本文關(guān)鍵詞：基于WEB的社區(qū)智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著計算機和Internet的發(fā)展,計算機技術(shù)的應(yīng)用得到進一步普及,基于web的社區(qū)智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)正是計算機技術(shù)在醫(yī)療健康方面的具體應(yīng)用。該系統(tǒng)可以使居民坐在任何一臺有Internet聯(lián)網(wǎng)的計算機前就能夠了解自己的身體健康情況,大大方便了社區(qū)居民的日常生活。 通過對社區(qū)調(diào)查以及對醫(yī)療專家系統(tǒng)研究領(lǐng)域的研究,發(fā)現(xiàn)目前仍然沒有一個能讓居民在家里就能輕松的進行早期疾病咨詢、初步診斷及導醫(yī)的專家系統(tǒng)。智能系統(tǒng)處理居民自然語言的速度以及便利性方面依然有待提高。由于互聯(lián)網(wǎng)的普及,本文提出了基于WEB的社區(qū)智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的研究。而為了使智能系統(tǒng)能夠準確無誤的處理居民提出的問題,本論文以人工智能技術(shù)的理論為基礎(chǔ),討論了專家系統(tǒng)在社區(qū)為居民提供早期疾病預警、初步診斷與導醫(yī)上的應(yīng)用。 本文的創(chuàng)新和改進主要體現(xiàn)在兩個方面。一是考慮到社區(qū)內(nèi)居民的知識文化水平參差不齊,在用戶接口上為了盡量讓用戶使用自然語言進行交互,引入了中文分詞模塊來提高人機交互的人性化程序。中文自然語言處理的關(guān)鍵是中文分詞,而分詞詞典是中文分詞的基礎(chǔ)。分詞詞典數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的好壞直接影響中文分詞的速度與效率。本文采用基于詞典的正向增字最大匹配算法,分詞詞典采用了改進的雙層哈希表加動態(tài)數(shù)組的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在不提升已有典型詞典機制空間復雜度與維護復雜度的情況下,一定程度上提高了中文分詞的速度和效率。二是為了讓系統(tǒng)診斷更加準確,在規(guī)則庫中加入了對地理位置的因素,同時系統(tǒng)能利用WebGIS根據(jù)診斷結(jié)果推薦用戶去附近的或者更合適的醫(yī)院做更詳細的診斷與治療。系統(tǒng)把基本知識庫和有關(guān)社區(qū)位置信息的空間數(shù)據(jù)庫組合在一起作為推理機的數(shù)據(jù)源,提高了推理的準確性。

  本文關(guān)鍵詞：基于WEB的社區(qū)智能醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。