摘要
本发明涉及就诊等待时间预测系统领域,公开了一种基于机器学习与大数据训练的就诊等待时间预测系统,包括:数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习模型训练模块、预测模块、系统实现与部署、系统更新与优化模块:定期收集新数据,对模型进行更新优化;自动化流程确保系统持续学习适应变化,提高准确性和鲁棒性。通过全面的数据采集模块,从多个渠道收集患者就诊信息、医生工作状态信息和科室繁忙程度信息等,为准确预测就诊等待时间提供了丰富的数据基础;数据预处理模块和特征工程模块对数据进行清洗、提取和标准化处理,去除噪声和异常值,提取关键特征,提高了数据质量和可用性,从而提升了机器学习模型的预测准确性。
技术关键词
预测系统
机器学习模型训练
预测等待时间
数据采集模块
特征工程
系统更新
患者
预约挂号系统
综合评估方法
医疗信息系统
电子病历系统
工作状态信息
子模块
可视化技术
先进算法
支持向量机
系统为您推荐了相关专利信息
审计方法
动态预约系统
三维空间地图
审计日志
审计系统
模拟分析系统
数据可视化
建筑三维模型
动态监测数据
滑动窗口
煤矿井下瓦斯
监测预警系统
数据采集模块
瓦斯传感器
LSTM神经网络
可追溯体系
散养土鸡
养殖用品
对照数据库
数据采集模块
智能诊疗方法
训练神经网络模型
网络学习用户
因子
多维特征向量