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目的
探索运用人工神经网络及贝叶斯决策理论建立神经系统疾病门诊智慧分诊决策树管理模型。
方法以贝叶斯决策理论为理论基础，以人工神经网络技术完成神经系统疾病快速专科/亚专科机器学习；针对神经系统疾病专科或亚专科分诊数据，以循环神经网络及贝叶斯算法完成神经系统疾病症状与诊断的概率分布及收敛，建立神经系统疾病决策树管理模型并完成理论论证。
结果完成了神经系统疾病智慧分诊的管理理论及模型构建，根据迁移学习特性基本实现神经系统疾病的快速学习和精确分诊。
结论该管理模型的研究，能为后续应用提供理论借鉴意义，并在一定程度上缓解目前患者退换号率较高的问题。