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考虑标注性属性的医疗案例信息集结与案例库维护研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 案例信息检索与集结研究

1.2.2 案例库维护方法研究

1.3 研究创新点

1.4 研究框架

第二章 相关理论概念介绍

2.1 案例推理

2.2 评价有用性

2.3 标注性信息

2.4 非语言信息

第三章 考虑标注性属性的案例信息集结与案例库维护

3.1 数据预处理

3.1.1 数据标准化

3.1.2 案例特征属性选择

3.2 案例特征权重获取

3.3 集成角度与距离的案例相似度计算

3.3.1 基于角度的相似度计算

3.3.2 基于距离的相似度计算

3.3.3 集成角度与距离的相似度计算

3.4 考虑标注性属性的医疗案例信息集结

3.5 考虑标注性属性的医疗案例库维护

第四章 实验分析

4.1 数据来源及预处理

4.1.1 特征属性描述

4.1.2 数据标准化与离散化

4.1.3 特征属性选择及权重获取

4.2 实验设计

4.2.1 实验工具与方法

4.2.2 对比实验设计

4.2.3 实验结果衡量指标

4.3 实验结果分析

4.3.1 分类方法实验结果对比

4.3.2 考虑标注性属性对相似案例推荐排序的影响

4.3.3 考虑标注性属性的医疗案例库维护

第五章 结论及展望

5.1 研究结论

5.2 研究局限

5.3 未来展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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摘要

大数据时代的来临,医疗信息化的不断发展与建设,使得医疗领域的信息资源也呈现出爆炸式增长特点,加之患者疾病的日益复杂与多变,这些都为医疗工作人员做出精确、合理的诊疗决策带来了很大的挑战,因此,目前医疗决策管理领域的研究面临两个方面需要解决的问题,第一,面对大量的决策信息源,如何快速地找到更准确、更合理、更适宜的相似案例及解决方案,并为医疗工作人员的诊疗决策提供知识支持:笫二,在目前诊疗决策环境不断变化的情况下,能否通过考虑更多地外部属性因素使诊疗决策结果更加科学、合理、准确。基于此,本文从两个方面开展研究,即案例推理流程(Case-based Reasoning,CBR)的改进及应用创新研究,以及考虑标注性属性的案例信息集结与案例库维护研究。
  本文首先阐述了在目前环境下医疗工作人员对于诊疗决策知识的需求,并引入改进案例推理流程作为搜寻历史经验与知识的检索方法,然后进一步地总结分析了目前案例推理方法的研究现状及存在的不足,在此基础上提出一种基于角度与距离的相似案例检索方法,并以公开数据平台UCI中的冠状动脉性心脏病(Coronary Artery Disease,CAD)数据集为实验样本进行实验分析,验证本文提出方法在慢性病诊疗管理中应用的有效性、合理性及准确性,最后通过对比其它分类方法在慢病管理中的实验情况,验证本文提出的方法更适用、有效;其次,针对患者疾病的日益复杂与多变,决策环境不断变化的情况,本文提出考虑医疗案例外部的标注性属性信息,即案例来源的权威性和医生对案例的评价,探索其对相似案例检索结果、医生诊疗决策结果以及案例库维护的影响,最后根据实验结果对提出的设想进行进一步地探讨与分析。此外,考虑到本文新提出的两个标注性特征属性具有一定的特殊性,在本文的研究中,针对性的引入了相关理论概念来支撑标注性特征属性的研究,具体为评价有用性、标注性信息与非语言信息。
  实验结果表明,第一,基于集成角度与距离的相似度检索方法更为有效,能够搜寻到更准确、合理、适宜的历史经验与决策知识,辅助医疗工作人员进行诊断决策;第二,考虑标注性属性信息,对于相似案例检索结果有一定的影响,且对于医疗工作人员的诊疗决策管理具有一定的理论意义与现实价值。

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