肝炎本体构建及语义相似度研究

发布时间：2017-12-19 05:15

  本文关键词：肝炎本体构建及语义相似度研究

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【摘要】：随着信息技术的快速发展,信息技术在医院的各医疗环节中得到了广泛的应用,有效地提高医疗服务质量和效率。医疗信息化未来的发展方向是智慧医疗,以智能化、移动互联为主要特点的医疗服务成为医疗卫生的发展趋势。本体的概念最初起源于哲学领域,如今已是计算机领域的热点应用研究方向。领域本体是对某领域中的概念和关系的描述,以便计算机理解语义信息,促进知识共享。目前关于医学领域的本体理论研究日趋成熟,理论体系正在逐步完善。本文以肝炎疾病作为主要研究领域,探讨本体的构建方法和流程、以及以肝炎本体为基础的语义应用,主要研究内容和成果包括:1)依托"十一五"国家科技支撑计划课题"国家数字卫生关键技术和区域示范应用研究"子课题"临床路径和主要疾病知识系统研究"为平台,收集肝炎疾病信息和相关资料。参考国内外已有的知识库系统,构建B/S结构的肝炎疾病知识库系统,便于医护工作人员在使用电子病历时随时调用肝炎疾病知识库。该知识库已经部署到浙江大学附属第一医院感染病科,促进了医院信息化水平的提升。2)依据本体理论,比较遴选本体构建方法,探讨肝炎疾病本体构建过程和关键步骤,利用常用的本体构建工具,实现肝炎本体构建,为后续语义分析提供基础条件。借鉴斯坦福大学医学院的"七步法"提出了肝炎疾病本体构建方法"快速开发法",利用本体构建工具protege 4.1,构建了分类较全的肝炎疾病本体模型,最终的肝炎本体概念类有55个,属性39个。3)在肝炎本体的基础上,以关键词匹配检索为参考基准,探讨基于语义分析的智能检索方法。本文提出了基于肝炎本体的扩展查询方案,通过同义词扩展、上/下位词扩展、近似词扩展方法进行语义相似度分析,从而提高了肝炎信息检索的准确率。与传统的关键词机械匹配方法相比,基于肝炎本体查询扩展检索的准确率要高,precision@40准确率指标增加了 5～13%,AP@40准确率指标增加了4～22%。4)在肝炎本体的基础上,针对疾病诊断名称短文本进行语义分析,探讨语义分析算法,为临床ICD-10编码业务提供新的解决方法。本文提出了基于肝炎本体的最长公共子序列(LCS)算法,算法主要流程为中文分词、相似度计算、输出ICD-10编码等步骤,通过增加最长公共子序列值的权重进行相似度计算,提高了编码正确率。当相似度阈值为0.7时,编码正确率能达到90%,降低了编码员人工编码的工作量。医学领域本体的应用研究需要不断的发展和完善,本文的研究意义在于以具体的肝炎疾病本体模型的构建为例来探讨本体构建的相关方法和语义分析技术,希望有更多的医学信息研究者开发应用于医疗领域的成熟本体。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.3;R575.1

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本文编号：1307013