.2A priority Critical patent/CN117316409A/zh
Publication of CN117316409A publication Critical patent/CN117316409A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
    • G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/36—Creation of semantic tools, e.g. ontology or thesauri
    • G06F16/367—Ontology
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明涉及大数据分析技术领域，具体为一种基于大数据的医院信息管理方法及系统，包括以下步骤：基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集。本发明中，通过集成自然语言处理和深度学习技术，实现对大规模临床文本数据的高效处理，提升数据预处理速度和质量，借助时间序列分析，准确预测医院资源使用情况，有助于资源优化配置，结合卷积神经网络技术，医学图像自动识别精确度得到提升，减少了人为判断误差，增强学习用于个性化医疗路径规划，为患者提供更精准的治疗方案，提高治疗效果，整合知识图谱和区块链技术，构建完备医疗知识体系，确保医疗数据的安全和一致性。

Description

一种基于大数据的医院信息管理方法及系统
技术领域
本发明涉及大数据分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的医院信息管理方法及系统。
背景技术
大数据分析是一门涵盖多个领域的技术，旨在从庞大的数据集中提取、分析和挖掘有价值的信息，以帮助做出决策、预测趋势、优化流程等。在医院信息管理中，大数据分析被用于处理和分析医疗数据，以提高医疗服务的质量、效率和安全性。
其中，基于大数据的医院信息管理方法是指利用大数据分析技术来管理和优化医院内部的信息流程和资源。其主要目的是提供更好的患者护理、管理医院资源、提高医疗决策的准确性，以及降低成本和风险。为达成这些目标，这种方法通常包括数据收集与整合，数据分析与挖掘，医疗决策支持，以及质量控制和安全性监测等步骤。医院会整合各种类型的医疗数据，并利用大数据分析工具和算法对其进行深度分析，以提取有关患者健康和医疗过程的洞察。这有助于管理人员和医生更好地做出决策，监测医疗服务的质量和安全性，最终提高医疗服务的质量和效率。这一领域融合了大数据技术、医疗领域知识和信息管理方法，为现代医疗体系带来了巨大的潜力和改进空间。
在基于大数据的医院信息管理方法的实际使用过程中，大多数现有方法对大规模临床文本数据的处理不够高效，常常依赖于传统的数据处理手段，导致数据处理效率低下，而且容易出错。此外，很少有方法能够结合时间序列分析进行资源预测，这导致医院很难提前准备资源，往往出现资源浪费或短缺的问题。在医学图像识别方面，大部分方法还依赖于人工判断，不仅效率低，而且准确性不高。而且，现有的个性化医疗路径规划大都不够精准，不能满足患者的实际需求。最后，很少有方法能够结合知识图谱和区块链技术，这使得医疗数据的管理存在安全隐患，且知识体系的完整性和一致性难以保证。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于大数据的医院信息管理方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于大数据的医院信息管理方法，包括以下步骤：
S1：基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集；
S2：基于所述预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告；
S3：依据所述医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告；
S4：参照所述自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案；
S5：利用所述个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱；
S6：基于所述医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台。
作为本发明的进一步方案，基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集的步骤具体为：
S101：基于医院临床文本数据，采用分词算法进行初步处理，生成初步分词的文本数据集；
S102：基于所述初步分词的文本数据集，采用词嵌入技术进行文本向量化，生成文本向量化数据集；
S103：基于所述文本向量化数据集，使用数据清洗算法去除无关内容，生成清洗后的文本向量数据集；
S104：基于所述清洗后的文本向量数据集，采用深度学习算法进行特征提取，生成预处理临床文本数据集。
作为本发明的进一步方案，基于所述预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告的步骤具体为：
S201：基于所述预处理临床文本数据集，利用描述性统计算法进行初步分析，生成描述性统计报告；
S202：基于所述描述性统计报告，采用趋势分析方法进行资源使用趋势预测，生成医院资源使用趋势预测；
S203：基于所述医院资源使用趋势预测，使用时间序列模型进行深入分析，生成医院资源深度预测报告；
