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文檔簡介
1、隨著我國人口數(shù)量地增多,人口老齡化趨勢(shì)越來越嚴(yán)峻,同時(shí)人們生活水平不斷地提高,人們更關(guān)注自己的生命健康狀況。目前,醫(yī)生依舊采取問診和醫(yī)學(xué)檢查相結(jié)合的方式對(duì)病人進(jìn)行疾病診斷,但是,我國醫(yī)療水平發(fā)展在不同地區(qū)、不同醫(yī)院之間存在不均衡的問題,醫(yī)生的能力也存在差異,許多病人為了確診所患的疾病將花費(fèi)高昂的費(fèi)用。如何根據(jù)癥狀來自動(dòng)化地診斷病人所患疾病是本文研究的重點(diǎn)。
在過去的二十多年,本體已經(jīng)廣泛應(yīng)用到知識(shí)工程、人工智能、信息推薦、自然
2、語言處理、生物信息學(xué)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域等工程?;诒倔w的應(yīng)用越來越多,然而,許多情況下本體是手工構(gòu)建,存在工作量大、效率低、關(guān)系表達(dá)錯(cuò)誤等缺點(diǎn)。本文在形式概念和本體理論的基礎(chǔ)上,把本體作為知識(shí)表達(dá)和共享的載體,將癥狀、疾病知識(shí)組織起來,建立疾病與癥狀的本體知識(shí)庫,以便實(shí)現(xiàn)醫(yī)療的自動(dòng)診斷。綜上所述,本文研究的主要內(nèi)容如下:
1.在構(gòu)建疾病與癥狀的本體過程中,改進(jìn)了屬性偏序結(jié)構(gòu)圖算法,并利用該算法自動(dòng)化地構(gòu)建疾病本體知識(shí)庫。針對(duì)疾病數(shù)據(jù)集
3、,提出了癥狀信息量的概念來刻畫具有某些癥狀的疾病數(shù)量,并選取具有最小信息量的公共癥狀集合,構(gòu)建屬性偏序結(jié)構(gòu)圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用最小信息量的公共癥狀集合構(gòu)建偏序結(jié)構(gòu)圖,降低了多個(gè)癥狀之間的冗余性。
2.針對(duì)疾病數(shù)據(jù)集,分析了構(gòu)建的疾病與癥狀的本體結(jié)構(gòu),提出了一套用于病人疾病診斷的醫(yī)療診斷模型。在醫(yī)療診斷模型中,利用癥狀之間的相似度與癥狀的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均,計(jì)算出病人疾病與該疾病之間的相似度,并利用該相似度來衡量病人患有該疾病的
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