【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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