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所在地:福建 厦门市
本发明公开了一种针对临床疾病的多模态大数据的数据分析方法,包括从医疗系统中获取疾病类型对应的历史大数据;通过历史大数据在各模态下对应的变化率设计多密度量化器;对历史大数据采用多模态数据挖掘方法,并结合卷积神经网络方法,提取出疾病类型对应的特征信息;依据特征信息推导出历史大数据中感染疾病类型的个体的动态演化规律;结合个体的动态演化规律得到实时数据的性能评估指标。由此可见,本方法可以有效地克服单模态数据的局限性,能够综合考虑疾病的危险因素,为医院提供更加详尽且准确的临床诊断标准,同时能给出个体的动态演化规律,为疾病的早诊断早治疗提供决策依据和技术支撑,提高了诊断效率和诊疗质量。
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