基于健康云平臺的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)方法.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，醫(yī)療健康服務(wù)行業(yè)正步入信息化時代。本文針對智能健康服務(wù)中多源異構(gòu)信息難以有效融合、疾病預(yù)警、醫(yī)療資源分布不均衡等問題，以發(fā)病人數(shù)多、潛伏期長、死亡率高、對經(jīng)濟生活影響重大的心腦血管疾病等慢性病為研究對象，以數(shù)據(jù)—信息—知識管理為主線，采用大數(shù)據(jù)、智能信息處理和知識管理等理論，提出基于協(xié)同優(yōu)化的多源異構(gòu)健康信息智能融合方法，構(gòu)建基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的疾病預(yù)警模型，設(shè)計基于相對屬性學(xué)習(xí)的個性化醫(yī)生推

2、薦方法，并開發(fā)了健康云平臺服務(wù)系統(tǒng)，目標(biāo)是為提高我國醫(yī)療信息服務(wù)水平、合理配置醫(yī)療資源提供理論與實踐支持。因此本文重點是通過機器學(xué)習(xí)算法深度挖掘用戶健康數(shù)據(jù)，對疾病進行預(yù)測并為患者推薦合適的醫(yī)生。
　　本文首先通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從醫(yī)療信息平臺中采集醫(yī)生信息、醫(yī)療機構(gòu)信息以及患者評價信息，并將從不同平臺獲取的信息進行融合以及進一步的預(yù)處理。其次在健康云平臺基礎(chǔ)上，使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型預(yù)測患者患充血性心力衰竭疾病的風(fēng)險，實