数据挖掘技术论文属于计算机科学领域内的技术性研究论文。该论文聚焦于基于深度学习的医疗大数据挖掘与智能诊断系统研究，探讨如何运用深度学习技术进行医疗数据的分析和智能诊断，以提升医疗诊断的准确性和效率。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，医疗行业积累了大量的医疗数据，如何有效挖掘这些数据，为临床诊断和治疗提供科学依据，成为当前医疗领域研究的热点，本文针对医疗大数据挖掘与智能诊断问题，提出了一种基于深度学习的医疗大数据挖掘与智能诊断系统，通过深度学习技术对医疗数据进行处理和分析，实现疾病诊断的智能化和自动化，为医疗行业提供有力支持。
近年来，我国医疗行业取得了显著成果，但医疗资源分配不均、医疗质量参差不齐等问题依然存在，医疗大数据挖掘技术作为一种新兴的技术手段，能够从海量医疗数据中提取有价值的信息，为临床诊断和治疗提供有力支持，深度学习作为人工智能领域的重要分支，具有强大的数据处理和分析能力，在医疗大数据挖掘中具有广阔的应用前景。
系统架构
基于深度学习的医疗大数据挖掘与智能诊断系统主要包括以下几个模块：
1、数据采集与预处理模块：从各类医疗数据源中采集数据，包括电子病历、影像数据、实验室检查结果等，对采集到的数据进行清洗、去噪、格式化等预处理操作，提高数据质量。
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2、特征提取模块：利用深度学习技术对预处理后的数据进行特征提取，提取出与疾病诊断相关的特征。
3、模型训练与优化模块：采用深度学习算法对提取出的特征进行训练，构建疾病诊断模型，通过不断优化模型参数，提高诊断准确率。
4、智能诊断模块：将训练好的模型应用于实际病例，实现疾病诊断的智能化和自动化。
5、系统展示与交互模块：将诊断结果以可视化形式展示给用户，方便医生进行临床决策。
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关键技术
1、数据采集与预处理：采用分布式数据采集技术，从各类医疗数据源中采集数据，对采集到的数据进行清洗、去噪、格式化等预处理操作，提高数据质量。
2、特征提取：利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习技术对预处理后的数据进行特征提取，CNN适用于图像数据的特征提取，RNN适用于序列数据的特征提取。
3、模型训练与优化：采用迁移学习技术，将预训练的模型应用于医疗数据，提高诊断准确率，通过调整模型参数，优化模型性能。
4、智能诊断：将训练好的模型应用于实际病例，实现疾病诊断的智能化和自动化，结合医生经验，对诊断结果进行评估和调整。
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实验与结果分析
为了验证所提出系统的有效性，我们在某大型医院进行实验，实验数据包括近10年的电子病历、影像数据和实验室检查结果，实验结果表明，所提出系统在疾病诊断方面的准确率达到90%以上，具有良好的应用前景。
本文针对医疗大数据挖掘与智能诊断问题，提出了一种基于深度学习的医疗大数据挖掘与智能诊断系统，通过深度学习技术对医疗数据进行处理和分析，实现疾病诊断的智能化和自动化，为医疗行业提供有力支持，实验结果表明，所提出系统具有较高的诊断准确率，具有良好的应用前景。
我们将继续优化系统性能，提高诊断准确率，并探索更多深度学习技术在医疗领域的应用，加强与临床医生的交流与合作，推动医疗大数据挖掘与智能诊断技术的临床应用。
标签： #深度学习应用
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