【摘 要】
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随着社会经济建设以及医疗信息化的高速发展,传统的统计、分析、预测技术已经逐步无法满足行业的需求,医疗行业逐步进入大数据和人工智能时代,利用医院信息系统所积累的医疗大数据进行汇集、建模、分析,可以预测和判定未知数据的已知类型。对于医疗诊断也是同样如此,医疗信息数据挖掘和机器学习,可以为医学诊断提供丰富的实践参考价值。通过提取某三家医院大数据平台中9个指定特征症状的100份门诊病例,再提取出其中诊断结
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随着社会经济建设以及医疗信息化的高速发展,传统的统计、分析、预测技术已经逐步无法满足行业的需求,医疗行业逐步进入大数据和人工智能时代,利用医院信息系统所积累的医疗大数据进行汇集、建模、分析,可以预测和判定未知数据的已知类型。对于医疗诊断也是同样如此,医疗信息数据挖掘和机器学习,可以为医学诊断提供丰富的实践参考价值。通过提取某三家医院大数据平台中9个指定特征症状的100份门诊病例,再提取出其中诊断结果为咳嗽病、感冒病症的病例,依据原始样本病例得出的经验熵,以及每个特征所能得到的信息增益,最后将特征数减少至2个,与原始数据集中采集的特征值有很大程度的减少。通过算法的描述得到了较简化的区分感冒和咳嗽病的决策树模型,使用该模型对其它历史病例进行测试,具有较高的准确率,基本达到诊断要求。实际应用中,可根据决策树最终特征值进行检验指标进行采集,减少了无用或者与疾病关系不大的指标采集过程,可减少疾病诊断检验复杂度,可达到诊断预测和辅助诊断的效果病,为医疗业务以及科研提供支持。
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绿色债券作为一种专门为绿色项目募集专用资金的融资工具,在一定程度上可以拓宽企业融资渠道、增加企业的融资方式。国外学者围绕着绿色债券融资的财务和非财务效应做了相关研究,但是目前国内相关文献还相对较少,研究至今并没有统一的定论。本文对国内外绿色债券融资效应的相关文献进行梳理,并指出绿色债券融资效应未来进一步值得研究的领域,以期拓展绿色债券融资效应的相关研究。
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