基于深度学习的病人相似性度量工具：设计、实现与医疗应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1医疗数据的增长与挑战

随着医疗信息化的飞速发展，医疗数据正以惊人的速度增长。电子病历系统的广泛应用，使得患者的基本信息、症状描述、诊断结果、治疗过程等数据被数字化记录；医学影像技术如CT、MRI等的普及，产生了海量的图像数据；可穿戴设备的兴起，能够实时采集患者的生理参数，如心率、血压、睡眠监测数据等。据统计，全球医疗数据量预计将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，年复合增长率高达39.4%。这些数据蕴含着丰富的医学知识和临床经验，为医疗领域的研究和应用