医疗健康大数据驱动的人工智能辅助罕见病（法布雷）筛查模型

利用贵州省丰富的大数据资源、深厚的医学知识积累以及先进的人工智能技术，构建并验证针对罕见病单病种（法布雷）的高危筛查模型。通过应用数据治理技术对筛查模型中的关键字段进行精细化管理与优化，以确保数据的准确性和可靠性。最终，筛选出的高危疑似罕见病（法布雷）患者信息将被及时反馈给试点合作的罕见病诊疗中心，以便为这些患者提供进一步的专业诊疗服务。此项目的实施有望显著提升罕见病（法布雷）的早期发现与诊疗效率，为贵州省乃至更广泛地区的罕见病患者带来福音。

搜集汇总

数据集介绍

特点

该数据集汇集了贵州省二级及以上公立医院的法布雷罕见病患者临床数据，经过标准化和匿名化处理，主要用于法布雷疾病的医药研究和诊疗效率提升。数据集以json格式存储，包含患者的检查检验、用药等连续历史记录。