醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)介紹(參考版)
2025-01-18 02:33本頁(yè)面
【正文】 ? 移植到微機(jī)上，稱(chēng) QRM(Quick Medical Reference)演講完畢，謝謝觀看！。– 提示力度：某癥狀對(duì)疾病存在的提示強(qiáng)度。收集了 600多種疾病的診斷知識(shí)， 4500多臨床表現(xiàn)。– 呼吸系統(tǒng)疾病– 實(shí)驗(yàn)檢查異常結(jié)果判斷– 傳染病監(jiān)控– 用藥合理性檢查HELP系統(tǒng)的處方控制改變處方？ 登錄主訴并改變 分發(fā)和評(píng)價(jià)yes醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的HELP系統(tǒng)藥物合適？醫(yī)療藥物醫(yī)囑護(hù)士輸入藥劑師輸入歷史過(guò)敏史等 病人數(shù)據(jù)庫(kù)接觸醫(yī)生 yesnoyesno2 INTERNIST1 和 QMR系統(tǒng)? INTERNIST1系統(tǒng)是由 Pittsburg醫(yī)科大學(xué)開(kāi)發(fā)的用于內(nèi)科疾病診斷咨詢(xún)系統(tǒng)。醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)實(shí)例? HELP系統(tǒng) (Health Evaluation through Logical Processing)? 基于知識(shí)框架技術(shù)，專(zhuān)用開(kāi)發(fā)語(yǔ)言 HELP FRAME LANGUAGE? 幫助醫(yī)護(hù)人員分析解釋處理臨床數(shù)據(jù)。醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)種類(lèi)– 文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)– 事實(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)類(lèi)型科學(xué)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)性知識(shí)知識(shí)庫(kù)的三大技術(shù)：– 知識(shí)表示– 知識(shí)利用– 知識(shí)獲取五、統(tǒng)一醫(yī)學(xué)語(yǔ)言系統(tǒng)? UMLS是美國(guó)國(guó)立醫(yī)學(xué)圖書(shū)館主持開(kāi)發(fā)的計(jì)算機(jī)化的生物醫(yī)學(xué)檢索語(yǔ)言集成系統(tǒng)和機(jī)讀情報(bào)資源指南系統(tǒng)。77.]THEN571()值 ≤(0(家庭有中風(fēng)史 )50)肥胖 )AND[(性別 =)12%(高血壓比率 =571(10355)肥胖 )AND[(性別 =)20%(高血壓比率 =)]血糖 ≤(9755)肥胖 )ANDAND[(性別 =)(一些特定癥狀的聚集可能預(yù)示某種特定的疾病。而不同類(lèi)間的數(shù)據(jù)盡量不相關(guān)。聚類(lèi)就是將數(shù)據(jù)分到不同的類(lèi)中 ,輸入的記錄是一組未分類(lèi)的記錄 ,確定病情的發(fā)展時(shí)間 ,利用相關(guān)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)序列模式。記錄有大量病人病情變化的時(shí)間記錄。不僅需要知道某事件是否發(fā)生，而且需要確定知道此時(shí)間發(fā)生的時(shí)間。三個(gè)月內(nèi)。某疾病 40%確定出疾病的類(lèi)型。臨床應(yīng)用時(shí) ,構(gòu)造出相應(yīng)疾病的分類(lèi)模型 ,標(biāo)準(zhǔn) ,參照國(guó)際疾病的編碼 (ICD(2) 分類(lèi)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)? 在 HIS應(yīng)用中 ,26%將明顯增加高血壓病的發(fā)生率 (女性－－高血壓 (s=%， c=26%)? 規(guī)則 a、 b、 c∧ 吸煙 )年齡 43不鍛煉 ∧ ? c喝酒 ∧ ∧ 48()不吸煙 ∧ 不喝酒 ∧ )年齡 43不鍛煉 ∧ （四）數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用(1) 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)? 例如根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘出以下三條規(guī)則 :? a? 知識(shí)評(píng)價(jià)： 是以興趣度作為衡量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)查找和選擇對(duì)最終決策活動(dòng)友有益的的知識(shí)。? 知識(shí)庫(kù)： 指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘和評(píng)價(jià)挖掘結(jié)果。（一）數(shù)據(jù)挖掘支持技術(shù)? 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和人工智能技術(shù)（二）數(shù)據(jù)挖掘方法與過(guò)程? 方法：– 決策樹(shù)– 關(guān)聯(lián)規(guī)則– 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)– 粗糙集理論– 遺傳算法? 過(guò)程：– 對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)整理，抽取出用來(lái)完成特定挖掘目標(biāo)的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘是 KDD最核心的部分。P174（ 4）前端工具：報(bào)表工具、數(shù)據(jù)分析工具、查詢(xún)工具、數(shù)據(jù)挖掘工具。（ 3）聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）：對(duì)分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，按多維模型進(jìn)行組織，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)。? 可以把一個(gè)或幾個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)導(dǎo)到一個(gè)只讀的數(shù)據(jù)庫(kù)中，就把它當(dāng)作數(shù)據(jù)集市，然后在他上面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。– 大部分情況下，數(shù)據(jù)挖掘都要先把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中拿到數(shù)據(jù)挖掘庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中。? 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)的四個(gè)層次體系結(jié)構(gòu)：（ 1）數(shù)據(jù)源：整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉（ 2）數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理：不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)，決定了外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。– 時(shí)間性變化：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)后，將長(zhǎng)期被保留。– 面向主題：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)的信息是按主題進(jìn)行組織，為按主題進(jìn)行決策的過(guò)程提供信息。– 主要作用：提供報(bào)表和圖表、支持多維分析、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。它用于支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。第二節(jié) 醫(yī)學(xué)決策系統(tǒng)支持相關(guān)技術(shù)? 決策支持系統(tǒng)（ DSS）：從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出必要的數(shù)據(jù)，并利用數(shù)學(xué)模型的功能，為用戶(hù)產(chǎn)生所需的信息。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予 (0， 1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將 “A” 所對(duì)應(yīng)的圖象模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門(mén)限比較、再進(jìn)行非線(xiàn)性運(yùn)算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。? 現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)手寫(xiě) “A” 、 “B” 兩個(gè)字母的識(shí)別為例進(jìn)行說(shuō)明，規(guī)定當(dāng) “A” 輸入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)該輸出 “1” ，而當(dāng)輸入為“B” 時(shí)，輸出為 “0” 。（四
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