典型文献
基于知识图谱的疾病筛查模型研究:以新型冠状病毒肺炎为例
文献摘要：
目的 形成一套基于机器学习等技术、面向疾病筛查的模型构建方法 与路径,推进我国常见疾病、传染病的预测预防与早期干预.方法 以新型冠状病毒肺炎为例,基于统计学和知识图谱理论,利用大数据和机器学习技术,提取疾病数据集的特征数据,构建基于机器学习的疾病早期筛查模型.结果 对500例风险人员进行模型测试,并依据核酸检测结果 评价模型的准确率,测试结果 表明,模型有较高的准确率.结论 研究构建的疾病筛查模型较好地解决了传统疾病筛查效率低、准确性差的瓶颈问题,实现了居民及医疗机构对疾病的早期筛查与识别,可以在不同医疗机构以及互联网端推广使用.
文献关键词：
机器学习;知识图谱;疾病筛查模型;传染病筛查;新型冠状病毒肺炎
中图分类号：
作者姓名：
夏寒;夏天;张诚;钱晨嗣;刘星航;杨妹;李润美
作者机构：
上海市疾病预防控制中心,上海 200336
文献出处：
引用格式：
[1]夏寒;夏天;张诚;钱晨嗣;刘星航;杨妹;李润美-.基于知识图谱的疾病筛查模型研究:以新型冠状病毒肺炎为例)[J].中国卫生资源,2022(06):799-802
A类：
疾病筛查模型
B类：
基于知识,基于机器学习,构建方法,常见疾病,早期干预,图谱理论,机器学习技术,特征数据,早期筛查,模型测试,核酸检测结果,研究构建,筛查效率,瓶颈问题,传染病筛查
AB值：
0.187652
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