目标:改革开放以来,尤其是二十一世纪以来,随着社会的发展人们已经进入了数字经济时代和智能时代,科学技术的发展为我国的医疗事业带来了广阔发展,也迎来了前所未有的历史机遇。人们真正开始进入大数据的时代,与其他行业相比,医疗行业具有更大的挖掘和潜力。我国医疗行业最近几年也经历了较大改革,服务质量和水平大大提高,终端设备也越来越方便快捷,更加人性化。与此同时,医院每天接受大量病患,病人情况又是各种各样,而相关病患的各种信息又非常庞大,日积月累医院拥有疾病数据的大量信息,构成大数据。在这一情况的转变下,传统的医疗决策已经适应不了时代的步伐,不再将之前的经验作为实施决策的主要依据,而是利用相应技术对相关数据进行深度挖掘和处理,把得到的处理结果作为最终的决策的重要依据和参考。小儿肺炎是导致婴幼儿住院最常见的一种呼吸道疾病,三岁以内的婴幼儿在冬春季节肺炎较多,易反复发作,引起多种重症并发症,影响孩子健康成长发育。因此研究和预测这一时期的疾病对于保障婴幼儿健康成长和妇幼保健工作质量的至关重要。首先对小儿肺炎的临床症状、表现、断方法进行基本理论分析。材料:本文选取2017年2月~2019年2月小儿肺炎患者住院3~15天,以来源于重庆市7家大型综合医院(重庆医科大学附属儿童医院、附属第三医院、附属第二医院、附属永川医院、附属大学城医院、重庆市东南医院、重庆市铜梁区人民医院)的756例0~6岁小儿肺炎住院患者的血常规指数和854例0~6岁小儿肺炎的临床症状表现作为研究对象。其次依据概率神经网络模型检测小儿肺炎疾病性质,提高小儿肺炎检测临床效率。结果:两组小儿肺炎患者的白细胞计数没有明显的变化,差异无统计学意义(P>0.05);与A组比较,B组小儿肺炎患者血小板的含量明显增高,差异有统计学意义(P<0.05),血红蛋白含量减少明显,差异有统计学意义(P<0.05);两组红细胞计数、中性粒细胞绝对值没有明显的改变,差异无统计学意义。中粒性细胞百分比,A组较B组来说,比例明显提高,差异有统计学意义(P<0.05);与B组比较,A组小儿肺炎患者淋巴细胞比例下降明显,差异有统计学意义(P<0.05)。说明B组为0~3岁小儿肺炎患者,A组为3~6岁小儿肺炎患者。讨论:本文的研究表明3~6岁的婴幼儿小儿肺炎患者的中粒性细胞比例较之0~3岁的小儿肺炎患者有着明显的增高。淋巴细胞比例显著降低,血红蛋白含量增高显著。而血小板计数则明显减少,但红细胞和白细胞计数则无明显差异,包括中粒性细胞的绝对值也无明显性差异。小儿肺炎是婴幼儿时期的常见疾病,是婴幼儿死亡的常见原因。病发可造成小儿呼吸道的严重损伤,导致出现一些其它的综合征。其病因是由细菌,病毒等引起的一种呼吸道疾病。细菌性肺炎时,白细胞计数通常增高,病毒性肺炎时白细胞计数常为正常或减少,淋巴细胞比例正常或增高等。本研究发现婴幼儿时期不同年龄段其小儿肺炎患者血常规指标有所差异。高年龄段患者的血小板计数相比低年龄段小儿肺炎患者的量偏少,血红蛋白含量反而偏高。医生在就诊不同人群时要注意这一点。而中粒性细胞绝对值,红细胞计数和白细胞计数则没有明显差异。没有必要区别对待。基于概率神经网络可以用于小儿肺炎疾病病因的诊断,并且诊断具有一定的意义,可作为临床辅助诊断进行下一步的研究探索。