本文将介绍基于大数据挖掘的心脑血管疾病风险预测模型的构建方法,并总结其在医疗领域中的应用。 ## 1. 引言 心脑血管疾病是一种由多种因素引起的疾病,包括高血压、高血脂、糖尿病、肥胖等。为了有效预测患者的心脑血管疾病风险,医疗界已经开始借助大数据挖掘的方法,利用庞大的健康数据来构建精确的风险预测模型。 ##...
6、依据大数据模型对心血管模型池进行筛选识别,设置正常标准的症状报告数值作为参考数据集,所述大数据模型是传统模型与深度学习技术相结合,采用卷积神经网络cnn和自然语言处理nlp技术分别对心血管模型池中的图像数据和文本数据进行提取分析,并将提取分析的结果与参考数据集进行比对处理,来估算个体未来发生心脑血管事件的可能...
Prophet模型和SARIMA模型在某市心脑血管疾病死亡人数预测中的应用比较 目的 分析某地级市因心脑血管病死亡人数的趋势,探讨和比较时间序列分析中的Prophet模型和SARIMA模型在死亡人数预测中的应用.方法 从该市卫生健康大数据中心获取2014年... 陆凯,汤娟华,袁焱 - 《中国卫生统计》 被引量: 0发表: 2023年 一种心脑...
目前机器学习发展很快,基于脑血管畸形大数据的人工智能风险预测模型将会更准确,有助于临床复杂判断,精准指导临床抉择。 以上为专业医生的判断,对于患者自己,也可以根据一些临床特征来做大致分析。偶然发现的、完全无症状的脑血管畸形,如无条件做深入检查的,应密切观察脑血管畸形的变化,采取一些控制血压、控制情绪激动的方法...