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文檔簡介
1、當(dāng)前醫(yī)療服務(wù)正步入大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)將從新知識(shí)的產(chǎn)生、醫(yī)療質(zhì)量的提高、個(gè)體化醫(yī)療和臨床決策等多個(gè)層面推動(dòng)醫(yī)療模式從以醫(yī)師為中心向以患者為中心的改變。醫(yī)療健康是一個(gè)以醫(yī)療健康知識(shí)為核心的行業(yè),醫(yī)生或行業(yè)專家所具備的醫(yī)療健康知識(shí)是向患者提供醫(yī)療健康服務(wù)的基礎(chǔ)。隨著現(xiàn)代科技與醫(yī)學(xué)事業(yè)快速發(fā)展,醫(yī)療健康服務(wù)模式也發(fā)生了歷史性變化。當(dāng)前的醫(yī)療服務(wù)模式正從傳統(tǒng)的面對面式的“人工服務(wù)模式”轉(zhuǎn)向新型的基于大數(shù)據(jù)分析的“智能知識(shí)服務(wù)”模式。在這個(gè)轉(zhuǎn)換過程
2、中,醫(yī)療健康行業(yè)所面臨的問題之一是“如何將迅猛增長的醫(yī)療大數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)可理解、可利用的醫(yī)療知識(shí),并加以分析利用”。
針對以上問題,本文研究并實(shí)現(xiàn)了構(gòu)建于語義健康知識(shí)庫之上的語義知識(shí)獲取與個(gè)性化干預(yù)方案推送系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容包括:(1)結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)特點(diǎn)和應(yīng)用需求,構(gòu)建了醫(yī)療健康領(lǐng)域本體庫。(2)研究引入本體后的改進(jìn)的基于規(guī)則和協(xié)同過濾的個(gè)性化推薦模型,并研究了適用于醫(yī)療健康領(lǐng)域的本體相似度計(jì)算算法。(3)為實(shí)現(xiàn)主動(dòng)的個(gè)性化
3、知識(shí)推薦,融合語義Web技術(shù)及語義健康知識(shí)庫,實(shí)現(xiàn)了結(jié)合語義規(guī)則和案例推理的個(gè)性化健康知識(shí)推薦系統(tǒng)。
總之,本文構(gòu)建了醫(yī)療健康本體庫,采用TDB存儲(chǔ)方法,提高了存取效率。針對醫(yī)療領(lǐng)域本體,實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療健康知識(shí)的個(gè)性化語義搜索,使計(jì)算機(jī)能夠更好的理解知識(shí)和查詢的目標(biāo),以使得檢索在查準(zhǔn)率和查全率上得到提高,從而為用戶提供更為準(zhǔn)確的健康知識(shí)查詢服務(wù)。實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療健康領(lǐng)域的推薦服務(wù),即基于規(guī)則和案例推理的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)處方推薦系統(tǒng),研究并驗(yàn)證
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