面向临床决策支持的人工智能关键技术研究

发布时间：2021-05-20 06:26

　　临床决策支持系统（Clinical Decision Support System,CDSS）有着重要的社会价值。国家在《“健康中国2030”规划纲要》和《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》中都明确要求研发基于人工智能的临床诊疗决策支持系统。CDSS是基于知识库和人工智能技术,为医生在疾病的诊断、治疗、风险预测、合理用药等方面提供决策支持的计算机系统。近年来,大数据和自然语言处理、知识图谱、机器学习等人工智能技术的飞速发展给CDSS带来了新的机遇和挑战。本文围绕CDSS中的人工智能关键技术做了以下几方面的工作:（1）提出了基于真实世界大规模电子病历构建医学知识图谱的方法本文提出了一套基于真实世界大规模电子病历构建医学知识图谱的系统流程。该流程包含七个步骤,针对关系抽取、属性计算、图谱清洗和相关实体排序四个步骤提出了新的方法;同时鉴于医学知识图谱的特殊性,本文提出了四元组知识点表示方法和综合考虑实体关系的发生概率、特异度及可信度的排序算法PSR（Probability Specificity Reliability）。该流程在基于百万级电子病历构建医学知识图谱中得到验证,所构建的知... 

【文章来源】：北京交通大学北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：104 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 临床决策支持系统介绍
    1.3 CDSS关键问题及研究进展
        1.3.1 医学知识图谱构建
        1.3.2 知识图谱嵌入
        1.3.3 基于临床指南的CDSS
        1.3.4 基于机器学习算法的建模
        1.3.5 规则和机器学习混合决策模型
        1.3.6 其他
    1.4 主要研究内容和创新点
    1.5 论文结构安排
2 基于真实世界数据的医学知识图谱构建
    2.1 研究问题及现状
    2.2 真实世界医学知识图谱构建系统
        2.2.1 数据准备
        2.2.2 实体识别
        2.2.3 实体归一
        2.2.4 关系抽取
        2.2.5 属性计算
        2.2.6 图谱清洗
        2.2.7 相关实体排序
    2.3 实验结果与讨论
        2.3.1 实体识别算法对比结果
        2.3.2 相关实体排序算法对比结果
        2.3.3 医学知识图谱整体结果
    2.4 医学知识图谱的应用
        2.4.1 临床决策支持系统
        2.4.2 医学信息检索排序
    2.5 本章小结
3 医学概率知识图谱嵌入研究
    3.1 研究问题及现状
    3.2 医学概率知识图谱嵌入算法PRTRANSX
        3.2.1 符号说明
        3.2.2 距离分数与概率值之间的映射函数
        3.2.3 概率知识图谱嵌入算法的损失函数
    3.3 实验设置与结果
        3.3.1 训练集
        3.3.2 负样本构造
        3.3.3 实验参数设置
        3.3.4 图谱嵌入结果
    3.4 医学概率知识图谱嵌入应用
        3.4.1 链接预测
        3.4.2 神经网络知识迁移
    3.5 本章小结
4 基于思维导图的可扩展计算的智能临床决策引擎
    4.1 研究问题及现状
    4.2 智能临床决策引擎
        4.2.1 基于思维导图的可扩展计算的医学决策逻辑表示和推理方法
        4.2.2 决策树解析器
        4.2.3 医学计算引擎
        4.2.4 流程控制器
    4.3 基于智能临床决策引擎的肝癌CDSS系统
    4.4 本章小结
5 规则决策树中嵌入机器学习的混合决策模型
    5.1 研究问题及现状
    5.2 混合决策模型构建
        5.2.1 数据集构建
        5.2.2 机器学习模型训练
        5.2.3 混合模型推理
    5.3 基于混合决策模型的结肠癌辅助化疗
        5.3.1 模型设计
        5.3.2 实验结果及讨论
    5.4 本章小结
6 总结与展望
    6.1 全文总结
    6.2 工作展望
参考文献
附录A 疾病聚类详细名称
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集


【参考文献】：
期刊论文
[1]肝胆肿瘤疾病智能化诊疗模式的发展及启示[J]. 王晓云,李林峰,郭佺,曾义岚,李海洋,杜映荣,陈刚,梁跃东,陆荫英.  临床肝胆病杂志. 2019(10)
[2]临床决策支持系统的构建与应用[J]. 董军,王欣,李军,刘东洋.  中国卫生质量管理. 2016(03)
[3]临床决策支持系统在医院的应用[J]. 张怡,李柯.  医学信息学杂志. 2015(06)



本文编号：3197265