大数据多源协同发掘的智能医疗辅助诊断系统

本申请的大数据多源协同发掘的智能医疗辅助诊断系统，着眼当今备受关注的医疗辅助诊断领域，针对如何使病患得到更好更全面的治疗，以及节约紧张的医院的医疗资源，提出了一套智能医疗辅助诊断系统。面对海量医疗数据的多源异构性，采用将数据特征进行融合挖掘的方法，融入多核协同学习，将协同核函数运用到SVM模型中，构建基于多核协同学习的多源医疗数据融合挖掘模型，并通过对ICU病患医疗数据进行验证测试，证实了该模型能够对病患的病情作出有效的分类预测，对医疗辅助诊断有一定的贡献，有利于提高整体医疗水平和对医疗数据的有效利用，用于对病患治疗方案的改进和对医院有限资源的节约，优化了医疗辅助诊断。