基于知識推理的中醫(yī)臨床診療決策支持方法研究.pdf

1、臨床診療過程是一個復雜的決策過程，疾病的復雜性和患者的個體性使得臨床診療總是一個極具挑戰(zhàn)的思維推演和創(chuàng)新過程。相對現(xiàn)代醫(yī)學，中醫(yī)臨床診療鑒于其更大的創(chuàng)新性和決策性，是一個極其復雜的系統(tǒng)過程，醫(yī)生之間的臨床能力和水平差異較大。因此，如何提高臨床診療的平均效果，促進年輕中醫(yī)生快速提高臨床水平，一直是中醫(yī)傳承和臨床研究的重要課題。中醫(yī)共性診療知識的本體化建設和臨床案例數(shù)據(jù)的積累，為通過計算機輔助臨床診療決策提供了可能和機遇。在此背景下，本文研

2、究基于知識推理的中醫(yī)臨床診療決策問題，結合歸納邏輯程序設計(Inductvie logic programming，ILP)和馬爾科夫邏輯網(wǎng)(Markov logicnetwork，MLN)來實現(xiàn)診斷決策支持，并利用基于案例推理實現(xiàn)處方治療決策支持。本文的主要研究工作為如下三個方面內容：
　　1.研究以ILP為基本算法框架的中醫(yī)證候診斷決策方法，結合中醫(yī)診療特性，考慮證候之間的相似性，研究了改進的診斷規(guī)則學習方法，并形成了中醫(yī)臨床

3、證候診斷規(guī)則知識庫。改進后的規(guī)則學習方法學習出的規(guī)則平均覆蓋的正例數(shù)比原始的算法多，預測精確度也比較高。
　　2.利用MLN相關權重訓練算法對ILP獲得的定性規(guī)則進行權重學習，進而利用MC-SAT切片采樣算法實現(xiàn)推理，根據(jù)病人癥狀體征得出可能的中醫(yī)證候診斷，實現(xiàn)診斷決策支持。在推理時基于本體的癥狀語義相似性對癥狀進行擴展，使得推理的結果比不擴展的算法更準確。
　　3.利用臨床案例數(shù)據(jù)，結合基于案例的推理方法，將診斷相關的案例