基于张量的个性化推荐系统在医疗领域的研究应用
这是一篇关于推荐系统,张量分解,医疗大数据,药物重定位的论文, 主要内容为随着人工智能和机器学习的发展,各领域都逐渐步入智能化。作为一直以来受国家重视的医疗健康服务领域,它的智能化近年来更是受到了广泛的关注。如今的推荐系统在各个领域都有较为成功的应用,然而在医疗范畴的应用却仍需要进一步去挖掘。尽管医疗领域的推荐系统相比其他领域存在着更多的困难,即便如此国内外的学者们也从未停下探索的脚步。目前推荐系统在医疗行业较为成功的业务应用有:辅助诊疗、合理用药、就诊引导、精准医疗等,所用到的核心技术多以传统协同过滤为主。近些年来,张量分解也被应用到了推荐系统中,甚至在一定程度上优于传统的推荐算法。因此,本文选择以药物重定位作为本次推荐系统在医疗领域的研究应用方向,利用张量分解技术旨在构建一个基于张量的药物重定位推荐算法。本文首先对医疗大数据及相关业务应用场景做了较为全面的调研与综述,介绍了当今医疗范畴和推荐系统的关系。由医疗大数据引出了张量,由信息过载引出了推荐系统,而张量分解作为勾连二者的枢纽,将两个领域交汇在一起。接着对张量的理论基础和常见的概念方法进行了比较全面的整合阐述。又从经典的传统推荐算法入手,对推荐系统进行了一定的调研、整理和分析。并以药物重定位作为本次推荐算法在医疗范畴的应用方向,对推荐算法在其上的价值进行了说明。针对与药物重定位有关的医疗数据构建张量模型,借助PARAFAC2方法处理不规则数据矩阵集合进而得到规范化张量。利用张量常用于推荐系统的平行因子分解法实现疾病-药物的关系对预测,挖掘潜在的疾病-药物关系,最终完成药物重定位的TopN推荐。最后在公开的数据集下选取10%并抹去部分药物-疾病关系信息作为测试数据,利用K折交叉验证对本文的算法模型进行反复测试,和传统协同过滤模型相比较,验证了本次研究模型在precision、recall和F1-Measure上具有不错的表现,同时具备一定的新颖性和可行性。接着在原有模型的基础上引入置信矩阵进行了一定的改进,改进后的效果较之前模型在可靠性上有着一定的提高。最终表明,本文的算法为医疗领域的药物重定位研究提供了一定的参考价值,较好的实现了张量在医疗大数据的一次建模与推理。
基于回归模型的医疗大数据分析预测系统的设计与实现
这是一篇关于医疗大数据,数据分析,数据预测,HBase,Hadoop的论文, 主要内容为随着经济的飞速增长,国家不断增加在医疗领域的投资,医院规模迅速扩大。然而,医疗机构服务水平及管理水平并未随着医院规模的扩大而得到相应的提升,导致出现医疗服务供给失调及各种“看病难”的现象。如何提升医疗服务及管理水平已然成为医疗领域内一个非常关键的挑战。医院规模的迅速扩大导致医院每天所产生的医疗数据正以前所未有的速度进行扩增及累积,而现有的医院机构仅仅只是利用传统的医院信息管理系统来对这些海量的医疗数据进行存储及查询。这不仅浪费了医院巨大的资源进行不合理的数据存储,而且由于不能及时分析利用这些医疗数据导致无法深入挖掘出隐藏其背后的数据价值。基于将医疗数据转化为直观的图形、深入挖掘数据价值、合理的存储医疗大数据、提升医疗机构服务及管理水平的目的,本文设计研发了基于回归模型的医疗大数据分析预测系统。本系统汇总了医疗行业的医疗数据,以折线图的展示形式分析出各项医疗数据指标的发展趋势,以雷达图的展示形式分析出各项医疗数据指标历史同期值的占比情况。通过对这些指标的监控与分析,对医疗机构的交易量、健康度、发展速度等进行画像,从而为管理者制定提升医疗服务水平的具体策略提供参考功能。医疗数据预测功能主要针对各医院月住院人数的预测。住院人数受很多因素的影响,本系统选用对多个输入指标同时建模的支持向量回归模型进行医院住院人数预测。