S204：基于所述医院资源深度预测报告，应用模型优化技术优化预测精度，生成医院资源使用预测报告。
作为本发明的进一步方案，依据所述医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告的步骤具体为：
S301：基于医学图像，采用图像预处理技术进行初步处理，生成预处理医学图像数据集；
S302：基于所述预处理医学图像数据集，利用特征提取算法进行特征提取，生成医学图像特征数据集；
S303：基于所述医学图像特征数据集，应用卷积神经网络进行图像识别和分析，生成初步医学图像识别报告；
S304：基于所述初步医学图像识别报告，运用结果优化技术优化识别结果并生成自动识别医学图像报告。
作为本发明的进一步方案，参照所述自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案的步骤具体为：
S401：基于所述自动识别医学图像报告，采用深度Q网络算法，进行疾病特点学习，生成疾病特征模型；
S402：基于所述疾病特征模型，采用策略梯度法，进行患者特性适配，生成初步个性化医疗路径；
S403：基于所述初步个性化医疗路径，采用蒙特卡洛树搜索法，进行路径优化，生成优化后的个性化医疗路径；
S404：基于所述优化后的个性化医疗路径，采用经验回放技术，进行路径验证，生成个性化医疗路径规划方案。
作为本发明的进一步方案，利用所述个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱的步骤具体为：
S501：基于所述个性化医疗路径规划方案，采用语义分析技术，进行医学文献的信息提取，生成文献知识节点；
S502：基于所述文献知识节点，采用关系抽取技术，进行疾病关联和药物信息整合，生成关系知识图；
S503：基于所述关系知识图，采用知识融合技术，进行不同来源数据的融合，生成统一医疗知识体系；
S504：基于所述统一医疗知识体系，采用知识图谱构建工具，进行医疗知识图谱创建，生成医疗知识图谱。
作为本发明的进一步方案，基于所述医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台的步骤具体为：
S601：基于所述医疗知识图谱，采用数据哈希技术，进行数据加密，生成加密医疗数据；
S602：基于所述加密医疗数据和患者的医疗历史，采用智能合约技术，进行数据交互规则设定，生成数据交互协议；
S603：基于所述数据交互协议，采用分布式账本技术，进行所有医疗数据的整合，生成统一医疗数据记录；
S604：基于所述统一医疗数据记录，采用点对点通讯技术，进行数据的传输和共享，生成医疗数据一体化平台。
一种基于大数据的医院信息管理系统用于执行上述基于大数据的医院信息管理方法，所述基于大数据的医院信息管理系统包括文本处理模块、资源预测模块、图像识别模块、路径规划模块、知识图谱构建模块、数据整合模块。
作为本发明的进一步方案，所述文本处理模块基于医院的临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法，生成预处理临床文本数据集；
所述资源预测模块基于预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法，生成医院资源使用预测报告；
所述图像识别模块基于医学图像，利用卷积神经网络进行识别，生成自动识别医学图像报告；
所述路径规划模块基于自动识别医学图像报告，运用增强学习算法，生成个性化医疗路径规划方案；
所述知识图谱构建模块基于个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合，生成医疗知识图谱；
所述数据整合模块基于医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术，生成医疗数据一体化平台。
作为本发明的进一步方案，所述文本处理模块包括分词子模块、文本向量化子模块、数据清洗子模块、文本特征提取子模块；
所述资源预测模块包括描述性统计子模块、趋势分析子模块、深度预测子模块、模型优化子模块；
所述图像识别模块包括图像预处理子模块、图像特征提取子模块、卷积神经网络子模块、结果优化子模块；
所述路径规划模块包括疾病学习子模块、患者适配子模块、路径优化子模块、路径验证子模块；
所述知识图谱构建模块包括语义分析子模块、关系整合子模块、知识融合子模块、图谱创建子模块；
所述数据整合模块包括数据加密子模块、交互规则子模块、数据整合子模块、数据传输子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过自然语言处理和深度学习的融合，能够更加高效和准确地处理大规模临床文本数据，从而大大提高数据预处理的质量和速度。应用时间序列分析对医院资源的使用情况进行预测，使医院可以更加合理地调配资源，提高医疗服务质量。结合卷积神经网络自动识别医学图像，不仅提高了医学图像分析的准确性，还减少了人为判断的错误率。而通过增强学习为患者定制的个性化医疗路径规划，使患者得到更加精准和个性化的治疗方案，提高治疗效果。结合知识图谱和区块链技术，不仅为医疗工作者提供了丰富、完整的医疗知识体系，还确保了医疗数据的安全和一致性。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图；
图9为本发明的系统框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于大数据的医院信息管理方法，包括以下步骤：
S1：基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集；
