基于GA-BP的医疗数据访问风险评估系统设计方法

摘要

为提高医疗数据访问风险评估的精准度与效率,通过结合遗传算法（genetic algorithm,GA）与反向传播神经网络（backpropagation,BP）设计一套医疗数据访问风险评估系统。该系统采用ZigBee协议栈和B/S架构，包含底层软件、中央控制、数据集成处理、风险状态预测及人机交互模块。利用VIX总线传输技术和外设总线调度方法，系统实现了医疗数据的实时融合与数据库集成。通过GA-BP算法,系统能有效提取医疗数据访问特征并进行风险分段预测。实验测试表明，该系统显著提高了医疗数据访问的实时调度与风险控制能力，从而增强了数据交互的准确性和风险评估的可靠性。

关键词

GA-BP / 医疗数据 / 访问 / 风险评估 / 分段预测