專利名稱：基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種就醫(yī)輔助決策方法，屬于信息分析與輔助決策領(lǐng)域，可用于分診系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
現(xiàn)代醫(yī)療診斷中的五大危機(jī)(1)醫(yī)療費(fèi)用的不斷增長，超出了個(gè)人和社會(huì)的承受能力；(2)知識爆炸性的增長與混亂，年輕醫(yī)生無法快速掌握，即便是經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生也很難掌握跨科室的診療知識；(3)醫(yī)療專家地區(qū)分布不均，大部分地區(qū)缺少高水平的醫(yī)生； (4)需要高水平醫(yī)療服務(wù)的人越來越多與可能提供的高質(zhì)量服務(wù)產(chǎn)生激烈的矛盾；(5)盡管不斷使用高科技的診斷技術(shù)，但誤診誤治率仍居高不下。解決現(xiàn)代醫(yī)療診斷中的五大危機(jī)，特別是如何有效地降低醫(yī)療診斷費(fèi)用和誤診誤治率，應(yīng)該是信息技術(shù)在醫(yī)療診斷領(lǐng)域研究開發(fā)的主導(dǎo)方向，也正是本發(fā)明的設(shè)計(jì)初衷。此外分診是病人在醫(yī)院就醫(yī)時(shí)所經(jīng)歷的首要環(huán)節(jié)，只有正確的分診，將病患分流到對癥的科室，才能使患者得到適合的醫(yī)治，而如果沒有正確分診，不僅造成患者重新就診，還造成不必要的醫(yī)務(wù)資源的浪費(fèi)?，F(xiàn)實(shí)中醫(yī)院就診的病人去哪個(gè)科室看病(或選擇哪家專科醫(yī)院)就診，主要取決于導(dǎo)致患者有不適癥狀的疾病屬于哪個(gè)科室，因此判斷出疑似的疾病，是分診的關(guān)鍵所在。現(xiàn)階段，醫(yī)院分診完全是依靠人工來實(shí)現(xiàn)，一方面是病人自我判斷，另一方面是通過醫(yī)院分診臺(tái)的人工咨詢。正確的分診工作需要專業(yè)醫(yī)生依據(jù)患者不適的癥狀和醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)患者對象描述的癥狀進(jìn)行分診，不僅依賴于分診人員的專業(yè)能力，也受醫(yī)患雙方的情感、語言描述及溝通等因素的干擾。近年來隨著信息技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了一些輔助診斷的新方法和新產(chǎn)品，從癥狀可輔助判斷患何種疾病，在這些系統(tǒng)中通常事先已經(jīng)定義了一系列癥狀集合，供用戶選擇自己出現(xiàn)的癥狀，為了提高診斷的正確性，癥狀條目和表達(dá)方式的增多通常會(huì)造成數(shù)據(jù)庫龐大，詞庫分類困難，或者操作繁冗導(dǎo)致用戶使用體驗(yàn)不愉快；因此出現(xiàn)了可讓病人主動(dòng)輸入癥狀的輔助診斷系統(tǒng)，然而病人所描述癥狀由于缺乏醫(yī)療知識或者存在語言習(xí)慣和表述多樣化等問題，時(shí)常會(huì)與數(shù)據(jù)庫中的癥狀產(chǎn)生偏差，這時(shí)急需提供一種能夠面向偏差性癥狀描述的輔助診斷方法。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，以快速準(zhǔn)確的解決公眾(針對醫(yī)療知識匱乏的人群或者語言習(xí)慣和表述多樣化)由于錯(cuò)誤或不確切的描述癥狀而造成的分診結(jié)果錯(cuò)誤。通過癥狀到疾病的映射，疾病到科室的映射，實(shí)現(xiàn)輔助分診就醫(yī)決策功能。