摘要
本发明涉及数据管理技术领域,公开了一种基于普外科大数据的医疗数据管理方法,通过结合随机森林模型与改进Shapley公式的创新方法,显著提升了预测结果的准确性和可解释性。首先,利用随机森林模型而生成精准的预测结果。其次,基于改进Shapley公式计算每个病理指标对预测结果的具体贡献值,这一过程不仅量化了各个指标的重要性,还克服了传统Shapley值计算效率低下的问题,大幅提高了分析速度和实用性。通过筛选出具有高改进贡献值的关键指标,本发明能够精准定位影响预测结果的核心因素,为后续决策提供科学依据。
技术关键词
医疗数据管理方法
指标
随机森林模型
普外科
代表
特征值
大数据
实时数据
数据管理技术
疾病
风险
患者健康
标签
强度
因子
决策
核心
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