S2：基于预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告；
S3：依据医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告；
S4：参照自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案；
S5：利用个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱；
S6：基于医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台。
首先，通过步骤S1的深度学习与自然语言处理技术的结合，使得大规模的临床文本数据得到高效且准确的处理。这意味着医院可以更迅速地对各类临床信息进行分类、标记和分析，进而为医疗决策提供更精确的数据基础。
其次，S2的时间序列分析方法为医院提供了先进的资源配置策略。通过准确地预测医院资源的使用趋势，医疗机构可以更加合理地调度和配置资源，既避免了资源的浪费，又保证了在关键时刻有充足的医疗资源来应对突发事件。
S3的卷积神经网络在医学图像的自动识别与分析中起到了关键作用。传统的医学图像分析往往依赖于放射科医生的经验判断，而这一方法则提供了更为客观和准确的诊断建议，大大提高了诊断的速度和精度。
通过S4的增强学习为患者提供个性化的医疗路径规划，这意味着每位患者将得到针对其病情和需求的最佳治疗方案。这不仅提高了治疗效果，还能够为患者节省不必要的医疗费用。
步骤S5所创建的医疗知识图谱则为医疗工作者提供了强大的知识支持。结合医学文献、疾病关联和药物信息，医疗知识图谱能够帮助医生快速查询相关信息，提高临床决策的质量。
最后，S6通过区块链技术构建的医疗数据一体化平台保证了数据的真实性、完整性和不可篡改性。这为医疗数据的交换、分享和查询提供了坚固的技术基础，确保了医疗信息在整个生态中的安全与可靠。
请参阅图2，基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集的步骤具体为：
S101：基于医院临床文本数据，采用分词算法进行初步处理，生成初步分词的文本数据集；
S102：基于初步分词的文本数据集，采用词嵌入技术进行文本向量化，生成文本向量化数据集；
S103：基于文本向量化数据集，使用数据清洗算法去除无关内容，生成清洗后的文本向量数据集；
S104：基于清洗后的文本向量数据集，采用深度学习算法进行特征提取，生成预处理临床文本数据集。
S101：分词处理
操作步骤：
获取医院临床文本数据集，如病历记录、医生笔记等。
利用分词算法将文本数据切分成词语或标记，形成初步分词的文本数据集。
方法和公式：
分词算法：使用jieba分词等常见中文分词工具。
示例：
输入：医院临床文本数据
输出：初步分词的文本数据集
S102：文本向量化
操作步骤：
基于初步分词的文本数据集，采用词嵌入技术将词语映射为词向量，形成文本向量化数据集。
方法和公式：
词嵌入算法：例如Word2Vec。
Word2Vec公式：
Skip-gram模型：最大化给定词预测上下文词的概率
\max\prod_{t＝1}^{T}\prod_{-c\leq j\leq c,j\neq 0}P(w_{t+j}|w_t)maxt＝1∏T-c≤j≤c,j＝0∏P(wt+j∣wt)
S103：数据清洗
操作步骤：
基于文本向量化数据集，应用数据清洗算法，去除无关内容和噪声，生成清洗后的文本向量数据集。
方法和公式：
数据清洗算法：例如去除停用词、特殊字符等。
示例：
去除停用词和特殊字符
S104：特征提取
操作步骤：
基于清洗后的文本向量数据集，采用深度学习算法进行特征提取，生成预处理临床文本数据集。
方法和公式：
深度学习算法：例如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或自注意力机制(如BERT)。
CNN示例：
卷积操作：h_i＝\sigma(W\cdot x_i+b)hi＝σ(W·xi+b)
池化操作：y_i＝\max_{j\in{N_i}}h_jyi＝maxj∈Nihj
请参阅图3，基于预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告的步骤具体为：
S201：基于预处理临床文本数据集，利用描述性统计算法进行初步分析，生成描述性统计报告；
S202：基于描述性统计报告，采用趋势分析方法进行资源使用趋势预测，生成医院资源使用趋势预测；
S203：基于医院资源使用趋势预测，使用时间序列模型进行深入分析，生成医院资源深度预测报告；
S204：基于医院资源深度预测报告，应用模型优化技术优化预测精度，生成医院资源使用预测报告。
S201：初步分析和描述性统计
操作步骤：
基于预处理的临床文本数据集，进行描述性统计分析，获取数据的基本统计信息。
方法和公式：
描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、分位数等。
示例：
均值：$$\mu＝\frac{1}{n}\sum_{i＝1}^{n}x_i$$
标准差：$$\sigma＝\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i＝1}^{n}(x_i-\mu)^2}$$
S202：资源使用趋势预测
操作步骤：
基于描述性统计报告，采用趋势分析方法预测资源使用趋势。
方法和公式：
趋势分析可以采用简单的线性回归、指数平滑法等。
线性回归公式：$$y＝\beta_0+\beta_1x$$
其中，yy是资源使用量，xx是时间。
指数平滑法：$$\hat{y}_{t+1}＝\alpha y_t+(1-\alpha)\hat{y}_t$$