本發(fā)明所述基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，包括如下步驟步驟1 根據(jù)醫(yī)學(xué)知識庫中的癥狀的規(guī)范名稱補(bǔ)充與這些基本癥狀具有上下位、 同位等關(guān)聯(lián)關(guān)系的癥狀條目，將基本癥狀條目和補(bǔ)充的各癥狀條目作為癥狀庫的構(gòu)成元素，并建立和保存癥狀庫中每兩個(gè)癥狀之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述每兩個(gè)癥狀之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系包括上下位、同位關(guān)聯(lián)關(guān)系；其中所述上下位關(guān)系包括癥狀之間的從屬關(guān)系，所述同位關(guān)系包括同義、近義、相似關(guān)系； 步驟2 將每種疾病相關(guān)的癥狀條目的集合構(gòu)成一個(gè)疾病模型(即每種疾病表現(xiàn)出來的癥狀集合，集合元素為患該疾病時(shí)可能出現(xiàn)的癥狀)，將各疾病模型作為疾病庫的構(gòu)成元素；例如疑似疾病A的模型為α = (ai, a2,…，ak,…，am)，共包含m個(gè)癥狀；步驟3 把每個(gè)疾病模型構(gòu)建為一個(gè)疾病向量，構(gòu)建方法為以該疾病模型包含的所有癥狀的權(quán)值構(gòu)成疾病向量i (Wai , Wa2 ,…， Wak, ...，Wflm )，其中Wat是該疾病模型中癥狀ak的權(quán)值，其取值表示癥狀ak與該疾病之
間的關(guān)聯(lián)程度，權(quán)值越大則關(guān)聯(lián)程度越高；是根據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)和專家數(shù)據(jù)預(yù)先設(shè)置的；步驟4 將該醫(yī)院每個(gè)科室可接診的疾病的集合構(gòu)成一個(gè)科室模型(即每個(gè)科室適于接診的疾病集合，集合元素為到該科室可確診的疾病集合)，將各科室模型作為科室?guī)斓臉?gòu)成元素；例如科室C的模型為Y = (C1, C2, -,Cp,…，Cq)，共包含q種疾??；步驟5:以科室模型C中包含的所有疾病的權(quán)值構(gòu)成科室向量(Wci ,
K2'…，wCp,…，)，其中『 表示科室模型C中的疾?。サ臋?quán)值，對其賦值采用如下兩種方法之一(1)根據(jù)該科室可接診的各種疾病的適宜程度進(jìn)行賦值，越是該科室主治的疾病則權(quán)值越大；(2)科室模型C中的各疾病均采取相同的權(quán)值，即不區(qū)分該科室可接診疾病的主治程度；步驟6 將當(dāng)前患者提供的所有癥狀的集合構(gòu)成一個(gè)患者模型；即患者模型B為 β = (bi; b2,…，b」，…，bn)，共包含η個(gè)癥狀；步驟7 將當(dāng)前患者模型構(gòu)建為一個(gè)患者向量；構(gòu)建方法為以當(dāng)前患者模型B中包含的所有癥狀的權(quán)值構(gòu)成患者向量i: ( Wbi , Wb2,…，Wbj ,…，)，其中表示癥狀模型B中的癥狀…的權(quán)值，對其賦值采用如下兩種方法之一(1)根據(jù)用戶輸入該癥狀的順序或主觀感覺在所有癥狀中的主要程度進(jìn)行賦值， 癥狀越主要或輸入順序越靠前則權(quán)值越大；(2)患者模型B中的各癥狀均采取相同的權(quán)值，即不區(qū)分癥狀輸入順序和主要程度；步驟8 采用如下兩種方法之一，獲得該患者患有疑似疾病的可能性(1)當(dāng)患者向量和疾病向量需具有同樣的維度，即患者模型和疾病模型需具有同樣的癥狀個(gè)數(shù)，并且相同癥狀應(yīng)在這兩個(gè)模型中位于相同的位置，即相同下標(biāo)的ak和bj應(yīng)具有相同的含義的情況下，計(jì)算患者向量云與步驟3構(gòu)建的各疾病向量之間的角度，向量之間角度越小則認(rèn)為患者患有該疾病的可能性越大；(2)計(jì)算當(dāng)前患者模型B與各疾病模型之間的相似度，相似度越大則認(rèn)為該患者患有該疾病的可能性越大，疾病模型A和患者模型B之間的相似度采用如下公式來計(jì)算
權(quán)利要求
