MATLAB患者癌症发病预测源码：单层竞争神经网络的数据分类

医疗信息管理系统（ssm+layui+freemaker） docker 创建mysql schema docker run --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d -i -p 3306:3306 mysql:latest 账号是root，密码是123456 管理员页面、医生页面、患者1等详细见截图/img

matlab中存档算法代码

神经网络 乳腺癌数据集的神经网络，可产生概率并对新患者进行分类。 训练数据 该模型是使用699例乳腺癌患者的数据集构建的。 数据集经过归一化和清洗，最终使500名患者接受了培训和测试的最终数据集。 共有500例患者，其中262例（52.4％）患有良性肿瘤，238例（47.6％）患有恶性肿瘤。 为了进行训练，使用了80％的数据，其中40％是良性肿瘤，40％是恶性肿瘤，其余20％用于测试。 在这20％中，12.4％来自良性肿瘤，而7.6％来自恶性肿瘤。 怎么跑 克隆存储库 启动你的服务器 现在，您可以访问神经网络预测的结果并查看模型训练的性能图。 内容

根据患者的特征对diabetes患者进行分类，包含数据集和code

构建以患者数据为核心的医疗健康数据安全防控体系

通过图表示学习预测患者结果 该存储库包含用于通过“图形表示​​学习”预测患者结果的代码。 您可以在以下网址观看W3PHIAI（AAAI研讨会）上的聚焦演讲视频： 引文 如果您在研究中使用此代码或模型，请引用以下内容： @misc{rocheteautong2021, title={Predicting Patient Outcomes with Graph Representation Learning}, author={Emma Rocheteau and Catherine Tong and Petar Veličković and Nicholas Lane and Pietro Liò}, year={2021}, eprint={2101.03940}, archivePrefix={arXiv}, p

全世界范围内，精神障碍患者的数量正在增加，并且他们的身体并发症患病率很高。 为了分析和比较精神障碍的费用与诸如精神障碍和身体障碍之类的总医疗费用，我们分析了精神障碍患者的费用。 我们使用2013年3月至2014年2月在日本A市的人们的健康保险声明调查了医疗费用的分布和疾病的特征。受试者患有以下4种精神障碍中的一种或多种：精神分裂症，酒精相关疾病，双相情感障碍失调和抑郁发作。 结果，每年符合入选标准的患者总数为7403（6522门诊病人和881住院病人）。 结果表明，精神障碍患者的住院率随着年龄的增长而增加，许多住院病人长期住院。 此外，还发现许多精神障碍患者处于复杂状态，患有一种以上的精神或身体疾病，并为这些合并症带来了医疗费用。 总之，该分析表明，随着年龄的增长，许多精神障碍患者从门诊转为住院治疗。 此外，他们为并发症管理花费了很多医疗费用。 为了改善他们的生活质量，有必要对他们的心理/身体健康，自我管理教育，服务协调以及对治疗决策的支持进行全面评估。

电子病历基基础数据字段，共74维度数据 患者基本信息子集（27字段） 基本健康信息子集（13字段） 卫生事件摘要子集（24字段） 医疗费用记录子集（7字段） 门（急）诊病历子集（43字段） 急诊留观病历子集（71字段） 门（急)诊处方基本数据集 西药处方子集 中药处方子集 检查检验记录基本数据集 检查记录子集 检验记录子集 一般治疗处置记录基本数据集 治疗记录子集 —般手术记录子集 麻醉术前访视记录子集 麻醉记录子集 麻醉术后访视记录子集 输血记录子集 助产记录基本数据集 待产记录子集 分娩记录子集 剖宫产手术记录子集 护理操作记录基本数据集 一般护理记录子集 病危（重）护理记录子集 手术护理记录子集 生命体征测量记录子集 出入量记录子集 高值耗材使用记录子集 护理评估与计划基本数据集 入院评估记录子集 护理计划记录子集 出院评估与指导记录子集 知情告知信息 手术同意书子集 麻醉知情同意书子集 输血治疗同意书子集 特殊检查及特殊治疗同意书子集 病危（重）通知书子集 其他知情同意书子集 住院病案首页 住院病案首页子集 中医住院病案首页 中医住院病案首页子集 入院记录 入院记录子集

基于HIMSS7级标准构建患者检查交接闭环管理系统.pdf