基于本體的醫(yī)療自動診斷系統(tǒng)的研究與應用.pdf

1、隨著我國人口數(shù)量地增多，人口老齡化趨勢越來越嚴峻，同時人們生活水平不斷地提高，人們更關注自己的生命健康狀況。目前，醫(yī)生依舊采取問診和醫(yī)學檢查相結合的方式對病人進行疾病診斷，但是，我國醫(yī)療水平發(fā)展在不同地區(qū)、不同醫(yī)院之間存在不均衡的問題，醫(yī)生的能力也存在差異，許多病人為了確診所患的疾病將花費高昂的費用。如何根據(jù)癥狀來自動化地診斷病人所患疾病是本文研究的重點。
　　在過去的二十多年，本體已經廣泛應用到知識工程、人工智能、信息推薦、自然

2、語言處理、生物信息學、農業(yè)領域等工程?；诒倔w的應用越來越多，然而，許多情況下本體是手工構建，存在工作量大、效率低、關系表達錯誤等缺點。本文在形式概念和本體理論的基礎上，把本體作為知識表達和共享的載體，將癥狀、疾病知識組織起來，建立疾病與癥狀的本體知識庫，以便實現(xiàn)醫(yī)療的自動診斷。綜上所述，本文研究的主要內容如下：
　　1.在構建疾病與癥狀的本體過程中，改進了屬性偏序結構圖算法，并利用該算法自動化地構建疾病本體知識庫。針對疾病數(shù)據(jù)集

3、，提出了癥狀信息量的概念來刻畫具有某些癥狀的疾病數(shù)量，并選取具有最小信息量的公共癥狀集合，構建屬性偏序結構圖。實驗結果表明，利用最小信息量的公共癥狀集合構建偏序結構圖，降低了多個癥狀之間的冗余性。
　　2.針對疾病數(shù)據(jù)集，分析了構建的疾病與癥狀的本體結構，提出了一套用于病人疾病診斷的醫(yī)療診斷模型。在醫(yī)療診斷模型中，利用癥狀之間的相似度與癥狀的權重進行加權平均，計算出病人疾病與該疾病之間的相似度，并利用該相似度來衡量病人患有該疾病的