摘要
本发明公开了基于大数据和深度学习的分层糖尿病风险评估方法,属于大数据技术领域,包括以下步骤:结合深度学习中的一维卷积神经网络和注意力机制,通过对不同场景下的体检数据进行分层分析,实现糖尿病风险评估的精准性;提出一个正态分布映射模型,用于将预测结果重新映射到标准正态分布上,从而实现风险等级划分;采用基于数据扰动方法进行单样本特征重要性排序,针对个体健康状况的个性化糖尿病风险评估。通过基于大规模体检数据,结合人工智能和深度学习技术,构建一个分层分场景的糖尿病风险评估系统,能够根据不同的应用场景和个体健康数据,提供高精度、个性化的糖尿病风险评估,进而实现早期预警和精准的健康管理。
技术关键词
糖尿病风险评估
一维卷积神经网络
样本特征重要性
引入注意力机制
分层
扰动方法
位点
高风险
Sigmoid函数
深度学习技术
大数据技术
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