其中，\hat{y}_{t+1}y^t+1是下一期的预测值，\alphaα是平滑系数。
S203：时间序列模型分析
操作步骤：
基于医院资源使用趋势预测，使用时间序列模型进行深入分析，生成医院资源深度预测报告。
方法和公式：
时间序列模型可以采用ARIMA(自回归积分滑动平均)模型、Prophet模型等。
ARIMA模型：$$ARIMA(p,d,q)$$
其中，pp是自回归阶数，dd是差分阶数，qq是滑动平均阶数。
Prophet模型：$$y(t)＝g(t)+s(t)+h(t)+\epsilon_t$$
其中，g(t)g(t)表示趋势成分，s(t)s(t)表示季节性成分，h(t)h(t)表示节假日成分，\epsilon_tt表示误差项。
S204：模型优化和资源使用预测报告
操作步骤：
基于医院资源深度预测报告，应用模型优化技术来提高预测精度，生成最终的医院资源使用预测报告。
方法和公式：
模型优化可以采用参数调整、交叉验证等方法。
例如，使用交叉验证来选择合适的ARIMA模型参数，以获得最佳拟合。
请参阅图4，依据医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告的步骤具体为：
S301：基于医学图像，采用图像预处理技术进行初步处理，生成预处理医学图像数据集；
S302：基于预处理医学图像数据集，利用特征提取算法进行特征提取，生成医学图像特征数据集；
S303：基于医学图像特征数据集，应用卷积神经网络进行图像识别和分析，生成初步医学图像识别报告；
S304：基于初步医学图像识别报告，运用结果优化技术优化识别结果并生成自动识别医学图像报告。
S301：图像预处理
操作步骤：
基于医学图像，进行图像预处理，以准备生成预处理医学图像数据集。
方法和公式：
图像预处理可以包括图像去噪、尺寸调整、亮度对比度调整等。
示例：图像去噪可以使用高斯滤波器：
blurred_image＝cv2.GaussianBlur(image,(kernel_size,kernel_size),0)
S302：特征提取
操作步骤：
基于预处理医学图像数据集，利用特征提取算法提取图像特征，生成医学图像特征数据集。
方法和公式：
图像特征提取可以使用卷积神经网络(CNN)的中间层特征，如全连接层的输出。
示例：使用预训练的CNN模型(如ResNet、VGG等)提取特征：
features＝pretrained_cnn_model(image)
S303：卷积神经网络图像识别
操作步骤：
基于医学图像特征数据集，应用卷积神经网络进行图像识别和分析，生成初步医学图像识别报告。
方法和公式：
使用卷积神经网络进行图像分类，输出图像的类别概率分布。
采用交叉熵损失函数进行训练和预测：
Loss＝-Σ(y_i*log(y_pred_i))
其中，y_iyi是真实标签，y_pred_iypredi是模型预测的概率分布。
S304：结果优化和报告生成
操作步骤：
基于初步医学图像识别报告，运用结果优化技术来提高识别结果的准确性，并生成自动识别医学图像报告。
方法和公式：
结果优化可以包括后处理技术、集成学习等。
例如，使用投票集成方法来综合多个模型的结果：
Ensemble_result＝majority_vote(model1_result,model2_result,...)
综上所述，这个方案以医院资源使用预测报告为基础，通过图像预处理、特征提取、卷积神经网络图像识别和结果优化等步骤，实现了医学图像的自动识别和分析
请参阅图5，参照自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案的步骤具体为：
S401：基于自动识别医学图像报告，采用深度Q网络算法，进行疾病特点学习，生成疾病特征模型；
S402：基于疾病特征模型，采用策略梯度法，进行患者特性适配，生成初步个性化医疗路径；
S403：基于初步个性化医疗路径，采用蒙特卡洛树搜索法，进行路径优化，生成优化后的个性化医疗路径；
S404：基于优化后的个性化医疗路径，采用经验回放技术，进行路径验证，生成个性化医疗路径规划方案。
S401：疾病特点学习
操作步骤：
基于自动识别医学图像报告，使用深度Q网络(Deep Q-Network,DQN)算法进行疾病特点学习，生成疾病特征模型。
方法和公式：
使用DQN算法来学习医学图像报告中的疾病特点，将图像报告作为状态，医疗行为作为动作，通过强化学习来优化模型。
DQN的目标函数可以表示为：
Q(s,a)＝E[R+γ*max(Q(s',a'))]
其中，Q(s,a)表示状态s下采取动作a的预期累积回报，R是即时奖励，γ是折扣因子，s'是下一个状态，a'是下一个动作。
S402：患者特性适配
操作步骤：
基于疾病特征模型，采用策略梯度法(Policy Gradient)进行患者特性适配，生成初步个性化医疗路径。
方法和公式：
使用策略梯度法来训练一个策略网络，该网络输出医疗路径的概率分布。
策略梯度的目标函数可以表示为最大化期望累积奖励：
其中，J(θ)是目标函数，θ是策略网络的参数，R_t是在时间步t的奖励，π(a_t|s_t)是策略网络的动作概率。
S403：路径优化
操作步骤：
基于初步个性化医疗路径，采用蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)法进行路径优化，生成优化后的个性化医疗路径。
方法和公式：
使用MCTS算法来搜索最优医疗路径，考虑不同的患者特性和疾病情况。
MCTS的核心公式包括选择、扩展、模拟和回溯：
Selection:UCT(s)＝Q(s)/N(s)+c*sqrt(ln(N(parent(s)))/N(s))
