13、基于深度学习与5G技术的智能糖尿病系统探索

基于深度学习与5G技术的智能糖尿病系统探索

1. 深度学习模型目标检测与医疗大数据分析

1.1 深度学习模型目标检测要点

在进行目标检测时，有几个关键要点需要关注：
- 明确需求与区分 ：在特殊、社会或财务条件下，必须有精确的要求和区分。
- 确定核心信息 ：处理大量数据时，需要识别和确定要管理的核心信息或部分信息的组成。由于核心信息和属性在特定领域具有特殊性，找到它们并非易事。
- 采用上层管理 ：应采用上层管理方式，尽管后续路径可能让我们跳过一些职业问题，但最终若不融入有意义的计划，也难以取得良好效果。
- 整合结果 ：将所有结果整合，以找到有益的解决方案，而非关注不同阶段的结果。

1.2 医疗大数据分析流程

医疗行业中的大数据分析涉及信息的获取和管理，其流程如下：
1. 数据来源 ：数据可从多种来源获取，如手机、传感器、患者、医疗中心、检查人员、医疗服务供应商和相关协会等，这些来源构成了大量的临床数据。
2. 数据整合 ：不同来源的数据混合后具有独特性，包括电子健康记录（EHRs）、医学影像（MI）、处方报告（PR）、基因组排列（GA）、临床记录（CR）和医学诊断（MD）等。
3. 数据重评估 ：数据会随机分布在返回医疗服务器（MS）、临床站点数据库（CDB）和其他临床数据记录（CDR）之间进行重新评估。