本文選題：輔助診療　切入點(diǎn)：醫(yī)療知識庫　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2016年S1期

【摘要】：針對電子醫(yī)療信息日益增加而對其的組織利用率低的問題,提出了基于醫(yī)療知識庫的輔助診療系統(tǒng)。首先,通過對醫(yī)療知識庫中的疾病信息進(jìn)行分詞操作,建立倒排索引表;然后,計(jì)算輸入的癥狀信息與相關(guān)疾病的相似度并進(jìn)行排序,以作出診斷;其次,根據(jù)用戶的反饋信息采用動態(tài)確定原有信息與反饋信息權(quán)重比的反饋查詢方法進(jìn)行優(yōu)化診斷;最后,利用貝葉斯分類算法根據(jù)病例信息對進(jìn)一步的檢查方式作出推薦。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在所規(guī)定的統(tǒng)計(jì)策略下,初步診斷時系統(tǒng)的召回率達(dá)到95%,準(zhǔn)確率達(dá)到85%,在優(yōu)化診斷之后準(zhǔn)確率達(dá)到95%。該系統(tǒng)以工具的形式給醫(yī)療工作者以提示,幫助提高醫(yī)療水平和質(zhì)量。
[Abstract]:An auxiliary diagnosis and treatment system based on medical knowledge base is put forward in order to solve the problem that the electronic medical information is increasing and its organization utilization ratio is low. Firstly, an inverted index table is established by segmenting the disease information in the medical knowledge base. Then, the similarity between the inputted symptom information and the related diseases is calculated and sorted to make the diagnosis. Secondly, according to the feedback information of the user, the feedback query method which dynamically determines the weight ratio of the original information to the feedback information is used to optimize the diagnosis. Finally, the Bayesian classification algorithm is used to recommend the further examination methods according to the case information. The experimental results show that, under the prescribed statistical strategy, In the initial diagnosis, the recall rate of the system reached 95%, the accuracy rate reached 85%, and the accuracy rate reached 95% after the optimization of the diagnosis. The system provides medical workers with tips in the form of tools to help improve the level and quality of medical treatment.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家973計(jì)劃項(xiàng)目(2012CB316200) 國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61472099,61133002) 國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAH10F01)
【分類號】：TP18;R44

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