1.基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于，包括如下步驟 步驟1 根據(jù)醫(yī)學(xué)知識庫中的癥狀的規(guī)范名稱補(bǔ)充與這些基本癥狀具有上下位、同位等關(guān)聯(lián)關(guān)系的癥狀條目，將基本癥狀條目和補(bǔ)充的各癥狀條目作為癥狀庫的構(gòu)成元素，并建立和保存癥狀庫中每兩個(gè)癥狀之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；步驟2:將每種疾病相關(guān)的癥狀條目的集合構(gòu)成一個(gè)疾病模型α = ( , ，…，ak，···， am)，每個(gè)疾病模型包含m個(gè)癥狀；將各疾病模型作為疾病庫的構(gòu)成元素； 步驟3 把每個(gè)疾病模型構(gòu)建為一個(gè)疾病向量，構(gòu)建方法為以該疾病模型包含的所有癥狀的權(quán)值構(gòu)成疾病向量(K, ‘ K2 ‘...， Kk，…，％ )，其中^^是該疾病模型中癥狀％的權(quán)值，其取值表示癥狀％與該疾病之間的關(guān)聯(lián)程度，權(quán)值越大則關(guān)聯(lián)程度越高；是根據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)和專家數(shù)據(jù)預(yù)先設(shè)置的；步驟4:將該醫(yī)院每個(gè)科室可接診的疾病的集合構(gòu)成一個(gè)科室模型γ = (ci; C2,…， cp,…，cq)，每個(gè)科室模型共包含q種疾病；將各科室模型作為科室?guī)斓臉?gòu)成元素；步驟5:以科室模型C中包含的所有疾病的權(quán)值構(gòu)成科室向量(5: CfVci,K2,…，Kp，…，％)，其中『 表示科室模型C中的疾?。サ臋?quán)值，對其賦值采用如下兩種方法之一(1)根據(jù)該科室可接診的各種疾病的適宜程度進(jìn)行賦值，越是該科室主治的疾病則權(quán)值越大；(2)科室模型C中的各疾病均采取相同的權(quán)值，即不區(qū)分該科室可接診疾病的主治程度；步驟6 將當(dāng)前患者提供的所有癥狀的集合構(gòu)成一個(gè)患者模型；即患者模型B為β = (bi; b2,…，b」，…，bn)，共包含η個(gè)癥狀；步驟7 將當(dāng)前患者模型構(gòu)建為一個(gè)患者向量；構(gòu)建方法為以當(dāng)前患者模型B中包含的所有癥狀的權(quán)值構(gòu)成患者向量云(Wbi , Wb2,…，Wbj ,…， )，其中表示癥狀模型B中的癥狀…的權(quán)值，對其賦值采用如下兩種方法之一(1)根據(jù)用戶輸入該癥狀的順序或主觀感覺在所有癥狀中的主要程度進(jìn)行賦值，癥狀越主要或輸入順序越靠前則權(quán)值越大；(2)患者模型B中的各癥狀均采取相同的權(quán)值，即不區(qū)分癥狀輸入順序和主要程度； 步驟8 采用如下兩種方法之一，獲得該患者患有疑似疾病的可能性(1)當(dāng)患者向量和疾病向量需具有同樣的維度，即患者模型和疾病模型需具有同樣的癥狀個(gè)數(shù)，并且相同癥狀應(yīng)在這兩個(gè)模型中位于相同的位置，即相同下標(biāo)的％和…應(yīng)具有相同的含義的情況下，計(jì)算患者向量5與步驟3構(gòu)建的各疾病向量之間的角度，向量之間角度越小則認(rèn)為患者患有該疾病的可能性越大；(2)計(jì)算當(dāng)前患者模型B與各疾病模型之間的相似度，相似度越大則認(rèn)為該患者患有該疾病的可能性越大，疾病模型A和患者模型B之間的相似度采用如下公式來計(jì)算
