Python计算医疗库分析大数据集医疗并使用TensorFlow建立机器学习模型程序源代码

计算医疗图书馆

计算医疗保健图书馆的目标是帮助计算机科学家进行高影响力的医疗保健研究

通过提供到大型公开可用的医疗保健数据集的简单接口。

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使用计算医疗库，您可以：

-构建[结果预测引擎](http://www.computationalhealthcare.com/ML)

-加载和分析多达2亿次就诊和7000万名患者的数据

-指定聚合策略并以保护隐私的方式计算聚合统计信息

-使用TensorFlow构建嵌入模型，执行迁移学习，预测再次住院/再次就诊

-对照在公开数据集上训练的基线算法的基准结果

-未来，它可以用于测试用于计算聚合统计和保护隐私的机器学习的差分隐私算法