Expansion:Expand unvisited child node
Simulation:Run a simulated episode from the selected node
Backpropagation:Update the statistics of visited nodes
S404：路径验证
操作步骤：
基于优化后的个性化医疗路径，采用经验回放技术进行路径验证，生成最终的个性化医疗路径规划方案。
方法和公式：
使用经验回放技术来验证医疗路径的有效性和稳定性，通过模拟多个患者案例来评估路径的性能。
经验回放可以记录并重放成功的路径，以提高路径规划的效果。
请参阅图6，利用个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱的步骤具体为：
S501：基于个性化医疗路径规划方案，采用语义分析技术，进行医学文献的信息提取，生成文献知识节点；
S502：基于文献知识节点，采用关系抽取技术，进行疾病关联和药物信息整合，生成关系知识图；
S503：基于关系知识图，采用知识融合技术，进行不同来源数据的融合，生成统一医疗知识体系；
S504：基于统一医疗知识体系，采用知识图谱构建工具，进行医疗知识图谱创建，生成医疗知识图谱。
S501：医学文献信息提取
操作步骤：
基于个性化医疗路径规划方案，采用语义分析技术，进行医学文献的信息提取，生成文献知识节点。
方法和公式：
使用自然语言处理(NLP)技术，如文本分词、命名实体识别等，将医学文献转化为结构化的文献知识节点。
采用词向量嵌入模型，如Word2Vec或BERT，来表示文献中的词汇和语义关系。
S502：疾病关联和药物信息整合
操作步骤：
基于文献知识节点，采用关系抽取技术，进行疾病关联和药物信息整合，生成关系知识图。
方法和公式：
使用关系抽取算法，如基于规则、机器学习或深度学习的方法，从文献中提取疾病和药物之间的关联信息。
关系抽取可以表示为一个二元关系抽取任务，其中关系r在给定实体对(e1,e2)的条件下的概率可以表示为：
P(r|e1,e2,文本)
其中，r表示关系，e1和e2分别表示两个实体，文本表示医学文献文本。
S503：知识融合
操作步骤：
基于关系知识图，采用知识融合技术，进行不同来源数据的融合，生成统一医疗知识体系。
方法和公式：
使用知识图谱融合算法，将不同来源的知识图谱融合为一个统一的知识图谱，以处理多源数据的冲突和一致性问题。
可以采用图匹配和实体对齐技术来将不同图谱中相似的实体进行关联。
知识融合可以使用如下公式进行冲突解决和信息整合：
统一知识图谱＝F(知识图谱1,知识图谱2,...)
其中，F表示融合函数，将多个知识图谱整合为一个。
S504：医疗知识图谱创建
操作步骤：
基于统一医疗知识体系，采用知识图谱构建工具，进行医疗知识图谱创建，生成医疗知识图谱。
方法和公式：
使用知识图谱构建工具，如Neo4j或GraphDB，将统一的医疗知识体系转化为具体的知识图谱数据结构。
知识图谱的创建包括实体建模、关系建模和图数据库的构建。
可以采用如下方式定义图谱中的实体和关系：
实体：疾病、药物、医学文献等
关系：治疗、引发、相关等
请参阅图7，基于医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台的步骤具体为：
S601：基于医疗知识图谱，采用数据哈希技术，进行数据加密，生成加密医疗数据；
S602：基于加密医疗数据和患者的医疗历史，采用智能合约技术，进行数据交互规则设定，生成数据交互协议；
S603：基于数据交互协议，采用分布式账本技术，进行所有医疗数据的整合，生成统一医疗数据记录；
S604：基于统一医疗数据记录，采用点对点通讯技术，进行数据的传输和共享，生成医疗数据一体化平台。
S601：数据加密
操作步骤：
基于医疗知识图谱，采用数据哈希技术，进行数据加密，生成加密医疗数据。
方法和公式：
使用数据哈希函数，如SHA-256，对医疗数据进行哈希处理，生成唯一的数据摘要。
数据哈希公式示例：
数据摘要＝SHA-256(原始医疗数据)
S602：数据交互协议设定
操作步骤：
基于加密医疗数据和患者的医疗历史，采用智能合约技术，进行数据交互规则设定，生成数据交互协议。
方法和公式：
使用智能合约平台，如以太坊，制定数据交互规则，包括数据访问权限、数据共享方式等。
智能合约可以使用类似以下伪代码的方式来定义数据交互规则：
S603：医疗数据整合
操作步骤：
基于数据交互协议，采用分布式账本技术，进行所有医疗数据的整合，生成统一医疗数据记录。
方法和公式：
使用区块链技术，如分布式账本，将加密医疗数据添加到区块链上，确保数据的不可篡改性和透明性。
每个数据交互行为都被记录为一个区块，整个区块链包含所有的医疗数据交互历史。
采用分布式共识算法来确保数据一致性和安全性。
S604：数据传输和共享
操作步骤：
基于统一医疗数据记录，采用点对点通讯技术，进行数据的传输和共享，生成医疗数据一体化平台。
方法和公式：
使用点对点通讯协议，如HTTPS或其他安全通讯协议，允许授权的医疗机构和患者访问和共享医疗数据。
数据传输可以使用加密技术来保护数据在传输过程中的隐私和安全性。
请参阅图8，一种基于大数据的医院信息管理系统用于执行上述基于大数据的医院信息管理方法，基于大数据的医院信息管理系统包括文本处理模块、资源预测模块、图像识别模块、路径规划模块、知识图谱构建模块、数据整合模块。
文本处理模块基于医院的临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法，生成预处理临床文本数据集；
资源预测模块基于预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法，生成医院资源使用预测报告；
