Resumen

Los datos médicos en el sistema de gestión colaborativa en la nube inteligente tienen interferencia heterogénea multidimensional, y existen problemas como la baja tasa de actualización de la información de datos y los pobres resultados de empuje en el proceso de empuje. Por lo tanto, se propuso un método para el empuje de datos médicos multidimensionales heterogéneos. En primer lugar, se determinó la arquitectura lógica del sistema de empuje de datos heterogéneos multidimensionales y se diseñó la función de empuje de datos; en segundo lugar, se realizó la eliminación de datos redundantes y la reducción de ruido en el preprocesamiento de los datos de empuje, se utilizaron reglas de correlación para integrar datos médicos multidimensionales heterogéneos, se calculó el peso de los datos médicos, se construyó la matriz de datos heterogéneos y se ponderaron los datos médicos integrados para eliminar la interferencia multidimensional heterogénea. Los resultados muestran que la tasa de actualización de datos del método propuesto es

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Datos médicos; Interferencia heterogénea multidimensional; Tasa de actualización de información de datos; Proceso de empuje de datos; Arquitectura lógica; Datos médicos integrados
• Keywords:Medical data; Multidimensional heterogeneous interference; Data information update rate; Data push process; Logical architecture; Integrated medical data