毕节市医疗科技有限责任公司

本算法模型采用"数据湖+数据仓库"混合架构构建底层数据基座，通过数据清洗、脱敏、归一化、特征提取等预处理流程，对电子病历、检验检查结果、医学影像、健康档案、公共卫生数据等多模态数据进行标准化治理。核心算法体系包括：基于BERT与BioGPT的自然语言处理算法，实现非结构化病历文本的智能解析与语义理解；基于知识图谱技术构建"症状-疾病-药物-检查"医疗知识网络，结合改进贝叶斯网络进行概率推理，支撑智能问诊与疾病诊断；基于卷积神经网络算法，实现医学影像的辅助识别与分析；基于时间序列模型与随机森林算法，构建慢性病风险预测模型；采用联邦学习技术，在保障数据安全与隐私的前提下，实现跨机构数据协同建模与模型参数共享。所有涉及个人信息的数据均经过严格的匿名化与去标识化处理，确保不可通过可逆模型或算法还原原始数据。