图像识别模块基于医学图像，利用卷积神经网络进行识别，生成自动识别医学图像报告；
路径规划模块基于自动识别医学图像报告，运用增强学习算法，生成个性化医疗路径规划方案；
知识图谱构建模块基于个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合，生成医疗知识图谱；
数据整合模块基于医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术，生成医疗数据一体化平台。
首先，文本处理模块通过自然语言处理和深度学习算法，能够高效地处理医院临床文本数据，将大量的无结构文本信息转化为可用的数据集。这样的数据处理能力大幅提高了医院信息管理的效率，有助于医疗决策的准确性。
资源预测模块则应用时间序列分析方法，能够对医院资源的需求进行准确的预测。这有助于医院更好地规划资源分配，避免资源浪费，确保患者能够获得及时的医疗服务。这也可以降低医疗成本，提高医疗资源的利用率。
图像识别模块利用卷积神经网络进行医学图像的识别，提高了医学图像报告的自动化和准确性。这有助于医生更快速地进行诊断，提高了医疗效率，同时减少了人为错误。
路径规划模块则基于自动识别的医学图像报告，为患者生成个性化的医疗路径规划方案。这可以确保患者获得更加精准的治疗，减少了治疗方案的试错，提高了治疗成功率。
知识图谱构建模块结合了个性化医疗路径规划方案，生成医疗知识图谱。这个知识图谱不仅有助于医生更好地了解患者的病情和治疗历史，还可以为医学研究提供宝贵的数据，促进医疗知识的进步。
最后，数据整合模块采用区块链技术确保医疗数据的安全和一致性。患者的医疗历史和治疗信息都可以在一个安全的平台上进行管理和访问，这提高了数据的透明性和安全性，同时有助于患者更好地管理自己的医疗信息。
请参阅图9，文本处理模块包括分词子模块、文本向量化子模块、数据清洗子模块、文本特征提取子模块；
资源预测模块包括描述性统计子模块、趋势分析子模块、深度预测子模块、模型优化子模块；
图像识别模块包括图像预处理子模块、图像特征提取子模块、卷积神经网络子模块、结果优化子模块；
路径规划模块包括疾病学习子模块、患者适配子模块、路径优化子模块、路径验证子模块；
知识图谱构建模块包括语义分析子模块、关系整合子模块、知识融合子模块、图谱创建子模块；
数据整合模块包括数据加密子模块、交互规则子模块、数据整合子模块、数据传输子模块。
文本处理模块：
分词子模块：通过将文本数据分解成词语，有助于更好地理解文本内容，提高自然语言处理的准确性。
文本向量化子模块：将文本转化为向量表示，有助于机器学习算法处理文本数据，提高文本数据的可用性。
数据清洗子模块：清洗噪声数据，减少错误或无用信息，提高数据质量，使后续分析更可靠。
文本特征提取子模块：提取文本中的关键特征，帮助识别重要信息，为后续的分析和决策提供有用的数据。
资源预测模块：
描述性统计子模块：通过统计数据的分布和趋势，帮助医院了解资源使用情况，有助于资源规划。
趋势分析子模块：分析资源使用的趋势，可帮助医院做出长期资源规划和预测。
深度预测子模块：使用深度学习等方法，提高资源需求的预测准确性，有助于医院合理分配资源。
模型优化子模块：不断优化预测模型，提高其性能，确保资源规划更加精确和有效。
图像识别模块：
图像预处理子模块：对医学图像进行预处理，提高识别准确度，有助于医生进行精确的诊断。
图像特征提取子模块：提取医学图像中的关键特征，帮助卷积神经网络更好地理解图像。
卷积神经网络子模块：使用深度学习技术，提高医学图像的自动识别准确性，加速诊断过程。
结果优化子模块：优化识别结果，减少误诊，提高医学图像报告的质量。
路径规划模块：
疾病学习子模块：通过学习疾病的发展和治疗经验，为患者提供更加个性化的治疗方案。
患者适配子模块：根据患者的特定情况，定制适合他们的治疗路径，提高治疗效果。
路径优化子模块：不断优化治疗路径，确保最佳的治疗方案，降低治疗风险。
路径验证子模块：验证治疗路径的有效性，为医生和患者提供决策依据。
知识图谱构建模块：
语义分析子模块：分析医疗数据中的语义信息，构建知识图谱的基础。
关系整合子模块：整合不同数据源中的关系信息，建立更全面的知识图谱。
知识融合子模块：将不同领域的知识融合在一起，促进跨领域的医学研究和决策。
图谱创建子模块：创建完整的医疗知识图谱，为医疗决策提供知识支持。
数据整合模块：
数据加密子模块：通过加密技术保护医疗数据的安全性，防止未经授权的访问。
交互规则子模块：定义数据交互规则，确保数据的一致性和完整性。
数据整合子模块：将医疗数据整合到一个平台，使医生和患者能够方便地访问和分享数据。
数据传输子模块：安全地传输医疗数据，确保数据的及时可用性。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集；
基于所述预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告；
依据所述医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告；
参照所述自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案；
利用所述个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱；
基于所述医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，基于医院的大规模临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法进行数据预处理和分析，生成预处理临床文本数据集的步骤具体为：
