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呼吸系统疾病诊疗数据集|医学数据数据集|机器学习数据集
收藏天津市数据知识产权登记平台2024-09-25 更新2024-11-18 收录
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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。
专病治疗方案分类模型：该模型通过分析大量临床数据和医学文献，识别并分类与特定专病相关的治疗方案。数据集包括13个类别，样本不平衡问题通过裁剪和复制补充解决。训练集和测试集按8:2比例划分。使用 GloVe对原始数据进行预处理。模型训练使用CNN构建卷积层、池化层和全连接层。模型调优后，判断准确率、召回率选择最佳参数组合。参数更新通过指定命令完成，确保模型、标签和标签名同步。
提供机构：
天津健康医疗大数据有限公司
创建时间：
2024-09-11
AI搜集汇总
数据集介绍
特点
呼吸系统疾病诊疗数据集包含780,000条记录，每月更新，适用于医疗、教学和科研领域，特别是呼吸系统疾病的诊疗模式研究和药物经济学研究。数据集提供了详细的诊疗信息和算法模型说明，用于专病诊断和治疗方案的分类。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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