基于卷积神经网络的健康大数据智能分析方法研究

作者：白贺伊

来源：电子设计工程, 2021, 29(10): 10-14.

DOI：10.14022/j.issn1674-6236.2021.10.003

• 卷积神经网络
• 词向量
• 医疗数据
• 大数据分析
• 疾病风险评估

针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法。该方法通过分布式表示法对医疗文本数据进行数字化处理,得到相应特征的词向量表示,利用卷积神经网络不断训练与学习,得到不同数据集对应各个疾病的分析模型,再利用该模型完成对患者数据的智能分析与风险评估。实验结果表明,文中方法能够完成对多种疾病的风险评估,尤其对一般疾病数据集风险评估的准确率均可达到90%以上,验证了该方法的有效性、可靠性与通用性。