基于医院临床文本数据，采用分词算法进行初步处理，生成初步分词的文本数据集；
基于所述初步分词的文本数据集，采用词嵌入技术进行文本向量化，生成文本向量化数据集；
基于所述文本向量化数据集，使用数据清洗算法去除无关内容，生成清洗后的文本向量数据集；
基于所述清洗后的文本向量数据集，采用深度学习算法进行特征提取，生成预处理临床文本数据集。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，基于所述预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法进行医院资源的使用情况预测，生成医院资源使用预测报告的步骤具体为：
基于所述预处理临床文本数据集，利用描述性统计算法进行初步分析，生成描述性统计报告；
基于所述描述性统计报告，采用趋势分析方法进行资源使用趋势预测，生成医院资源使用趋势预测；
基于所述医院资源使用趋势预测，使用时间序列模型进行深入分析，生成医院资源深度预测报告；
基于所述医院资源深度预测报告，应用模型优化技术优化预测精度，生成医院资源使用预测报告。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，依据所述医院资源使用预测报告，利用卷积神经网络进行医学图像的自动识别和分析，生成自动识别医学图像报告的步骤具体为：
基于医学图像，采用图像预处理技术进行初步处理，生成预处理医学图像数据集；
基于所述预处理医学图像数据集，利用特征提取算法进行特征提取，生成医学图像特征数据集；
基于所述医学图像特征数据集，应用卷积神经网络进行图像识别和分析，生成初步医学图像识别报告；
基于所述初步医学图像识别报告，运用结果优化技术优化识别结果并生成自动识别医学图像报告。
5.根据权利要求1所述的基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，参照所述自动识别医学图像报告，运用增强学习算法为患者定制个性化的医疗路径规划，形成个性化医疗路径规划方案的步骤具体为：
基于所述自动识别医学图像报告，采用深度Q网络算法，进行疾病特点学习，生成疾病特征模型；
基于所述疾病特征模型，采用策略梯度法，进行患者特性适配，生成初步个性化医疗路径；
基于所述初步个性化医疗路径，采用蒙特卡洛树搜索法，进行路径优化，生成优化后的个性化医疗路径；
基于所述优化后的个性化医疗路径，采用经验回放技术，进行路径验证，生成个性化医疗路径规划方案。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，利用所述个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合医学文献、疾病关联和药物信息，创建医疗知识图谱的步骤具体为：
基于所述个性化医疗路径规划方案，采用语义分析技术，进行医学文献的信息提取，生成文献知识节点；
基于所述文献知识节点，采用关系抽取技术，进行疾病关联和药物信息整合，生成关系知识图；
基于所述关系知识图，采用知识融合技术，进行不同来源数据的融合，生成统一医疗知识体系；
基于所述统一医疗知识体系，采用知识图谱构建工具，进行医疗知识图谱创建，生成医疗知识图谱。
7.根据权利要求1所述的基于大数据的医院信息管理方法，其特征在于，基于所述医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术整合所有医疗数据，构建医疗数据一体化平台的步骤具体为：
基于所述医疗知识图谱，采用数据哈希技术，进行数据加密，生成加密医疗数据；
基于所述加密医疗数据和患者的医疗历史，采用智能合约技术，进行数据交互规则设定，生成数据交互协议；
基于所述数据交互协议，采用分布式账本技术，进行所有医疗数据的整合，生成统一医疗数据记录；
基于所述统一医疗数据记录，采用点对点通讯技术，进行数据的传输和共享，生成医疗数据一体化平台。
8.一种基于大数据的医院信息管理系统，其特征在于，所述基于大数据的医院信息管理系统用于执行权利要求1-7任一所述的基于大数据的医院信息管理方法，所述基于大数据的医院信息管理系统包括文本处理模块、资源预测模块、图像识别模块、路径规划模块、知识图谱构建模块、数据整合模块。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的医院信息管理系统，其特征在于，所述文本处理模块基于医院的临床文本数据，采用自然语言处理和深度学习算法，生成预处理临床文本数据集；
所述资源预测模块基于预处理临床文本数据集，应用时间序列分析方法，生成医院资源使用预测报告；
所述图像识别模块基于医学图像，利用卷积神经网络进行识别，生成自动识别医学图像报告；
所述路径规划模块基于自动识别医学图像报告，运用增强学习算法，生成个性化医疗路径规划方案；
所述知识图谱构建模块基于个性化医疗路径规划方案，结合知识图谱技术整合，生成医疗知识图谱；
所述数据整合模块基于医疗知识图谱和患者的医疗历史，采用区块链技术，生成医疗数据一体化平台。
10.根据权利要求8所述的基于大数据的医院信息管理系统，其特征在于，所述文本处理模块包括分词子模块、文本向量化子模块、数据清洗子模块、文本特征提取子模块；
所述资源预测模块包括描述性统计子模块、趋势分析子模块、深度预测子模块、模型优化子模块；
所述图像识别模块包括图像预处理子模块、图像特征提取子模块、卷积神经网络子模块、结果优化子模块；
所述路径规划模块包括疾病学习子模块、患者适配子模块、路径优化子模块、路径验证子模块；
所述知识图谱构建模块包括语义分析子模块、关系整合子模块、知识融合子模块、图谱创建子模块；
所述数据整合模块包括数据加密子模块、交互规则子模块、数据整合子模块、数据传输子模块。
