醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)介紹(編輯修改稿)
2025-02-03 02:33 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? 決策樹（ decision tree）是一種能夠有效地表達(dá)復(fù)雜決策問題的數(shù)學(xué)模型主訴腹部疼痛左上腹疼痛右上腹疼痛膽囊炎右下腹疼痛 左下腹疼痛闌尾炎 宮外孕 卵巢囊腫扭轉(zhuǎn)闌尾炎 闌尾炎? 決策樹由一些決策點、機(jī)會點和決策枝、機(jī)會枝組成。一般用圓圈 “○” 表示機(jī)會點，發(fā)生的結(jié)果不在醫(yī)師的控制之下；小方框 “□” 表示決策點，在決策點，醫(yī)師必須在幾種方案中選取一種；決策點相應(yīng)的分枝稱為決策枝；機(jī)會點相應(yīng)的分枝稱為機(jī)會枝。（ P171圖 81）? 舉例：決策樹的應(yīng)用：– 最可能患胰腺癌者包括 40歲以上，中腹部疼痛持續(xù) 1～ 3周的人。假設(shè)這類人中胰腺癌的發(fā)生率為 12％。如有一種不冒什么風(fēng)險的早期診斷方法對胰腺癌的檢出率為 80％（敏感度），但對有類似癥狀的非胰腺癌患者的假陽性率為 5％，用此法診斷確診的胰腺癌患者手術(shù)死亡率為 10％，治愈率為 45％。– 根據(jù)上述疾病概率，診斷概率和死亡、治愈概率，如對 1000人進(jìn)行診斷、治療，其所獲得的益處，是否比不進(jìn)行診斷檢查和手術(shù)更大？可以用一個決策樹（下圖）進(jìn)行分析比較。由 JCSisson等人的一個關(guān)于胰腺癌的決策樹模型– 從以上決策樹可見，不作該項檢查的死亡者為 12例，均為胰腺癌病人。用該項檢查手術(shù)后死亡 ，其中有 5例為非胰腺癌病人。而且新的檢查使 44例非胰腺癌患者的胰腺功能因手術(shù)而可能受到損害。因此這項檢查對病人是弊大于利，不宜使用。（三）人工智能和專家系統(tǒng)技術(shù)? 人工智能是用機(jī)器來模擬推理 ,學(xué)習(xí)與聯(lián)想的功能。 ? 專家系統(tǒng)是指運(yùn)用一個或多個專家提供的特殊領(lǐng)域知識進(jìn)行推理和判斷 ,以求解那些需要專家才能解決的復(fù)雜問題的一種智能計算機(jī)程序。 ? 。? 以 專業(yè)知識 來解決困難問題的計算機(jī)程序? 以邏輯演繹或?qū)＜业?經(jīng)驗法則 來模擬人類的推理? 其過程是透過對問題特征的了解，進(jìn)而向系統(tǒng)中的專家 知識庫 咨詢，并藉由經(jīng)驗法則的應(yīng)用，產(chǎn)生所需的答案? 專家系統(tǒng)是一種具邏輯性 推理能力 ，以其儲存某特定領(lǐng)域或?qū)＜抑R來解決現(xiàn)實問題的計算機(jī)系統(tǒng)專家系統(tǒng)的優(yōu)點（ 1）具有高度的針對性：（ 2）具有啟發(fā)性：（ 3）透明性：（ 4）靈活性：專家系統(tǒng)的組成 （ 1）知識庫? 細(xì)菌感染病治療專家系統(tǒng) MYCIN 的一條規(guī)則如下 :? 如果 : ? 1) 有機(jī)體的本性不知道 ,且? 2) 有機(jī)體的染色是革蘭氏陰性 ,且? 3) 有機(jī)體的形態(tài)是桿狀的 ,且? 4) 有機(jī)體的需氧性是需氧的 ,? 則 : 存在強(qiáng)有力的啟發(fā)性證據(jù)說明有機(jī)體的類別是腸細(xì)菌科。專家系統(tǒng)的組成（ 2）數(shù)據(jù)庫? 在醫(yī)療專家系統(tǒng)中 , 數(shù)據(jù)庫中存放的是當(dāng)前患者的姓名、年齡、癥狀等以及推理而得的結(jié)果、病情等 專家系統(tǒng)的組成（ 3）推理機(jī)? 在專家系統(tǒng)中 , 推理方式有 ：? 正向推理 ：? 反向推理： ? 正反向混合推理 ：專家系統(tǒng)的組成? 知識獲取模塊 ? 它應(yīng)具有下列功能 :? (1)根據(jù)實踐結(jié)果 ,發(fā)現(xiàn)知識庫中不合理或錯誤的知識 (規(guī)則 ),并予以刪除。? (2)根據(jù)實踐結(jié)果 ,總結(jié)出新知識 ,并加入知識庫中 專家系統(tǒng)的組成(5) 解釋接口 ? 如 MYCIN中用戶與系統(tǒng)的對答 :? 用戶問 :你怎么知道培養(yǎng)基是從無菌源取得的 ?MYCIN答 :RULE001和 RULE002提供了證據(jù)。? 用戶問 :RULE001是如何觸發(fā)的 ?MYCIN答 :已知培養(yǎng)基的無菌性取決于對該培養(yǎng)基進(jìn)行檢驗的方法 ,并且不知道是否小心地加以操作 ,所以有很大的可能性證明培養(yǎng)基是從無菌源取得的。 專家系統(tǒng)的架構(gòu)知識庫知識 擷取副系統(tǒng)推理機(jī)解釋副系統(tǒng)自然語言介面使用者 問題狀況問題敘述工作區(qū)專家 或知識工程師國外的開發(fā)的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)我國開發(fā)的專家系統(tǒng)的疾病覆蓋情況醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)： MYCIN? 斯坦福大學(xué) 1975年開發(fā)? 細(xì)菌感染的醫(yī)學(xué)診斷1)血液中的細(xì)菌感染2)腦膜炎感染? 輸入：與醫(yī)師訪談后所得診斷與治療法的建議? 輸出：診斷與治療的各種建議MYCIN的結(jié)構(gòu)咨詢程序解釋程序提問 /回答程序知識獲取程序 .病人數(shù)據(jù)庫 知識庫MYCIN 系統(tǒng)– MYCIN主要用于協(xié)助醫(yī)生診斷腦膜炎一類的細(xì)菌感染疾病。在 MYCIN的知識庫里，大約存放著 450條判別規(guī)則和 1000條關(guān)于細(xì)菌感染方面的醫(yī)學(xué)知識。它一邊與用戶進(jìn)行對話，一邊進(jìn)行推理診斷。– 它的推理規(guī)則稱為 “ 產(chǎn)生式規(guī)則 ” ，類似于：“IF （打噴嚏） OR（鼻塞） OR（咳嗽）， THEN（有感冒癥狀） ” 這種醫(yī)生診斷疾病的經(jīng)驗總結(jié)，最后顯示出它 “ 考慮 ” 的可能性最高的病因，并以給出用藥的建議而結(jié)束。（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和連接系統(tǒng)?
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