【摘 要】
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利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获
【机 构】
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北京建筑大学电气与信息工程学院,建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61871020,No.61305013);北京市教委科技计划重点项目(No.KZ201810016019);北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(No.IDHT20190506)
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利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获取的多种数据来源为基础,通过多种机器学习算法实现对患者疾病类型的分类或者对患病风险的预测。从医疗决策支持的概念和方法框架出发,按照不同疾病种类,总结了当前采用的机器学习诊断和预测方法,着重介绍这些方法的特点和区别,并对存在的挑战和未来发展进行分析。
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