医疗机构管理者可以根据住院人数的预测进行医疗耗材的提前准备及病床数量的调整,为医院提前规划进行科学有效的管理提供借鉴。本系统的实现采用B/S架构,开发工具选用Eclipse工具、开发语言为Java、JDK版本为1.8.0、本系统的开发框架选用Spring框架、系统架构基于MVC设计模式、数据库采用Oracle和HBase数据库。在本文医疗大数据分析预测系统设计与研发中,本人参与了系统可行性分析、系统需求调研、系统概要设计、系统详细设计与实现、系统测试各个阶段。并主要负责首页数据展示模块、地图监控模块、数据分析模块、人数预测模块的设计与实现、系统需求分析、建立医疗数据指标体系、安装Oracle及HBase数据库、搭建Hadoop生态环境及编写相关测试用例对系统进行功能测试和性能测试。目前本系统已经投入使用,数据分析全面、数据预测准确、系统目标用户反馈良好。
基于张量的个性化推荐系统在医疗领域的研究应用
这是一篇关于推荐系统,张量分解,医疗大数据,药物重定位的论文, 主要内容为随着人工智能和机器学习的发展,各领域都逐渐步入智能化。作为一直以来受国家重视的医疗健康服务领域,它的智能化近年来更是受到了广泛的关注。如今的推荐系统在各个领域都有较为成功的应用,然而在医疗范畴的应用却仍需要进一步去挖掘。尽管医疗领域的推荐系统相比其他领域存在着更多的困难,即便如此国内外的学者们也从未停下探索的脚步。目前推荐系统在医疗行业较为成功的业务应用有:辅助诊疗、合理用药、就诊引导、精准医疗等,所用到的核心技术多以传统协同过滤为主。近些年来,张量分解也被应用到了推荐系统中,甚至在一定程度上优于传统的推荐算法。因此,本文选择以药物重定位作为本次推荐系统在医疗领域的研究应用方向,利用张量分解技术旨在构建一个基于张量的药物重定位推荐算法。本文首先对医疗大数据及相关业务应用场景做了较为全面的调研与综述,介绍了当今医疗范畴和推荐系统的关系。由医疗大数据引出了张量,由信息过载引出了推荐系统,而张量分解作为勾连二者的枢纽,将两个领域交汇在一起。接着对张量的理论基础和常见的概念方法进行了比较全面的整合阐述。又从经典的传统推荐算法入手,对推荐系统进行了一定的调研、整理和分析。并以药物重定位作为本次推荐算法在医疗范畴的应用方向,对推荐算法在其上的价值进行了说明。针对与药物重定位有关的医疗数据构建张量模型,借助PARAFAC2方法处理不规则数据矩阵集合进而得到规范化张量。利用张量常用于推荐系统的平行因子分解法实现疾病-药物的关系对预测,挖掘潜在的疾病-药物关系,最终完成药物重定位的TopN推荐。最后在公开的数据集下选取10%并抹去部分药物-疾病关系信息作为测试数据,利用K折交叉验证对本文的算法模型进行反复测试,和传统协同过滤模型相比较,验证了本次研究模型在precision、recall和F1-Measure上具有不错的表现,同时具备一定的新颖性和可行性。接着在原有模型的基础上引入置信矩阵进行了一定的改进,改进后的效果较之前模型在可靠性上有着一定的提高。最终表明,本文的算法为医疗领域的药物重定位研究提供了一定的参考价值,较好的实现了张量在医疗大数据的一次建模与推理。
基于张量的个性化推荐系统在医疗领域的研究应用
这是一篇关于推荐系统,张量分解,医疗大数据,药物重定位的论文, 主要内容为随着人工智能和机器学习的发展,各领域都逐渐步入智能化。作为一直以来受国家重视的医疗健康服务领域,它的智能化近年来更是受到了广泛的关注。如今的推荐系统在各个领域都有较为成功的应用,然而在医疗范畴的应用却仍需要进一步去挖掘。尽管医疗领域的推荐系统相比其他领域存在着更多的困难,即便如此国内外的学者们也从未停下探索的脚步。目前推荐系统在医疗行业较为成功的业务应用有:辅助诊疗、合理用药、就诊引导、精准医疗等,所用到的核心技术多以传统协同过滤为主。近些年来,张量分解也被应用到了推荐系统中,甚至在一定程度上优于传统的推荐算法。