面向醫(yī)療數(shù)據(jù)的商務(wù)智能技術(shù)研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的逐漸發(fā)展，傳統(tǒng)行業(yè)的信息化程度越來越高，作為傳統(tǒng)行業(yè)中介入壁壘最高的領(lǐng)域，醫(yī)療行業(yè)的信息化進程在近年來廣受重視。商務(wù)智能技術(shù)作為完成行業(yè)信息化的重要工具，可以很好的幫助醫(yī)療從業(yè)者完成現(xiàn)有數(shù)據(jù)整合、業(yè)務(wù)邏輯重組、深層數(shù)據(jù)挖掘和潛在知識發(fā)現(xiàn)等一系列工作。一方面，在當下的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，利用網(wǎng)絡(luò)信息流中的醫(yī)療健康數(shù)據(jù)以及商務(wù)智能中的數(shù)據(jù)挖掘分析技術(shù)，可以及時發(fā)現(xiàn)疾病爆發(fā)趨勢、醫(yī)療熱點問題，幫助個人用戶建立健康記錄，方便個人進行日常

2、健康管理;另一方面，商業(yè)智能技術(shù)可以應(yīng)用到醫(yī)院管理與服務(wù)中，可以很好的解決由于醫(yī)生數(shù)量有限、服務(wù)人群量大、服務(wù)對象屬性復(fù)雜引起的資源優(yōu)化問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴以互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)學(xué)在線問答社區(qū)為背景，針對醫(yī)學(xué)問答社區(qū)中用戶提問得不到及時有效回答的需求痛點，利用社區(qū)中的用戶歷史活動數(shù)據(jù)，提出基于查詢似然語言模型的用戶個人領(lǐng)域關(guān)注度模型，用以描述醫(yī)學(xué)問答社區(qū)中用戶對不同領(lǐng)域的關(guān)注程度;同時，提出基于歷史答案質(zhì)量評估的用戶個人專長模型

3、，用以描述個人用戶自身在回答醫(yī)學(xué)問題時的專業(yè)性。通過綜合上述兩個模型，提出一種加權(quán)的用戶個人模型，對被推薦用戶是否能夠?qū)栴}做出及時有效的響應(yīng)進行預(yù)測，以提高潛在問題回答者推薦結(jié)果的準確性。⑵通過對電子病歷中的關(guān)鍵信息進行明確定義，確定“疾病”、“治療手段”和“醫(yī)學(xué)測量和檢查”三類基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)概念作為關(guān)鍵信息的提取目標，利用醫(yī)學(xué)自然語言處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型，提出基于監(jiān)督式方法的電子病歷關(guān)鍵信息提取算法，然后建立基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詞向量特征

4、學(xué)習(xí)模型對病歷文本進行特征擴展，將學(xué)習(xí)到的詞向量特征用于文本中關(guān)鍵信息的抽取算法中，有效的完成了關(guān)鍵信息抽取工作，幫助醫(yī)生解讀復(fù)雜醫(yī)療病歷中的核心信息。⑶利用電子病歷系統(tǒng)中病人的歷史就診數(shù)據(jù)，提出一種基于隨機森林集成學(xué)習(xí)算法的急診病人入院風(fēng)險預(yù)測模型。通過使用統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法，發(fā)現(xiàn)決定病人未來急診訪問風(fēng)險的關(guān)鍵特征，并據(jù)此利用集成學(xué)習(xí)方法和迭代式隨機森林決策算法對病人未來急診訪問風(fēng)險建模，以獲取病人急診訪問風(fēng)險系數(shù);在完成風(fēng)險評估任務(wù)后，對