基于智能算法的体检软件异常数据精准筛查技术

摘要

针对当前大规模体检数据处理中存在的逻辑冲突隐蔽性强、人工审核漏检率高以及传统规则引擎维护难度大等问题，本研究提出了一种融合深度置信网络与孤立森林算法的异常数据精准筛查技术。该技术通过构建多模态医学数据特征工程，利用非监督学习机制对体检数据的潜在分布规律进行自动建模，实现了对数值型、文本型及逻辑型异常数据的多维侦测。实验结果表明：该算法在海量真实体检数据集上的查全率与查准率均显著优于传统统计学方法，有效解决了复杂医学关联规则下的微小异常捕捉难题，为体检软件的数据质控工作提供了高精度的智能化解决方案。

关键词

智能算法 / 体检软件 / 异常数据筛查 / 精准识别 / 深度置信网络