【摘 要】
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近年来,随着健康医疗大数据平台的快速发展,越来越多的体检数据整合到大数据平台上。如何挖掘并利用健康医疗海量数据提高医疗服务质量,提升医患沟通水平是一个全新的挑战。
【机 构】
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厦门大学信息学院（国家示范性软件学院）,厦门大学数学科学学院
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近年来,随着健康医疗大数据平台的快速发展,越来越多的体检数据整合到大数据平台上。如何挖掘并利用健康医疗海量数据提高医疗服务质量,提升医患沟通水平是一个全新的挑战。文中应用机器学习算法对45,374个体检用户,共3,529,829条体检数据进行分析数据的探索性分析和特征工程。在个人信用风险评分模型的基础上,将预测模型由梯度集成决策树改进为LASSO回归模型,增加评分卡的可解释性,同时结合体检的应用场景和输入数据,建立体检评分模型。实验结果表明在体检大数据集上,健康指数分数基本上服从正态分布,符合线性回归模型
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