【摘 要】
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目的：采用机器学习技术分析和预测在线疾病诊疗方案的倾向性。方法：爬取39疾病百科网中与心血管疾病相关的439条症状数据,通过TF-IDF算法提取症状关键词向量,采用支持向量机、
【机 构】
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河南师范大学计算机与信息工程学院,新乡医学院管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于多任务学习的机械结构小损伤检测方法研究”(U1704158);河南省高校科技创新人才资助计划“基于多任务学习的结构振动微损伤识别方法研究”(15HASTIT022)
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目的：采用机器学习技术分析和预测在线疾病诊疗方案的倾向性。方法：爬取39疾病百科网中与心血管疾病相关的439条症状数据,通过TF-IDF算法提取症状关键词向量,采用支持向量机、决策树、神经网络建立分类模型,预测不同病症倾向西医或中西医结合的治疗方案。结果：对在线疾病信息的文本分析可挖掘疾病的特征,采用机器学习技术可有效预测对应治疗方案的倾向性,预测精度均达90%以上。结论：机器学习技术可揭示疾病症状和治疗方案之间的内在联系,有助于提高在线疾病咨询的效率,提供有针对性的备选治疗方案。
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