基于深度学习的医疗数据应用方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于深度学习的医疗数据应用方法、装置、设备及介质，获取初始图像数据集；根据初始图像数据集构建并训练生成第一神经网络模型组、第二神经网络模型组、第三神经网络模型组、第四神经网络模型组和第五神经网络模型组；获取待分析图像数据；将待分析图像数据分别输入各个神经网络模型组，得到第一眼征、第二眼征、第三眼征、第四眼征和第五眼征；根据预设的CAS评分计算公式和多个眼征计算得到目标预测结果。利用神经网络模型组自动提取待分析图像数据的图像特征，能够避免人工分析的主观性和易错性，再根据预设的CAS评分计算公式多个眼征计算得到目标预测结果，能够有效提高医疗数据处理结果的可靠性。