随着人工智能和机器学习技术的蓬勃发展，越来越多的临床医疗信息被投入机器学习。依托这些高价值的医学数据，人工智能可以为患者提供精准的医疗服务，为医生的辅助诊断提供支撑。基于临床医学数据，从患者的个人信息、体检数据、就诊数据中获取有效样本数据集，针对数据集的非线性特征，采用反向传播（Back Propagation,BP）神经网络算法对有价值的样本数据集进行分析，发现隐性规律，挖掘脑卒中患者预后情况的相关信息，从而为医生和患者及时了解病情发展趋势并进行有效治疗提供有力支持。
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