摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的医疗辅助诊断方法及系统，涉及医疗大数据分析领域，包括：收集多种类型的医疗数据，所述医疗数据包括医学影像数据、电子病历文本数据以及生命体征监测数据；构建具有多分支结构的卷积神经网络模型；准备包含标注样本的训练数据集，标注信息包括疾病诊断结果、病情严重程度分级；使用训练数据集对卷积神经网络模型进行训练，采用随机梯度下降优化算法，结合学习率衰减策略，在训练过程中动态调整学习率，同时引入正则化方法；将待诊断的医疗数据输入到训练好的卷积神经网络模型中，经过模型的前向传播计算，输出疾病诊断概率分布和病情严重程度预测结果；根据输出的预测结果生成医疗辅助诊断报告。
