本文關(guān)鍵詞：基于中文醫(yī)療主訴分析的疾病診斷輔助決策系統(tǒng)

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【摘要】：伴隨著社會的發(fā)展與科技的進步,以電子健康記錄為核心的醫(yī)院信息系統(tǒng)在全球范圍內(nèi)不斷普及,提高了醫(yī)院的活力和競爭力。就我國而言,越來越多的醫(yī)院正在加速實施HIS業(yè)務(wù)平臺的整體建設(shè),但我國的醫(yī)療領(lǐng)域依舊存在著醫(yī)療資源分布不均、看病貴等問題。為了在一定程度上緩解這種現(xiàn)狀,基于醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),本文設(shè)計并開發(fā)了一種基于中文醫(yī)療主訴分析的疾病診斷輔助決策系統(tǒng)。其主要目的在于通過對醫(yī)院信息系統(tǒng)中的EHR數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,獲取該數(shù)據(jù)所隱含的信息和知識,使得本系統(tǒng)能夠針對醫(yī)生錄入的主訴項內(nèi)容進行分析處理,得出對應的疾病、相關(guān)的檢查方式、經(jīng)典診療方案和歷史病案,從而在疾病診斷過程中起到輔助醫(yī)生進行決策判斷的作用。本文的貢獻有：1)提出了基于中文醫(yī)療主訴分析的疾病診斷輔助決策系統(tǒng)的解決方案,并從醫(yī)療數(shù)據(jù)、分詞技術(shù)以及分類技術(shù)三個方面進行了闡述。2)設(shè)計并實現(xiàn)了基于中文醫(yī)療主訴分析的疾病診斷輔助決策系統(tǒng)。在疾病診斷過程中,本系統(tǒng)能夠根據(jù)已挖掘的醫(yī)療知識,基于醫(yī)生錄入的主訴,分析出相關(guān)疾病等信息,輔助醫(yī)生在疾病診斷過程中進行決策判斷。除此之外,本系統(tǒng)還為患者提供了疾病決策的接口。3)本系統(tǒng)在一定程度上有助于傳承醫(yī)療領(lǐng)域?qū)＜覀兊尼t(yī)學理論知識以及醫(yī)學臨床經(jīng)驗,還有助于強化醫(yī)生們的疾病診斷技能,提高社區(qū)醫(yī)療服務(wù)水平及其醫(yī)療可信度,進而能夠平衡區(qū)域之間醫(yī)療水平的差距,提高整體醫(yī)療服務(wù)水平,降低醫(yī)療費用。
【關(guān)鍵詞】：醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘 分詞技術(shù) 分類技術(shù)
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.1
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 緒論14-20
• 1.1 課題背景14-15
• 1.2 EHR簡介15
• 1.3 醫(yī)療數(shù)據(jù)挖掘15-16
• 1.4 醫(yī)療專家系統(tǒng)16-17
• 1.5 主要研究內(nèi)容17-18
• 1.6 論文組織18-19
• 1.7 本章小結(jié)19-20
• 第2章 相關(guān)工作20-28
• 2.1 醫(yī)療數(shù)據(jù)20-23
• 2.1.1 醫(yī)療數(shù)據(jù)概況20-22
• 2.1.2 醫(yī)療數(shù)據(jù)規(guī)范22-23
• 2.2 中文分詞技術(shù)23-25
• 2.2.1 中文分詞概述23
• 2.2.2 現(xiàn)有中文分詞方法23-25
• 2.3 分類技術(shù)25-27
• 2.3.1 分類問題概述25-26
• 2.3.2 現(xiàn)有分類算法26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 系統(tǒng)框架28-35
• 3.1 系統(tǒng)概述28-30
• 3.2 各模塊簡介30-31
• 3.2.1 人機交互界面30
• 3.2.2 解析模塊30
• 3.2.3 推理機模塊30
• 3.2.4 知識獲取模塊30-31
• 3.2.5 注冊與信息管理模塊31
• 3.2.6 知識庫31
• 3.2.7 綜合數(shù)據(jù)庫31
• 3.3 系統(tǒng)功能介紹31-34
• 3.4 本章小結(jié)34-35
• 第4章 醫(yī)療數(shù)據(jù)預處理35-42
• 4.1 醫(yī)療書籍文檔35-37
• 4.2 疾病-癥狀網(wǎng)狀知識結(jié)構(gòu)37-39
• 4.3 EHR數(shù)據(jù)39-40
• 4.4 分類訓練數(shù)據(jù)40-41
• 4.5 本章小結(jié)41-42
• 第5章 基于癥狀的中文分詞技術(shù)42-49
• 5.1 基于癥狀的最大正向匹配法42-43
• 5.2 基于癥狀的盤古分詞43
• 5.3 實驗環(huán)境及數(shù)據(jù)43-44
• 5.4 中文分詞實驗44-47
• 5.4.1 醫(yī)療主訴分詞實驗結(jié)果45-46
• 5.4.2 醫(yī)療文本分詞實驗結(jié)果46-47
• 5.5 實驗小結(jié)47-48
• 5.6 本章小結(jié)48-49
• 第6章 疾病分類技術(shù)49-58
• 6.1 決策樹算法49-51
• 6.2 貝葉斯算法51-52
• 6.3 實驗環(huán)境及數(shù)據(jù)52-53
• 6.4 疾病分類實驗53-54
• 6.5 實驗結(jié)果54-57
• 6.6 實驗小結(jié)57
• 6.7 本章小結(jié)57-58
• 第7章 系統(tǒng)實現(xiàn)58-72
• 7.1 系統(tǒng)架構(gòu)58-61
• 7.1.1 人機交互界面59
• 7.1.2 解析模塊59-60
• 7.1.3 推理機模塊60
• 7.1.4 知識獲取模塊60
• 7.1.5 注冊與信息管理模塊60-61
• 7.1.6 知識庫61
• 7.1.7 綜合數(shù)據(jù)庫61
• 7.2 系統(tǒng)核心流程61-64
• 7.2.1 疾病分類模型構(gòu)建61-62
• 7.2.2 疾病預測62-64
• 7.3 系統(tǒng)部署及應用64-71
• 7.3.1 系統(tǒng)部署64-66
• 7.3.2 示范應用66-71
• 7.4 本章小結(jié)71-72
• 第8章 總結(jié)與展望72-74
• 8.1 工作總結(jié)72
• 8.2 當前工作不足72-73
• 8.3 未來展望73-74
• 參考文獻74-77
• 攻讀碩士學位期間主要的研究成果77-78
• 致謝78

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本文編號：710172