基于Web的醫(yī)學(xué)知識發(fā)現(xiàn)及應(yīng)用——高血壓和糖尿病非藥物治療知識庫的構(gòu)建.pdf

1、慢性病已經(jīng)成為我國人群的主要死因，死亡和患病持續(xù)上升。慢性病嚴(yán)重影響我國人口健康，其漫長的治療過程也給患者本人、所在家庭以及整個社會造成了沉重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)?？茖W(xué)證據(jù)表明，通過非藥物治療來管理慢性病的危險因素，可以達(dá)到對患者病情的有效控制。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)步，醫(yī)療健康類的網(wǎng)站也逐漸發(fā)展起來，Web已經(jīng)成為傳播醫(yī)療知識和信息的重要媒介和載體。
　　本文主要研究面向慢性病非藥物治療的知識庫的構(gòu)建，主要研究內(nèi)容有:
　　(1)指標(biāo)體系

2、。選取高血壓和糖尿病兩種典型慢性病，對其主要危險因素和生活方式干預(yù)進(jìn)行總結(jié)和分析，建立高血壓和糖尿病的非藥物治療指標(biāo)體系。
　　(2) Web信息采集。結(jié)合站長之家(www.chinaz.com/)的醫(yī)療健康網(wǎng)站排名榜單和專業(yè)醫(yī)生的選擇，確定4個網(wǎng)站作為知識庫的Web數(shù)據(jù)源;實現(xiàn)基于模板的網(wǎng)絡(luò)爬蟲;利用爬蟲從對應(yīng)網(wǎng)站采集原始文本數(shù)據(jù)。
　　(3)文本分類。設(shè)計實現(xiàn)基于支持向量機(jī)的文本二分類器和文本多分類器，文本二分類器剔除與

3、慢性病非藥物治療無關(guān)信息，文本三分類器將文本按照指標(biāo)體系歸入相應(yīng)的知識類別中。根據(jù)分類結(jié)果分別構(gòu)建高血壓和糖尿病的非藥物治療知識庫。
　　(4)結(jié)果評價。采用準(zhǔn)確率、召回率、F1估計等指標(biāo)對分類器進(jìn)行測試評估;對知識庫抽樣，邀請專業(yè)醫(yī)生對抽樣結(jié)果進(jìn)行判斷，對知識庫的可信度進(jìn)行測試評估。評估結(jié)果可信度達(dá)到70％。
　　論文工作表明基于Web構(gòu)建慢病非藥物治療知識庫的方法具有潛在的應(yīng)用價值。通過人工審核，增加智能過濾算法，可進(jìn)一