CN202311333003.2A 2023-10-13 2023-10-13 一种基于大数据的医院信息管理方法及系统 Pending CN117316409A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311333003.2A CN117316409A (zh) 2023-10-13 2023-10-13 一种基于大数据的医院信息管理方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311333003.2A CN117316409A (zh) 2023-10-13 2023-10-13 一种基于大数据的医院信息管理方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117316409A true CN117316409A (zh) 2023-12-29

Family

ID=89261902

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311333003.2A Pending CN117316409A (zh) 2023-10-13 2023-10-13 一种基于大数据的医院信息管理方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117316409A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117995371A (zh) * 2024-04-02 2024-05-07 南通市第一老年病医院(上海大学附属南通医院、南通市第六人民医院、南通市肺科医院) 一种基于物联网的医院药物资源管理方法及系统

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117995371A (zh) * 2024-04-02 2024-05-07 南通市第一老年病医院(上海大学附属南通医院、南通市第六人民医院、南通市肺科医院) 一种基于物联网的医院药物资源管理方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111787090B (zh) 一种基于区块链技术的智慧法治平台
CN111737471B (zh) 一种基于知识图谱的档案管理模型构建方法及系统
CN107025509B (zh) 基于业务模型的决策系统和方法
WO2018218708A1 (zh) 一种基于深度学习的舆情热点类别划分方法
CN109785927A (zh) 基于互联网一体化医疗平台的临床文档结构化处理方法
CN110600121B (zh) 一种基于知识图谱病因初步诊断方法
CN113034489B (zh) 基于深度学习的人工智能鼻窦ct图像处理系统
WO2023124191A1 (zh) 基于深度图匹配的医疗数据元自动化分类方法及系统
CN117316409A (zh) 一种基于大数据的医院信息管理方法及系统
Theocharis et al. Knowledge management systems in the public sector: Critical issues
CN110246590A (zh) 一种血液病知识图谱数据库的构建方法
CN114003734A (zh) 乳腺癌风险因素知识体系模型、知识图谱系统及构建方法
CN111914166B (zh) 应用于社区矫正人员的矫正策略个性化推荐系统
CN117238429A (zh) 一种医院病历管理方法及系统
CN117238437A (zh) 基于知识图谱的病情诊断辅助方法及系统
CN115458108A (zh) 一种融合多元技术的可视化糖尿病大数据智能分析系统
CN115858886A (zh) 数据处理方法、装置、设备及可读存储介质
Education Data science
Krishnamurthy et al. Representing social network patient data as evidence-based knowledge to support decision making in disease progression for comorbidities
Lee A Study on Socio-technical System for Sustainability of the 4th Industrial Revolution: Machine Learning-based Analysis
Timilsina et al. Knowledge Graphs, Clinical Trials, Dataspace, and AI: Uniting for Progressive Healthcare Innovation
Zeng et al. New roles for clinicians in the age of artificial intelligence
Aziz et al. Predicting common diseases among students using decision tree (j48) classification algorithm
CN114647737A (zh) 医疗规则补全方法及装置
Bashar et al. Algan: Time series anomaly detection with adjusted-lstm gan

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination