基于非线性系统与动态复杂网络的医学数据深度融合与智能解析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，医学数据正以前所未有的速度增长。从电子病历中记录的患者基本信息、症状描述、诊断结果，到医学影像（如X光、CT、MRI等）所包含的海量图像数据，再到基因组学中揭示生命密码的基因序列数据，这些丰富多样的医学数据构成了一座蕴含巨大价值的宝库。它们不仅为医生提供了更全面、准确的诊断依据，助力制定个性化的治疗方案，提高疾病的治愈率，还为医学研究人员深入探索疾病的发病机制、寻找新的治疗靶点和药物研发方向提供了宝贵资源，同时也为公共卫生部门监测疾病流行趋势、制定预防控制策略提供了有力支持。

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