典型文献
临床大数据挖掘与人工智能建模云平台的研究与构建
文献摘要：
目的:为解决临床研究中分析、建模及项目管理的相关问题,整合多种统计及机器学习方法,构建智能临床研究分析及AI建模云平台.方法:采用Django作为Web应用框架,Nginx负载均衡,使用R语言实现生存分析、COX回归分析等传统临床统计方法,同时集成了XGBoost、SVM、随机森林等多种机器学习算法,构建了一键自动人工智能建模的云平台.结果:平台目前已完成搭建,集数据治理、医学统计学、机器学习建模、项目管理、流程追溯于一体,可以一站式全流程完成临床研究分析建模.结论:本平台有助于减少临床医生开展临床研究时数据整理、分析及建模的时间成本和经济成本,同时提供了技术和方法支撑,有效提升了临床研究的效率和质量.
文献关键词：
临床研究;医疗大数据;机器学习;人工智能;数据挖掘;云平台
中图分类号：
作者姓名：
许源;万凌峰;杨通;殷淑娟;杨新雷;姚小华;易应萍
作者机构：
330006 南昌,南昌大学第二附属医院医疗大数据中心;江西师范大学计算机信息工程学院;江西速临科技有限公司;南昌大学公共卫生学院
文献出处：
引用格式：
[1]许源;万凌峰;杨通;殷淑娟;杨新雷;姚小华;易应萍-.临床大数据挖掘与人工智能建模云平台的研究与构建)[J].中国数字医学,2022(06):31-36
A类：
B类：
临床大数据,大数据挖掘,智能建模,机器学习方法,Django,应用框架,Nginx,负载均衡,言实,生存分析,COX,统计方法,XGBoost,机器学习算法,一键,数据治理,医学统计学,机器学习建模,流程追溯,一站式,临床医生,数据整理,时间成本,经济成本,医疗大数据
AB值：
0.414193
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