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 步驟1所述每兩個(gè)癥狀之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系包括上下位、同位關(guān)聯(lián)關(guān)系；其中所述上下位關(guān)系包括癥狀之間的從屬關(guān)系，所述同位關(guān)系包括同義、近義、相似關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 步驟8中，患者模型B中的癥狀比與待比對的疾病模型A中的癥狀％兩癥狀之間的距離取值如下屯與％完全相同則之間距離Tw為1 ；若bj與％為從屬關(guān)系則距離為0. 5 ；若bj與 ak為兄弟關(guān)系則距離為0. 25 ；若…與％為同義關(guān)系則距離為1 ；若…與％為相似關(guān)系則距離為0. 6 ；若…與％為無關(guān)系則距離為0。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 步驟8中，、和\的取值原則為兩癥狀完全相同則距離為1 ；從屬關(guān)系則距離為0. 5 ；兄弟關(guān)系則距離為0. 25 ；同義關(guān)系則距離為1 ；相似關(guān)系則距離為0. 6 ；無關(guān)系則距離為0。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 步驟8進(jìn)行之前，還包括預(yù)先對疾病模型進(jìn)行粗篩，然后對粗篩得到的疑似疾病集合再進(jìn)行步驟8，即計(jì)算當(dāng)前患者模型B與粗篩獲得的疑似疾病集合中各疾病的疾病模型之間的相似度。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 所述對疾病模型進(jìn)行粗篩獲得疑似疾病集合的方法包括如下步驟步驟a 計(jì)算患者對疾病庫中的每個(gè)疾病的患病概率；方法是，該患者患有疾病Hi的概率為=P (Hi I β ) = [P (Hi I bD +P (Hi I b2) +··· +P (Hi I bj) +··· +P (Hi | bn) ] /n ；其中
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 步驟b所述預(yù)設(shè)閾值取0.2。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 步驟9中，H小于等于3。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，其特征在于， 當(dāng)步驟5采用所述方法(1)時(shí)，步驟10還包括按照疾病在相應(yīng)科室向量中的權(quán)值大小對查找到的H個(gè)科室結(jié)果進(jìn)行排序，并從高到低排列為科室列表。
全文摘要
本發(fā)明所述基于癥狀相似度分析的就醫(yī)輔助決策方法，屬于信息分析與輔助決策領(lǐng)域。首先建立疾病庫和癥狀庫、科室?guī)旒捌潢P(guān)聯(lián)關(guān)系，將用戶輸入的癥狀建立患者模型，與疾病模型進(jìn)行相似度計(jì)算，進(jìn)行推理和疑似疾病的排序，并在科室模型中查找?guī)в邢鄳?yīng)疑似疾病的科室，作為就診參考。本發(fā)明的有益效果在于，能夠在把用戶誤認(rèn)為的癥狀作為推理?xiàng)l件的情況下，弱化錯(cuò)誤干擾結(jié)果，并依據(jù)錯(cuò)誤的癥狀條件，結(jié)合現(xiàn)有的癥狀之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，讓正確的癥狀參與推理運(yùn)算，從而實(shí)現(xiàn)推理的正確性和抗干擾性，并且利用疾病與科室之間的映射關(guān)系給出所應(yīng)就診的科室列表。可用于電子分診或健康咨詢系統(tǒng)，也可用于醫(yī)學(xué)訓(xùn)練或臨床參考。
文檔編號G06F19/00GK102156812SQ201110083980
公開日2011年8月17日 申請日期2011年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月2日
發(fā)明者代濤 申請人:中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院醫(yī)學(xué)信息研究所