基于多詞TF-IDF算法的智能導醫(yī)系統(tǒng)研究.pdf

1、目前，醫(yī)院的人工導醫(yī)分診臺由于患者的咨詢不斷增多，患者與導診醫(yī)生有效的交流時間減少，患者難以得到詳細的解答，因而，人工導醫(yī)已經無法滿足患者目前的導醫(yī)需求。而現(xiàn)階段醫(yī)療服務類網站和醫(yī)療服務 App的線上導醫(yī)服務實質是線上問答式人工導醫(yī)，患者從輸入自身癥狀到得到醫(yī)生的導醫(yī)結果需要一段不可預知的等待時間。因此，如何通過計算機技術和醫(yī)學知識建立計算機導醫(yī)系統(tǒng)，以患者的癥狀迅速的得到患者可能患有的疾病，引導患者正確、高效的就診，代替人工導醫(yī)和在線

2、導醫(yī)，成為了許多醫(yī)院、醫(yī)療服務類網站和醫(yī)療服務 App的強烈需求。本文根據(jù)目前人工導醫(yī)和在線導醫(yī)存在的問題，提出了一種結合醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)的推理思想和疾病相似度計算思想的智能導醫(yī)系統(tǒng)。
　　本文設計的智能導醫(yī)系統(tǒng)主要分為UI界面子系統(tǒng)、自然語言處理子系統(tǒng)、疾病可靠度計算子系統(tǒng)：UI界面子系統(tǒng)的實現(xiàn)是在 Android智能手機終端，患者可以隨時隨地輸入癥狀，通過導醫(yī)的結果引導患者就診；自然語言處理子系統(tǒng)采用開源分詞器 IKAnaly

3、zer和擴展的分詞詞典對患者輸入的自然語言癥狀進行分詞處理，然后根據(jù)醫(yī)學專業(yè)詞匯的特點采用重心后移的字面相似度算法進行同義詞處理；疾病相似度子系統(tǒng)采用醫(yī)學診斷專家系統(tǒng)的推理思想首先對患者可能患有的疾病進行初步推理，然后將上述推理的結果通過VSM進行向量化處理，接下來以向量之間的相似度計算思想結合前幾步的計算結果計算患者可能患有疾病的可靠度。最后將計算結果以直觀、簡潔、友好的方式在UI界面呈現(xiàn)，音高患者進行就診。針對導醫(yī)過程中，多數(shù)情況下

4、患者輸入多個癥狀的特點，提出了改進的多詞TF-IDF算法用以計算患者輸入多個癥狀時癥狀的權重值。針對本文提出的改進后的多詞TF-IDF算法對導醫(yī)系統(tǒng)的正確率和可靠度的影響程度，本文分別對改進前TF-IDF算法和改進后TF-IDF算法進行系統(tǒng)實現(xiàn)，并采用相同的數(shù)據(jù)集在兩個系統(tǒng)中分別驗證導醫(yī)的正確率和可靠度。實驗表明，改進后的TF-IDF算法實現(xiàn)的系統(tǒng)在導醫(yī)的正確率和可靠度方面均有所提升，說明本系統(tǒng)在導醫(yī)的結果上更優(yōu)于原算法、其導醫(yī)結果更接