医疗文本分类机器学习方法研究

摘要：

为了解决看病难、看病贵的问题,在人工智能的指导下,研发出远程医疗机器人智能导诊系统.其中,机器学习算法扮演着重要的角色,它相当于医生的大脑.本文将对医疗领域常用的机器学习方法进行研究,包括:决策树、神经网络、贝叶斯以及k邻近方法等.通过比较各种机器学习算法在医疗领域的分类效果,发现朴素贝叶斯算法用于疾病诊断算法的效果更好.

关键词：系统要求、医疗文本分类、机器学习算法

所属期刊栏目：45

分类号：TB9(计量学)

在线出版日期：2019-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69