前列腺癌专病数据集
收藏天津市数据知识产权登记平台2024-09-25 更新2024-10-14 收录
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资源简介：
专病诊断名称分类模型：通过分析医学文献、临床数据和专家知识，建立一个诊断数据库。经过分词和打乱顺序的预处理后，使用 train_supervised 函数进行训练（迭代200次，学习率0.1，词N-grams长度为1，损失函数为"hs"）。模型性能通过 classification_report 方法评估，表现良好。参数更新通过命令同步模型、标签和标签名，从而快速、准确地诊断专病类型。
多维诊疗数据构建患者主索引：将患者数据特征向量定义为患者性别、住址、家族遗传病、过敏原等信息，使用DBSCAN算法，基于特征向量的密度，将密度相近的数据点划为同一个簇，将患者数据点进行聚类，每个聚类可以视为一个患者群体，作为主索引的标识。
提供机构：
天津健康医疗大数据有限公司
创建时间：
2024-09-11
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