基于潛在語義相關(guān)算法的電子病歷檢索的研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著我國醫(yī)保建設(shè)的快速發(fā)展，醫(yī)院信息化系統(tǒng)開發(fā)的不斷深入，電子病歷作為臨床醫(yī)療信息基礎(chǔ)，逐漸成為現(xiàn)代化醫(yī)院綜合信息系統(tǒng)的核心。電子病歷對病人的病情等信息進行了詳細而完整的記錄，它能夠幫助醫(yī)療人員更好地在臨床上進行決策?，F(xiàn)今，電子病歷在臨床診斷與治療中的應(yīng)用日益廣泛，以此同時，也產(chǎn)生了大量的電子病歷數(shù)據(jù)。如何有效地利用這些電子病歷數(shù)據(jù)輔助醫(yī)生進行疾病診斷與醫(yī)學研究是一個非常重要的問題。面對現(xiàn)代醫(yī)院產(chǎn)生的大型電子病歷數(shù)據(jù)，如何快速準確地檢索

2、得到醫(yī)療人員所需要的電子病歷已成為一個巨大的挑戰(zhàn)。然而，應(yīng)用到電子病歷檢索的傳統(tǒng)關(guān)鍵詞檢索或者向量空間模型都存在著一定的缺陷，如不能很好的解決醫(yī)學詞匯的同義性問題（如發(fā)熱與發(fā)燒），以及醫(yī)學詞匯的多義性，這種情況的出現(xiàn)，很大程度上影響了電子病歷檢索的性能。因此，針對醫(yī)療領(lǐng)域電子病歷的特點建立一個具有檢索智能性的電子病歷系統(tǒng)就顯得尤為重要。
　　鑒于醫(yī)學詞匯間的同義性和單個醫(yī)學詞匯的多義產(chǎn)生的歧義性，本文主要分析了兩種智能型信息檢索方

3、式:潛在語義分析(Latent Semantic Analysis，LSA)和概率潛在語義分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA)。它們將信息檢索從機械匹配關(guān)鍵詞的層面提高到了語義（概念）的層面，從概念意義上來認知和處理檢索用戶的請求，本文的主要貢獻如下。
　　1.構(gòu)建了一個較為完善的電子病歷檢索相關(guān)測試集，這個相關(guān)測試集是電子病歷檢索性能評價所必不可少的，但是目前國內(nèi)還沒有一

4、個標準的電子病歷檢索相關(guān)文檔測試集合可供實驗使用，因此本文對該語料庫進行了構(gòu)建，且本文實驗表明該語料庫構(gòu)建的很合理，本文研究的檢索算法在該語料庫上也得到了很好的評價。
　　2.成功地將潛在語義分析算法應(yīng)用到電子病歷領(lǐng)域，實現(xiàn)了基于LSA的電子病歷的檢索。
　　3.成功地將概率潛在語義分析算法應(yīng)用到電子病歷領(lǐng)域，實現(xiàn)了基于PLSA的電子病歷的檢索。
　　4.設(shè)計了一種自動的PLSA算法中隱含主題數(shù)K值選擇的算法，是通過對