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在医疗领域，医生做出有效正确的决策非常重要，为了提高医生诊断的准确性，避免诊断结果受到医生的直觉、潜意识和自身知识不全面等因素的干扰而造成误判；提出了将改进的ABc—NB算法应用于慢性病诊断领域，以提高诊断效率，减少误判几率；将基于改进尺度因子的人工蜂群算法应用于慢性病特征的选择，对数据进行降维，剔除冗余、无关的特征，提高收敛速度，增强算法搜索全局最优解的能力；接着将预处理后的数据各特征值进行训练和学习生成贝叶斯分类器，构建预测模型；预测模块将诊断结果显示出来供医护人员参考，辅助进行诊断和决策；实验表明该