Resumen

La llegada de la era del big data ha traído nuevas ideas para resolver problemas en todos los ámbitos de la vida. Los datos clínicos médicos se recopilan y almacenan en el campo médico utilizando la plataforma de big data médico. Basándose en los datos de big data médicos, se estudian nuevas ideas y métodos para el diagnóstico diferencial de la hipomielodisplasia y la anemia aplásica. Se recopilaron la información básica, los recuentos de clasificación de células sanguíneas periféricas, la morfología de las células sanguíneas periféricas, la morfología de las células de la médula ósea y otra información de pacientes diagnosticados con hipomielodisplasia y anemia aplásica en el primer diagnóstico. Primero, se realizó un análisis estadístico. Luego, se establecieron el modelo de regresión logística, el modelo de árbol de decisiones, el modelo de red neuronal BP y el modelo de máquina de vectores de soporte (SVM) de hipomielodis

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Big data; Información médica; Diagnóstico diferencial; Hipo-MDS; AA; Algoritmos de clasificación
• Keywords:Big data; Medical information; Differential diagnosis; Hypo-MDS; AA; Classification algorithms