一种大数据重症肺炎数据分类及自动筛选方法

本申请涉及医疗数据分类领域，尤其涉及一种大数据重症肺炎数据分类及自动筛选方法，构建医学算法模型，并还原临床诊疗思维逻辑过程，所述医学算法模型为：围绕微生物检测及宿主信息两大诊断核心数据，采用分层构建方式，在微生物检测污染干扰消除模型对微生物检测数据辨识度增强后，采用多模态融合技术，最终形成重症肺炎病原因诊断及预警的多任务输出；针对特征处理不足、医学逻辑考量不足和融合策略不合适，进行微生物特征高辨识化、微生物和宿主因子双重识别、特征层面结合模态识别，经过多层式处理更具有完整性、特异性和逻辑性，并且根据神经网络学习精准了对重症肺炎病原的诊断，通过诊断结果与重症肺炎权重对数据进行分类。