基于主动集成学习的中医智能诊断模型及构建方法
作为医学和人工智能的交叉学科,智能诊断技术无论在学术界还是产业界都得到广泛关注.与基于标准化西医的智能诊断有所不同,以辨证论治为原则的中医个性化诊疗理念不同于西医,使得中医智能诊断面临有效训练样本缺失和机器学习模型失真等问题.本文提出了一种基于主动集成学习的中医智能诊断模型及其构建方法,该模型既可通过主动学习机制得到具有因人而异的个性分析能力的诊断分类器,也将多个不同机器学习的模型进行集成训练,获得更为准确的中医知识学习模型.首先将不同来源的中医病历进行大规模数据提取和组织,形成统一视图下的结构化中医数据库.然后以儿科常见病肺炎喘嗽为例,验证了基于主动集成学习的中医智能诊断模型的准确率明显高于机器学习方法,是一种新型、有效的中医诊疗机器学习模型.
智能中医诊断、机器学习、主动集成学习、中医、大数据
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TP391.41;R2-37;TP181
国家自然科学基金87174138
2019-11-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1118-1123