本文關(guān)鍵詞：基于知識庫的智能健康管理系統(tǒng)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國人口老齡化的加劇,慢性病已經(jīng)成為我國面臨的最大公眾健康問題。近年來,以改善生活方式、治未病為目標(biāo)的健康管理成為防治慢性病的重要方法。借助信息技術(shù)和智能技術(shù)來開展的智能化健康管理由健康數(shù)據(jù)獲取、健康評估和健康干預(yù)三個步驟組成。然而,健康數(shù)據(jù)的多源、異構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化特點(diǎn),以及各個醫(yī)療信息系統(tǒng)的割裂現(xiàn)狀,導(dǎo)致難以形成連續(xù)、動態(tài)、全面的個人健康數(shù)據(jù)。另一方面,由于臨床醫(yī)學(xué)過于依賴醫(yī)療實(shí)施者的經(jīng)驗(yàn)水平,健康評估的準(zhǔn)確度和個性化差異大。再者,互聯(lián)網(wǎng)在快速傳播健康知識的同時(shí),也讓人們面臨著在海量知識中快速有效地獲得個性化健康知識的困難。為了滿足健康管理對信息系統(tǒng)的需求,本文提出了一種以臨床指南知識庫為中心的智能健康管理系統(tǒng)框架,從健康數(shù)據(jù)集成、健康本體知識庫構(gòu)建以及個性化健康知識推薦等三個方面進(jìn)行了詳細(xì)地分析,實(shí)現(xiàn)了以多源醫(yī)療健康信息集成為基礎(chǔ),以慢病臨床指南為依據(jù),包含健康監(jiān)測、健康評估和健康知識推送等功能的智能化健康管理系統(tǒng)。本文的工作包括如下三個部分：1) 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于ESB企業(yè)服務(wù)總線的健康數(shù)據(jù)集成平臺。在不改變醫(yī)院系統(tǒng)與社區(qū)健康管理系統(tǒng)的前提下,通過企業(yè)服務(wù)總線快速集成患者多源健康數(shù)據(jù),包括醫(yī)院部門之間的醫(yī)療資源信息共享、醫(yī)院與社區(qū)之間的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享以及基于SOA架構(gòu)的醫(yī)院系統(tǒng)重構(gòu)。2) 構(gòu)建基于臨床指南的知識庫與規(guī)則庫,在此基礎(chǔ)上形成康評估知識庫。同時(shí),設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于健康評估知識庫的智能化體檢評估系統(tǒng)。該系統(tǒng)融合患者體檢數(shù)據(jù)以及來自醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù),評估個體的健康狀況和慢病風(fēng)險(xiǎn),最后用健康白皮書的形式反饋給患者。3) 針對患者健康干預(yù)以及健康教育面臨的個性化干預(yù)困難,設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于協(xié)同推薦的個性化健康知識推送算法。該算法針對新用戶的冷啟動問題以及關(guān)注度隨時(shí)間衰減的問題進(jìn)行了優(yōu)化,有效地提高了推薦系統(tǒng)推薦效率。
【關(guān)鍵詞】：知識庫系統(tǒng) 企業(yè)服務(wù)總線 規(guī)則推理 協(xié)同過濾 健康管理
【學(xué)位授予單位】：杭州師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 第1章 緒論13-17
• 1.1. 課題背景13-14
• 1.2. 本文工作內(nèi)容14-15
• 1.3. 本文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.4. 本章小結(jié)16-17
• 第2章 相關(guān)理論與研究綜述17-30
• 2.1. 面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)17-22
• 2.2. 臨床指南與基于本體的知識庫22-28
• 2.3. 推薦算法綜述28-29
• 2.4. 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于ESB的健康數(shù)據(jù)集成平臺30-40
• 3.1. 問題描述30
• 3.2. 集成平臺總體設(shè)計(jì)30-32
• 3.3. 集成平臺詳細(xì)設(shè)計(jì)32-39
• 3.4. 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于臨床指南知識庫的健康評估模型40-54
• 4.1. 高血壓臨床指南40-43
• 4.2. 高血壓臨床指南知識庫設(shè)計(jì)43-44
• 4.3. 指南本體庫構(gòu)建44-45
• 4.4. 評估規(guī)則庫的構(gòu)建45-51
• 4.5. 推理引擎51-52
• 4.6. 本章小結(jié)52-54
• 第5章 基于協(xié)同推薦算法的健康知識推送54-67
• 5.1. 算法描述54
• 5.2. 建模準(zhǔn)備54-55
• 5.3. 基于興趣轉(zhuǎn)移模型的標(biāo)簽優(yōu)化55-57
• 5.4. 社交標(biāo)簽預(yù)測57-58
• 5.5. 用戶的偏好標(biāo)簽預(yù)測58
• 5.6. 基于Bayes分類器的微博推薦58-59
• 5.7. 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果59-66
• 5.8. 本章小結(jié)66-67
• 第6章 智能健康管理平臺的應(yīng)用實(shí)踐67-78
• 6.1. 健康數(shù)據(jù)集成平臺67-71
• 6.2. 健康評估模型的實(shí)現(xiàn)71-77
• 6.3. 本章小結(jié)77-78
• 第7章 總結(jié)和展望78-80
• 7.1. 總結(jié)78-79
• 7.2. 未來研究方向79-80
• 參考文獻(xiàn)80-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果87

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