【摘 要】
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近年来,我国慢性疾病患者数高居世界首位,糖尿病及其并发症作为其中一个重要组成部分严重影响人们的日常生活并对人类健康构成严重威胁。常规医疗诊断主要以医生多年临床经验
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近年来,我国慢性疾病患者数高居世界首位,糖尿病及其并发症作为其中一个重要组成部分严重影响人们的日常生活并对人类健康构成严重威胁。常规医疗诊断主要以医生多年临床经验结合仪器检测结果作为诊断依据,易造成误诊或漏诊现象,进而贻误最佳治疗时机。为在一定程度上解决常规医疗诊断的不足,本文采用深度学习技术,构建糖尿病及其并发症预测模型并对其进行分析,辅助医生进行更为全面可靠的诊疗决策,完善相应管理策略。通过文献调研,总结和收集糖尿病及其并发症诊疗特征和数据,归纳并比对深度学习相关模型和算法:以 Pima Indians Diabetes 和 Diabetic Retinopathy Debrecen 两种糖尿病相关数据为基础,采用BP神经网络、支持向量机和深度信念网络三种技术分别构建糖尿病及其并发症预测模型,进行预测研究以辅助医生诊疗决策。然后,选取分类准确度、敏感度和特异度作为评价准则,评估三种预测模型的性能。实验结果表明,深度信念网络在两种疾病中的测试效果优于其他两种算法。最后,利用深度信念网络疾病预测模型各层间的权值矩阵,计算模型各个输入属性与输出目标间的相对强度值,有针对性地、系统化地分析两种疾病中各个因素的影响。通过以上分析,针对II型糖尿病,提出糖尿病预防教育、个人防治和社区防治三种管理策略;针对糖尿病性视网膜病变,提出健康教育、多科联合和定期眼科检查的管理策略,以改善我国糖尿病及其并发症的管理控制现状。
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