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随着智慧社区的实践建设和发展,传统的社区服务已无法满足居民的要求,智慧医疗作为社区服务的重要内容,更必不可少。 面对当代社区居民生活习惯不良,身体检查不及时而导致慢性病病例日益增多的情况,建立了针对高血压疾病的 BP 神经网络( BPNN) 预测模型。 针对智慧社区数据采集不完备、数据丢失等导致的单值缺失问题,提出了基于BPNN 预测插补的算法,以已知健康信息预测插补出缺值信息,再将补全后的数据预测出居民得高血压的风险,即可对含缺值的样本进行高血压预测的方法。 实验结果显示 BPNN 插补法比传统的插补法的准确度更高,误差为 5. 3% ,且插补后数据应用于高血压预测也效果更优,正确率为 93% ,即该模型可对不完备数据样本进行高血压预测,在居民体检前可提供预测结果,节省医疗资源,为社区居民提供一定的医疗保障服务。

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《基于神经网络的智慧社区居民高血压预测研究》

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文件号：059421

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