因此,本文选择以药物重定位作为本次推荐系统在医疗领域的研究应用方向,利用张量分解技术旨在构建一个基于张量的药物重定位推荐算法。本文首先对医疗大数据及相关业务应用场景做了较为全面的调研与综述,介绍了当今医疗范畴和推荐系统的关系。由医疗大数据引出了张量,由信息过载引出了推荐系统,而张量分解作为勾连二者的枢纽,将两个领域交汇在一起。接着对张量的理论基础和常见的概念方法进行了比较全面的整合阐述。又从经典的传统推荐算法入手,对推荐系统进行了一定的调研、整理和分析。并以药物重定位作为本次推荐算法在医疗范畴的应用方向,对推荐算法在其上的价值进行了说明。针对与药物重定位有关的医疗数据构建张量模型,借助PARAFAC2方法处理不规则数据矩阵集合进而得到规范化张量。利用张量常用于推荐系统的平行因子分解法实现疾病-药物的关系对预测,挖掘潜在的疾病-药物关系,最终完成药物重定位的TopN推荐。最后在公开的数据集下选取10%并抹去部分药物-疾病关系信息作为测试数据,利用K折交叉验证对本文的算法模型进行反复测试,和传统协同过滤模型相比较,验证了本次研究模型在precision、recall和F1-Measure上具有不错的表现,同时具备一定的新颖性和可行性。接着在原有模型的基础上引入置信矩阵进行了一定的改进,改进后的效果较之前模型在可靠性上有着一定的提高。最终表明,本文的算法为医疗领域的药物重定位研究提供了一定的参考价值,较好的实现了张量在医疗大数据的一次建模与推理。
隐私保护的可信就医推荐系统
这是一篇关于医疗大数据,可修订签名算法,Adabound优化器算法,深度神经网络模型,区块链的论文, 主要内容为由于我国现代科学技术和人民生活质量水平的发展提高,因此开展并实现高质量智能化医疗大数据服务的需求也越来越迫切。与此同时随着新冠疫情的全面开放,急需搭建并建设出统一使用的高质量医疗大数据服务平台问题也凸显了出来。我国社会当前的医疗系统普遍还存在不少的问题,其中有:医疗个人数据信息泄露风险问题、缺少医疗信息推荐和评价反馈机制的问题、医疗资源无法完全合理分配问题等等。现如今随着信息安全、云计算、人工智能等计算机新兴应用和科学技术的发展进步,给我们改善并构建出高质量的医疗大数据平台系统提供了新的方法和思路,例如结合信息安全和人工智能计算机技术实现医疗大数据平台的数据隐私保护。其中如何在确保患者个人数据和模型参数的数据安全前提下,实现医疗大数据的模型训练是现如今该方面的关键核心问题。本文实现了具有病情分类预测、医治评价、医生推荐功能的医疗系统,该系统确保了医疗数据的隐私保护和安全共享,可以大致分为注册登录、数据安全存储、预测模型训练、就医推荐四大模块。总体上,本文的主要有如下几个创新:首先,本文设计了本系统所使用的可修订签名隐私保护算法,该算法既实现了本系统对区块链上电子病历中患者敏感数据的脱敏处理操作,又通过可信用户列表和公钥地址信息的方式确认系统使用用户的身份,防止恶意用户的访问,增强了本系统的鲁棒性。同时,本文研究并设计了本系统使用到的基于Adabound优化器算法的深度神经网络模型。寻找到本算法最适合的初始学习率参数和动态学习率参数,使本系统具有丙型肝炎病情分类预测的功能。最后,结合以上内容,本文设计并实现了该具有注册、登录、数据上传、数据查询、数据修改、医治评价、病情预测、医生推荐功能的隐私保护可信就医推荐系统,其电子病历数据以区块链分布式的方式实现安全存储和共享。综上所述,本文的研究和系统在确保患者使用用户数据信息隐私保护的前提下,既帮助患者使用用户获得了更多的医疗资源信息,又改善了我国医疗资源不合理分配的现状,为我国大力发展智慧医疗的进程做出了一丝贡献。
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