基于醫(yī)療云平臺的一類疾病分析模型研究.pdf

1、隨著人民生活水平的提高，“健康”和“疾病”成為人民關(guān)注的焦點，運用計算機技術(shù)進行疾病分析預(yù)測也成為健康醫(yī)療領(lǐng)域的研究熱點之一。呼吸系統(tǒng)疾病是一類常見疾病，而且和氣象、環(huán)境因素有著緊密的聯(lián)系。研究和分析特定地區(qū)氣象環(huán)境因素變化對呼吸系統(tǒng)疾病的影響，建立呼吸系統(tǒng)疾病預(yù)測分析模型具有重要的意義。可以為廣大市民提供疾病預(yù)防信息，為醫(yī)生和衛(wèi)生機構(gòu)提供決策依據(jù)，幫助降低疾病帶來的危害，提高人民健康水平。本文結(jié)合計算機技術(shù)、疾病預(yù)測分析和醫(yī)療氣象學(xué)，

2、做了以下研究工作：
　　第一，針對影響因素的復(fù)雜性及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在疾病預(yù)測中的不足，結(jié)合遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成，本文提出集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于疾病預(yù)測。該算法利用遺傳算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值增強全局搜索能力和增加子網(wǎng)絡(luò)的差異性，借鑒網(wǎng)絡(luò)集成思想增強網(wǎng)絡(luò)泛化能力和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性。實驗測試表明，集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于疾病預(yù)測具有較好的分析效果，且比其它算法具有更好的擬合效果和預(yù)測準確度。
　　第二，為了滿足數(shù)據(jù)規(guī)模

3、的增長和服務(wù)的實時性，針對集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法時間成本很高、數(shù)據(jù)增長導(dǎo)致內(nèi)存不足的缺陷。本文借助Hadoop平臺，提出將集成 GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并行化，設(shè)計基于 Hadoop的疾病預(yù)測分析模型。實驗結(jié)果表明，并行化集成GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疾病預(yù)測分析模型在保證預(yù)測準確率的前提下，具有更好的時間效率。
　　第三，通過研究云平臺架構(gòu)和 Hadoop平臺的特點，本文提出一個基于Hadoop的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理平臺，疾病預(yù)測分析模型屬于