基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统及方法技术方案

本发明专利技术公开的基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统及方法，属于诊疗系统技术领域；数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统及方法


[0001]本专利技术是基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统及方法，属于诊疗系统

。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，大量的数据被不断产生并储存
。
这些大数据包含着丰富的信息和价值，但其规模和复杂性也给数据分析带来了很大的挑战
。
为了更好地挖掘和利用这些大数据，我们需要一种高效
、
准确的互联网大数据分析方法及系统
。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种互联网大数据分析方法及系统，通过结合机器学习算法和分布式计算技术，实现对大规模互联网数据的智能分析与处理
。
[0004]本专利技术为了解决上述问题，所提出的技术方案为：基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统及方法包括：数据采集模块
、
数据存储模块
、
特征提取与选择模块
、
模型训练和优化模块
、
数据分析和预测模块；
[0005]数据采集模块：该模块负责从互联网上收集大规模数据
。
它使用网络爬虫技术来浏览
、
提取和下载网页内容，或者通过
API
接口获取特定数据
。
数据采集模块还包括数据清洗和预处理功能，例如去除重复数据
、
去除噪音数据
、
数据格式转换等，以确保采集到的数据质量和一致性；
[0006]数据存储模块：该模块用于将采集到的数据存储到分布式文件系统或数据库中
。
数据存储模块管理和维护数据的持久性和可访问性，使得后续的分析和查询操作能够快速地访问和检索数据；
[0007]特征提取与选择模块：该模块用于从原始数据中提取有代表性的特征，并通过特征工程方法进行预处理和转换，以便后续的模型训练和分析
。
特征提取与选择模块通过统计学方法
、
数据挖掘技术等手段，识别出对目标任务有影响力的特征，并进行筛选和优化；
[0008]模型训练和优化模块：该模块使用机器学习算法对已经提取和选择好的特征进行训练，并调整模型参数以提高模型的性能
。
模型训练和优化模块涉及选择合适的机器学习算法
、
划分训练集和验证集
、
进行模型训练
、
交叉验证和调参等操作，以得到稳定和准确的模型；
[0009]数据分析和预测模块：该模块利用训练好的模型对未知数据进行分析和预测
。
数据分析和预测模块可以根据具体需求进行数据聚类
、
分类
、
回归
、
推荐等任务，生成相应的分析结果和预测报告
。
该模块还可以通过可视化技术将分析结果呈现给用户，以便用户理解和利用分析结果；
[0010]本专利技术还提供一种基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统的方法，包括以下具体步骤：
[0011]S1
：数据采集和预处理：通过网络爬虫技术和数据清洗算法，从互联网上收集大规
模数据，并进行预处理；
[0012]S2
：特征提取与选择：根据具体的分析任务，使用特征工程方法从原始数据中提取有代表性的特征，并采用特征选择算法筛选出最具影响力的特征；
[0013]S3
：模型训练和优化：根据分析任务的要求，选择合适的机器学习算法，利用训练数据对模型进行训练，并通过参数调优和交叉验证等技术进一步优化模型的性能；
[0014]S4
：数据分析和预测：利用训练好的模型对未知数据进行分析和预测，并输出相应的结果和可视化报告
。
[0015]S5
：平台搭建：搭建云端平台，集成各个组件和算法，为用户提供友好的图形界面和接口，方便用户进行数据分析操作
。
[0016]进一步的，所述步骤
S1
中预处理包括去重
、
过滤
、
数据格式转换中的一种；
[0017]进一步的，所述步骤
S2
中特选择的算法包括如下步骤：
[0018]S2.1
：初始化：选择一个初始特征子集作为候选集；
[0019]S2.2
：特征子集搜索：采用某个搜索策略来搜索特征子集空间，常见的搜索策略有逐个添加特征
、
逐个删除特征
