【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体是指一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统。
技术介绍
1、随着医学数据的爆炸性增长和数据分析技术的迅速发展，自动化解读与诊断支持系统在医学检验结果分析中变得越来越重要。传统的解读与诊断支持系统存在数据预处理效果不佳的问题，异常值未被识别会导致错误的检验结果被输入到诊断模型中，影响整体诊断的准确性，误判和遗漏的异常值会对诊断模型的训练和预测产生负面影响，降低系统的整体诊断准确率，医疗专业人员可能会基于错误数据做出错误的诊断和治疗决策，严重时可能危及患者健康；一般的自动化解读方法存在综合评估能力不足、权重分配不合理、缺乏优先级排序的问题，仅依赖于单一标准或简单的规则进行评估，忽略了多种评估标准的综合考量，无法合理分配不同评估标准的权重，通常采用固定或经验性的权重设置，一般方法缺乏科学的优先级排序机制，无法对关键特征进行优先级排序，导致医疗专业人员无法快速识别和处理最重要的特征，影响诊断效率。
技术实现思路
1、针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了...
【技术保护点】
1.一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统，其特征在于：包括数据采集与整合子系统、数据预处理与清洗子系统、特征提取与选择子系统、数据解读与分析子系统、诊断支持与推理子系统、报告生成与可视化子系统和优化反馈子系统，具体包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统，其特征在于：在步骤S2中，多密度DBSCAN聚类算法进行异常值检测，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统，其特征在于：在数据解读与分析子系统中，SFS-多标准决策方法具体包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种医学检验结果自动化解读与诊断支持系统，其特征在于：包括数据采集与整合子系统、数据预处理与清洗子系统、特征提取与选择子系统、数据解读与分析子系统、诊断支持与推理子系统、报告生成与可视化子系统和优化反馈子系统，具体包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的一种医学...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟琳英，赵玫，李春娟，赵小军，
申请(专利权)人：西安医学院第二附属医院，
类型：发明
国别省市：
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