醫(yī)學決策支持系統(tǒng)介紹-在線瀏覽
2025-02-17 02:33本頁面
【正文】 大的決策。? 隨機事件： 在一定條件下，可能出現也可能不出現。 ? 事件 “A1,A2,A3,….An 中至少有一出現稱為 Al， A2…An 的和，記為 Al UA2…Un。2）概率與頻率? 概率 :可用一個小于或等于 1的正數 P(A)來表示事件 A出現的可能性 ,P(A)就稱為事件 A的概率。 3）貝葉斯定理? 條件概率 :– 有時除了要知道事件的概率 P(A)外，還需要知道在 “ 事件 B已出現 ” 的條件下，事件 A出現的條件概率 P（ A|B）。貝葉斯定理nP(Di|S)=P(DiP(Di? P(Di)為 Di的先驗概率 (疾病發(fā)生的概率 )。? P(S|Di)為在已知疾病 Di條件下，各癥狀 S出現的 “ 條件概率 ” ，即某臨床癥候 A的可能性，它可以通過收集足夠數量的病例容易地得到。? 對于兩個或更多個癥狀存在的情況，仍可用貝葉斯 (Bayes)公式計算。因此假設各癥狀互相獨立，貝葉斯 (Bayes)公式可寫為：? 在運用貝葉斯模型時須要注意的問題– 模型中 j種疾病互斥，先驗概率之和要為 l(即要構成一個完整的疾病群 ).– 先驗概率的確定。– 條件概率的確定。– 當計算出各后驗概率 P(Hj|A)后，作為臨床判斷的依據只有當 P(Hj|A)(j＝ l， 2， …,n)間差距達五倍以上時方可下結論，或是當某一后驗概率值達 0． 85才下結論。按慢性闌尾炎、急性闌尾炎、闌尾炎穿孔三類統(tǒng)計癥候頻率 (腹痛開始部位、惡心嘔吐、大便、體溫、體征及體檢結果 )。 顯然其癥侯為 B＝ B13B 33B 51B 73 ,則其 P(Hj|B)(j＝ l， 2， 3， 4)的大小可通過公式算得。B 23B 42B 61得：P(H1|B)=%P(H2|B)=%P(H3|B)=%所以： 診斷為闌尾炎穿孔（ H3).– 臨床醫(yī)師的診斷過程常是根據已掌握的病人的臨床表現，結合自己的知識與經驗進行分析、判斷和逐步問診、檢查后再分析及再判斷，直至有足夠把握作出結論。 – 基礎資料：在因中風造成死亡的病例中選擇發(fā)作后 24小時仍處于昏迷狀態(tài)的 47例為對象 (62歲87歲 )。由于標本數不太多，所以癥狀出現率為 0時以 ，出現率為 1時以。于是，LG1＝ ()(1)=LG2＝ () （） =LG3＝ () （） =比較上面三個似然函數的大小，最大函數為 LG1，因而可以判斷患者所得的病名屬于 G1類：大腦前、中動脈支配區(qū)域出血。? 若將病理診斷 G1與 G2合并后分為出血類(G1+G2)和栓塞類 (G3)二大類，則病理診斷G1+G2類計 30例計量診斷符合 28例；栓塞 17例中符合 16例；同時， 3例腦于出血全部符合，只有 l例腦干栓塞誤分在 G1類中。一般用圓圈 “○” 表示機會點，發(fā)生的結果不在醫(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；決策點相應的分枝稱為決策枝；機會點相應的分枝稱為機會枝。假設這類人中胰腺癌的發(fā)生率為 12％。– 根據上述疾病概率，診斷概率和死亡、治愈概率，如對 1000人進行診斷、治療，其所獲得的益處，是否比不進行診斷檢查和手術更大？可以用一個決策樹（下圖）進行分析比較。Sisson等人的一個關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。而且新的檢查使 44例非胰腺癌患者的胰腺功能因手術而可能受到損害。（三）人工智能和專家系統(tǒng)技術? 人工智能是用機器來模擬推理 ,學習與聯(lián)想的功能。? 專家系統(tǒng)是指運用一個或多個專家提供的特殊領域知識進行推理和判斷 , ? 以 專業(yè)知識 來解決困難問題的計算機程序? 以邏輯演繹或專家的 經驗法則 來模擬人類的推理? 其過程是透過對問題特征的了解，進而向系統(tǒng)中的專家 知識庫 咨詢，并藉由經驗法則的應用，產生所需的答案? 專家系統(tǒng)是一種具邏輯性 推理能力 ，以其儲存某特定領域或專家知識來解決現實問題的計算機系統(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 專家系統(tǒng)的組成（ 2）數據庫? 在醫(yī)療專家系統(tǒng)中 , 數據庫中存放的是當前患者的姓名、年齡、癥狀等以及推理而得的結果、病情等 ：? 正向推理 ? 正反向混合推理 ? 它應具有下列功能 :發(fā)現知識庫中不合理或錯誤的知識 (,? (2)總結出新知識 ,并加入知識庫中 ? 如 MYCIN中用戶與系統(tǒng)的對答 :? 用
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