在線問診平臺(tái)相似病例推薦.pdf

1、在線問診平臺(tái)作為傳統(tǒng)醫(yī)療的補(bǔ)充和優(yōu)化，在近幾年快速發(fā)展并廣泛傳播，在日常生活中正發(fā)揮著越來越重要的作用，如春雨醫(yī)生、39健康網(wǎng)、好大夫在線、丁香園等。通過在線問診平臺(tái)，用戶可以描述疾病或提出問題，醫(yī)生根據(jù)用戶描述診斷病情，并提供專業(yè)的解答或者就醫(yī)指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程診療。對(duì)于一些普遍的疾病或癥狀，會(huì)在平臺(tái)中多次出現(xiàn)，并且已經(jīng)得到了醫(yī)生的專業(yè)解答。因此，如何從歷史病例庫(kù)中挖掘出已經(jīng)得到醫(yī)生高質(zhì)量解答的相似病例推薦給用戶，有著比較重要的意義。一是

2、能夠充分利用平臺(tái)積累的知識(shí)資源，為用戶就醫(yī)提供參考;二是為實(shí)現(xiàn)知識(shí)自動(dòng)化鋪墊，讓計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)疾病的自動(dòng)診斷和治療。
　　本文從相似病例檢索算法和答案質(zhì)量評(píng)估算法出發(fā)，研究了文本語義相似度計(jì)算、答案特征提取、單標(biāo)簽樣本模型訓(xùn)練等問題。本文首先通過相似病例檢索算法檢索出與用戶提問相似的若干個(gè)歷史病例，這些病例組成推薦候選集。接著，根據(jù)答案質(zhì)量評(píng)估算法對(duì)候選集中的醫(yī)生回答評(píng)估打分。最后，綜合相似病例檢索和答案質(zhì)量評(píng)估結(jié)果推薦最優(yōu)的歷史病例

3、。因此，相似病例檢索是相似病例推薦的基本任務(wù)，檢索的結(jié)果決定了推薦的質(zhì)量。與此同時(shí)，醫(yī)生回答的質(zhì)量決定了推薦的結(jié)果對(duì)用戶的參考價(jià)值大小。本文的主要工作有:
　　1.將查詢似然語言模型與詞向量(word2vec)結(jié)合用于相似病例檢索。利用詞向量將文本內(nèi)容映射到低維連續(xù)空間，通過向量之間的位置關(guān)系可以反映詞語之間的相關(guān)關(guān)系，能夠有效克服“詞匯鴻溝”問題，再結(jié)合查詢似然語言模型使得問題之間的語義相似度計(jì)算更準(zhǔn)確。
　　2.從答案淺

4、表特征、答案內(nèi)容特征、問答相關(guān)性特征、醫(yī)生權(quán)威性特征等四個(gè)方面提取特征表示答案質(zhì)量。面對(duì)海量無標(biāo)記樣本，通過負(fù)樣本篩選和“偽負(fù)樣本”生成的方法構(gòu)造正負(fù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型來評(píng)估答案質(zhì)量。
　　3.利用大規(guī)模平臺(tái)數(shù)據(jù)對(duì)算法模型進(jìn)行檢驗(yàn)和測(cè)試。通過實(shí)驗(yàn)比較不同相似病例檢索模型之間的性能，結(jié)果表明基于詞向量的模型能夠取得良好的表現(xiàn)效果。并且，利用平臺(tái)數(shù)據(jù)解決了無標(biāo)記樣本下的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，并成功訓(xùn)練出了答案質(zhì)量評(píng)估模型。最后，綜合