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基于多源数据与深度学习医学质量管理研究
1
作者
陈溪
谢千池
+1 位作者
张明
陈飞虹
《电子设计工程》
2025年第7期46-50,共5页
针对传统质量管理方法在处理大规模、多样化数据方面存在的问题,该文设计并实现了基于Hadoop分布式架构的医学质量管理系统。该系统能够自动收集、整合和分析来自不同来源的医学研究数据,旨在识别潜在的质量问题,并提出改进方案。针对...
针对传统质量管理方法在处理大规模、多样化数据方面存在的问题,该文设计并实现了基于Hadoop分布式架构的医学质量管理系统。该系统能够自动收集、整合和分析来自不同来源的医学研究数据,旨在识别潜在的质量问题,并提出改进方案。针对系统效能的评估,采用智能优化的深度学习算法进行了2型糖尿病患者的发病预测。实验结果表明,相较于传统的统计方法和机器学习模型,该深度学习算法在综合性能上表现更优。该文通过引入智能优化的深度学习算法,为医学质量管理系统的发展提供了新的思路和方法。
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关键词
医学质量管理系统
多源数据
深度学习
智能优化
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职称材料
题名
基于多源数据与深度学习医学质量管理研究
1
作者
陈溪
谢千池
张明
陈飞虹
机构
首都医科大学附属北京朝阳医院
首都医科大学
出处
《电子设计工程》
2025年第7期46-50,共5页
文摘
针对传统质量管理方法在处理大规模、多样化数据方面存在的问题,该文设计并实现了基于Hadoop分布式架构的医学质量管理系统。该系统能够自动收集、整合和分析来自不同来源的医学研究数据,旨在识别潜在的质量问题,并提出改进方案。针对系统效能的评估,采用智能优化的深度学习算法进行了2型糖尿病患者的发病预测。实验结果表明,相较于传统的统计方法和机器学习模型,该深度学习算法在综合性能上表现更优。该文通过引入智能优化的深度学习算法,为医学质量管理系统的发展提供了新的思路和方法。
关键词
医学质量管理系统
多源数据
深度学习
智能优化
Keywords
medical quality management system
multi-source data
deep learning
intelligent optimization
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
基于多源数据与深度学习医学质量管理研究
陈溪
谢千池
张明
陈飞虹
《电子设计工程》
2025
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