目的:開發(fā)一種面向Web的中醫(yī)慢病數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng),使醫(yī)療大數(shù)據(jù)更合理地應用于中醫(yī)慢病患者的健康狀態(tài)預測、疾病風險評估等場景。方法:采用HTML5、JavaScript、Ajax、ECharts等技術(shù)設(shè)計前端應用界面,運用Scikit-learn、TensorFlow等技術(shù)集成降維分析、聚類分析、相關(guān)性分析等數(shù)據(jù)挖掘算法構(gòu)建后端算法集成平臺,通過MySQL、Navicat等工具設(shè)計數(shù)據(jù)庫,應用Python語言、Django框架等實現(xiàn)數(shù)據(jù)交互,從而實現(xiàn)面向Web的中醫(yī)慢病數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)。結(jié)果:該系統(tǒng)運行穩(wěn)定,操作便捷,計算準確、高效,可視化圖表美觀、可控性強,可以使不具備數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域技能的醫(yī)護人員獨立進行醫(yī)療大數(shù)據(jù)的管理與分析。結(jié)論:面向Web的中醫(yī)慢病數(shù)據(jù)挖掘應用系統(tǒng)提升了中醫(yī)慢病大數(shù)據(jù)的利用率,推動了中醫(yī)慢病管理的信息化建設(shè),具有一定的實際應用價值。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 系統(tǒng)設(shè)計
    1.1 整體架構(gòu)
    1.2 功能設(shè)計
    1.3 關(guān)鍵技術(shù)
        1.3.1 降維分析算法
        1.3.2 聚類分析算法
        1.3.3 相關(guān)性分析算法
2 系統(tǒng)實現(xiàn)
    2.1 數(shù)據(jù)管理模塊
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘模塊
        2.2.1 降維分析子模塊
        2.2.2 聚類分析子模塊
        2.2.3 相關(guān)性分析子模塊
    2.3 任務管理模塊
3 系統(tǒng)應用
    3.1 應用案例
    3.2 系統(tǒng)優(yōu)勢
4 結(jié)語



本文編號：3783987