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    数据挖掘在共享经济云平台中的应用

    1引

    随着我国经济文化的繁荣发展,人们对自身健康的要求越来越高,政府机构对公众健康的预防、治疗也愈加重视,因此采集日常的疾病信息,?#27835;?#36825;些疾病爆发的原因、诊断治疗措施,预防疾病发生,保护人类健康具有重要的作用。云计算、大数据、数据挖掘等技术的快速发展和改进,有力的促进了人们对健康信息知识管理和使用,加强健康信息数据的自动化采集、智能化预警、共享化治疗具有重要的作用,也是当前共享经济发展的重要方向,有力的提高提高医疗卫生机构的信息化水平,帮助医疗卫生机构做出准确的决策,实现医疗卫生诊断、治疗和科学研究。

    2大健康共享经济云平台建模?#27835;?/strong>

    大健康共享经济云平台包括的功能很多,主要功能包括健康数据采集、健康数据?#27835;?#21644;健康知识发布等功能,为人们提供疾病的诊断方法,从经济学领域实现健康知识管理和加工,进一步构建强大的大健康管理主题。

    2.1健康数据采集

    目前,人类社会健康信息覆盖领域非常多,不仅包括传统的疾病信息、诊断信息、药物信息,同时还包括医疗科研成果、卫生防御政策、人口健康档案等,这些健康数据来?#20174;?#24456;多个软件,比如医疗诊断系统、药物管理系统、医疗科研管理系统、人口健康档案管理统、医学影像管理系统等,因此云平台可以提供这些软件的接口,进一步提高大健康知识的采集覆盖面。

    2.2健康数据?#27835;?

    健康数据?#27835;?#21487;以使用先进的数据挖掘技术,构建一个大健康主题挖掘模式,比如合理用药模?#20581;?#19987;家医生诊断模?#20581;?#20154;口健康预防模式等,这些模式可以实现数据的自动化加工,提高健康数据?#27835;?#24615;能。

    2.3健康知识发布

    大健康共享经济云平台可以定期或不定期发布健康知识,从云平台的交互界面推送知识,也可以通过微信订阅号、微信公众号、微博、新闻门户网等推送数据知识,提高公众对健康知识的利用性。

    3数据挖掘在大健康共享经济云平台中的应用设计

    大健康共享经济云平台利用BP神经网络、支持向量机、遗传算法、K均值算法等挖掘潜在的、有价值的人口健康信息,进一步提高医疗卫生的人工智能化水平。基于数据挖掘的大健康共享经济云平台可以针对采集的数据可?#36234;?#34892;整合预处理,整合预处理使用的工具包括MapReduce、Hadoop等,针对不同的数据库实现数据采集抽取、清洗转换、加载存储、提供应用,能够实现数据可视化显示、标准化体系建设,实?#20013;?#24687;加工和服务。加载存储由两个关键程序组成,数据中心设计和建设完成之后,可?#36234;?#25968;据装载到中心存储器,数据加载存储需要大量的时间进行装载操作,能够为用户提供一个强大的数据加载引擎,按照变动的操作实?#20013;?#24687;加工。大健康共享经济云平台可以使用各类型数据挖掘算法进行知识加工,数据挖掘算法包括BP神经网络、支持向量机、遗传算法和K均值等,这些算法能够构建一个数据挖掘模型,经过多层次的学习和训练,提高数据挖掘的准?#33539;齲?#28982;后将每一个数据挖掘模型保存起来,利用图形化模式展现给医生、患者或管理部门的人员。医疗卫生机构的人员可以利用这些数据挖掘主题获取各类型知识,比如进行疾病预防?#20445;?#21487;以查看使用的药物、预防时间等,合理安排用药。

    4结束语

    大健康共享经济云平台可以从经济学、信息学和卫生预防等角度出发,整合各类型健康知识,从各类型软件中提取的有价值的信息,能够重点实现对季节性疫情、重大疫情的提前预防,保证人类社会的健康发展。大健康共享经济云平台可以辅助医疗科研的发展,从历史数据中预测病毒的发展走势,更好地预测未来病毒的爆发时间,及时地进行预防和诊断治疗,具有重要的作用。

    参考文献

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    作者:?#32476;?#38155; 单位:浙江创力电子股份有限公司

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