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当今时代，社会正经历着人口老龄化的重大转变。伴随这一老龄化趋势的是慢性病发病率的逐渐上升。当涉及到老年人和慢性病患者经常需要的长期观察和治疗时，有计划地去医院进行复查和治疗的习惯是远远不够的，这会对患者的身体健康和心理健康产生负面影响。现在，更好的患者预后在很大程度上取决于疾病的早期预测，而数字孪生的概念为此提供了一个新的视角。
近年来，随着物联网技术的快速发展，在医疗保健领域也出现了相关应用，如患者身份识别、疾病诊断、云数据存储、生理信号检测等。建立远程社区医院，利用数字孪生和元宇宙技术改进这类应用，可以连接同一地区的医疗资源，创建一个综合的医疗资源池，减轻和消除医疗资源不足的困惑。远程社区医院利用数字孪生技术协助基层社区患者解决问题。该医院以专家团队为核心，使用社区各治疗点共享的电子医疗数据。这种模式极大地加强了社区成员与社区医院之间的联系，打破了以往对就诊时间和地点的限制。如何利用社区医院的医疗数据，通过数字孪生解决方案进行快速准确的疾病预测，是一个需要解决的问题。如今，深度神经网络构成了用于疾病预测的大多数算法模型的基础，将数字孪生技术融入这一领域有望带来巨大的变革潜力。

 

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随着数字孪生技术和元宇宙的融合，消费者健康正在经历一场革命性的转变。生物信息学与医疗大数据的融合开创了疾病预测模型的新时代，这些模型利用全面而综合的医疗数据，甚至在症状出现之前就能预测疾病。在这些模型中，深度神经网络脱颖而出，因为它们通过增加网络深度和使用梯度下降进行权重更新来显著提高准确性。

 

然而，传统方法面临着自身的一系列挑战，包括梯度不稳定和训练缓慢的问题。在这种情况下，宽度学习系统（BLS）是一个很好的选择。它解决了梯度下降的问题，让人们通过增量学习快速重建模型。宽度学习系统的一个问题是，它很难从复杂的医疗数据中提取复杂的特征。这使得它在各种医疗情况下用处不大。

 

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为了应对这些挑战，本文作者们引入了“降噪自动编码器-宽度学习系统”，这是一种将“降噪自动编码器”（DAE）降噪与“宽度学习系统”效率相结合的新型混合模型。这种混合方法在鲁棒的特征提取方面表现出色，特别是在复杂且包罗万象的医疗数据世界中。利用不同数据集的验证产生了令人印象深刻的结果，准确率高达98.50%。“降噪自动编码器-宽度学习系统”通过增量学习快速适应的能力为准确和敏捷的疾病预测带来了巨大的希望，特别是在当今复杂和动态的医疗保健场景中。

 

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概括起来，降噪自动编码器-宽度学习系统” 模型具有以下优势：

 

●能够从复杂的医疗数据中提取更鲁棒的特征。

 

●训练速度快，能够快速适应新的数据。

 

●能够通过增量学习不断更新模型，提高模型的适应性。

 

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本文的创新点有:

 

●将降噪自动编码和宽度学习系统两种技术结合起来，有效地解决了传统疾病预测模型的局限性。

 

●将数字孪生技术融入疾病预测模型，为未来个性化医疗提供了新的思路。

 

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总而言之，本文提出了一种很有潜力的疾病预测方法，为医疗数字孪生和元宇宙应用提供了新思路,弥补了现有深度学习模型的局限性,为快速、自适应的疾病预测提供了有力支撑；展示了在复杂医疗数据环境中进行疾病预测的潜力，为健康消费者提供了更精准、更快速、更具适应性的疾病预测服务，具有重要的应用价值，尤其是在当今老龄化社会和慢性疾病肆虐的背景下。