、
逐步增加特征等，它们会对每个候选特征子集进行训练和评估；
[0020]S2.3
：模型评估：对于每个候选特征子集，在给定的机器学习算法上进行模型训练和评估
。
评估使用某个性能度量指标，例如准确率
、
回归误差
、AUC
等，来度量特征子集的性能；
[0021]S2.4
：特征子集更新：根据模型评估的结果，更新特征子集；根据搜索策略，可以选择添加具有最大性能提升的特征，或删除对性能有负面影响的特征；
[0022]S2.5
：终止条件：根据预先设定的终止条件，决定是否继续搜索特征子集或停止搜索；
[0023]S2.6
：输出结果：选择最优的特征子集作为最终的特征选择结果；
[0024]进一步的，所述步骤
S5
中平台为分布式计算；
[0025]进一步的，所述步骤
S3
中的参数调优方法包括：网格搜索
、
随机搜索
、
贝叶斯优化
、
代价敏感调优中的一种
。
[0026]进一步的，所述步骤
S3
中的交叉验证包括：
K
折交叉验证
、
留一交叉验证
、
分层
K
折交叉验证
、
时间序列交叉验证中的一种
。
[0027]本专利技术的有益效果：
[0028]一
、
高效准确，通过机器学习算法和分布式计算技术的结合，能够对大规模互联网数据进行快速而准确的分析，提高分析效率和结果的准确性；
[0029]二
、
可扩展性，采用分布式计算架构和云端平台，能够方便地扩展计算和存储资源，应对不断增长的数据规模和分析需求；
[0030]三
、
自动化和智能化，通过自动化的数据采集和预处理
、
特征提取与选择
、
模型训练和优化等步骤，实现了对数据分析过程的自动化和智能化
。
附图说明
[0031]图1为本专利技术基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统及方法的主视图
。
具体实施方式
[0032]下面结合附图对本专利技术进一步说明
。
[0033]需要说明的是，下面描述中使用的词语“前”、“后”、“左”、“右本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统，其特征在于：包括：数据采集模块
、
数据存储模块
、
特征提取与选择模块
、
模型训练和优化模块
、
数据分析和预测模块；数据采集模块：该模块负责从互联网上收集大规模数据
。
它使用网络爬虫技术来浏览
、
提取和下载网页内容，或者通过
API
接口获取特定数据
。
数据采集模块还包括数据清洗和预处理功能，例如去除重复数据
、
去除噪音数据
、
数据格式转换等，以确保采集到的数据质量和一致性；数据存储模块：该模块用于将采集到的数据存储到分布式文件系统或数据库中
。
数据存储模块管理和维护数据的持久性和可访问性，使得后续的分析和查询操作能够快速地访问和检索数据；特征提取与选择模块：该模块用于从原始数据中提取有代表性的特征，并通过特征工程方法进行预处理和转换，以便后续的模型训练和分析
。
特征提取与选择模块通过统计学方法
、
数据挖掘技术等手段，识别出对目标任务有影响力的特征，并进行筛选和优化；模型训练和优化模块：该模块使用机器学习算法对已经提取和选择好的特征进行训练，并调整模型参数以提高模型的性能
。
模型训练和优化模块涉及选择合适的机器学习算法
、
划分训练集和验证集
、
进行模型训练
、
交叉验证和调参等操作，以得到稳定和准确的模型；数据分析和预测模块：该模块利用训练好的模型对未知数据进行分析和预测
。
数据分析和预测模块可以根据具体需求进行数据聚类
、
分类
、
回归
、
推荐等任务，生成相应的分析结果和预测报告
。
该模块还可以通过可视化技术将分析结果呈现给用户，以便用户理解和利用分析结果
。2.
根据权利要求1所述的基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统，其特征在于：还提供一种基于医疗大数据的个性化诊疗推荐系统的方法，包括以下具体步骤：
S1
：数据采集和预处理：通过网络爬虫技术和数据清洗算法，从互联网上收集大规模数据，并进行预处理；
S2
：特征提取与选择：根据具体的分析任务，使用特征工程方法从原始数据中提取有代表性的特征，并采用特征选择算法筛选出最具影响力的特征；
S3
：模型训练和优化：根据分析任务的要求，选择合适的机器学习算法，利用训练数据对模型进行训练，并通过参数调优和交叉验证等技术进...

【专利技术属性】
技术研发人员：王韦清，
申请(专利权)人：北京未来云服科技有限公司，
类型：发明
国别省市：