典型文献
基于BP神经网络原理的医疗辅助平台
文献摘要：
针对患者就医前无法预估自身疾病,对检查注意事项准备困难等问题,该文设计一款就医辅助平台,通过预测疾病,给予检查项目建议,指出检查注意事项,帮助患者做好就医准备.该文基于BP神经网络模型,构造用户特征模型,建立一个分块处理主页信息的辅助医疗平台,对患者疾病类型进行预测,指导患者就医.通过测试数据的测试,该模型对于疾病预测准确值可达74％,若以输出可能性最高的前五种疾病作为判断,准确度可达89％.由于实验数据经过理想化处理,该数据集与真实情况存在一定偏差.该平台构想可成为患者就医看病过程中重要的一环,帮助患者在检查前有更充分的准备;同时,该构想可为医院实现迅速分诊提供思路.
文献关键词：
就医辅助平台;神经网络算法;智能导向;基于用户体验的应用优化
中图分类号：
作者姓名：
赵文龙;马沐光;颜弋乔
作者机构：
武汉科技大学汽车与交通工程学院,湖北武汉430081;武汉科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉430081
文献出处：
引用格式：
[1]赵文龙;马沐光;颜弋乔-.基于BP神经网络原理的医疗辅助平台)[J].电脑知识与技术,2022(02):84-87
A类：
就医辅助平台,基于用户体验的应用优化
B类：
患者就医,检查项目,用户特征,特征模型,分块,块处理,主页,医疗平台,疾病类型,测试数据,疾病预测,若以,理想化,真实情况,看病,分诊,神经网络算法,智能导向
AB值：
0.305964
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