【醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)的發(fā)展探究綜述3000字（論文）】

醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)的發(fā)展研究綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u1414醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)的發(fā)展研究綜述 1179001醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)簡述 1227762醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)的分類 242363國內(nèi)研究現(xiàn)狀 33922參考文獻 41醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)簡述醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)是專家系統(tǒng)在醫(yī)療診斷領(lǐng)域的重要應(yīng)用之一。它是一種用于臨床診療活動自動化或協(xié)助醫(yī)生進行臨床決策的計算機軟件系統(tǒng)。大量研究表明，醫(yī)療輔助醫(yī)療系統(tǒng)的使用可以擴大醫(yī)務(wù)人員的醫(yī)療知識。提高醫(yī)務(wù)人員的服務(wù)水平。減少醫(yī)療差錯的發(fā)生，提高臨床診斷的整體質(zhì)量。診斷決策支持系統(tǒng)(DDSS)是醫(yī)療輔助診斷和治療系統(tǒng)的主要應(yīng)用。即通過將患者的癥狀、身體指標等信息與醫(yī)學知識相結(jié)合，來完成患者疾病資料的收集、疾病診療等臨床工作。對患者資料進行相關(guān)分析和處理后，提出一套合適的診斷建議或結(jié)論。讓醫(yī)生能夠判斷哪些診斷可能是相關(guān)的，哪些是不相關(guān)的。并通過一步一步的人機交互過程，逐步縮小診斷范圍。使用醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)可以幫助醫(yī)務(wù)人員更好的做出決策，從而降低誤診率，提高診斷效率，防止診斷過程中罕見病和急性病的遺漏。醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)的另一個應(yīng)用是基于案例的推理系統(tǒng)(CBR)。也就是說，通過分析患者以往的診斷數(shù)據(jù)，我們可以判斷出在當前的診斷過程中哪些地方需要糾正或改進，從而制定出更符合患者自身的治療方案。該醫(yī)療援助系統(tǒng)也可用于為患者提供手術(shù)。患者可以通過醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)對自身健康狀況進行初步篩查和初步疾病監(jiān)測，也可以通過醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)對自身疾病發(fā)展現(xiàn)狀進行診斷和判斷。如果出現(xiàn)警告消息，患者可以在接下來的工作日內(nèi)呼叫救護車或咨詢醫(yī)生，這取決于警告的嚴重程度。同時，醫(yī)療救助系統(tǒng)也可以幫助沒有接受過醫(yī)療培訓(xùn)的電話接線員操作。對于電話接線員來說，大多數(shù)電話接線員可能沒有系統(tǒng)的醫(yī)學知識。醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)可以幫助他們對患者給出初步合理的醫(yī)療建議，從而提高操作人員的水平，間接提高患者的治療質(zhì)量。AMS在診斷的不同階段起著不同的作用，包括診斷前、診斷中、診斷后。在預(yù)診斷過程中，醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)協(xié)助醫(yī)生做好診斷準備，提前做好可能需要進行的檢查方面或項目，從而做出診斷的初步預(yù)計劃。在診斷期間，醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)獲取醫(yī)生輸入的患者的體征數(shù)據(jù)，分析后給出診斷意見，供醫(yī)生對患者的初步診斷進行審查和過濾，不斷接近真實的診斷結(jié)果。診斷完成后，醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)挖掘獲取患者病史與臨床研究之間的關(guān)系，從而預(yù)測患者未來可能發(fā)生的事件。2醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)的分類目前主要有兩大類的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)分別是基于知識的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)(Knowledge-BasedClinicalDecisionSupportSystems）和基于非知識的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)(Nonknowledge-BasedClinicalDecisionSupportSystems).基于知識的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)是對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的延伸。也就是說，基于知識的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)遵循傳統(tǒng)專家系統(tǒng)的知識表示和推理機的思想，即通過知識系統(tǒng)的推理來解決復(fù)雜問題。其主要表現(xiàn)形式是通過規(guī)則推導(dǎo)出相關(guān)結(jié)論，而不是通過程序代碼的方式直接編碼。第一代專家系統(tǒng)誕生于上世紀60年代，出現(xiàn)于上世紀80年代。目前，專家系統(tǒng)已經(jīng)經(jīng)歷了三代，正在向第四代發(fā)展。第一代專家系統(tǒng)的背景是解決高度專業(yè)化的問題或特定領(lǐng)域的特定問題。然而，由于這一代專家系統(tǒng)設(shè)計的不完備，其可移植性和可重用性較差。大多數(shù)只能解決具體問題，拓展能力不足，沒有靈活性。第二代專家系統(tǒng)是在系統(tǒng)架構(gòu)上，對某一主題領(lǐng)域的可移植性和可重用性都優(yōu)于第一代。初步確定了專家系統(tǒng)各功能模塊的劃分，并初步給出了專家系統(tǒng)設(shè)計的總體思路。知識表示和推理機有了很大的發(fā)展。第三代專家系統(tǒng)是針對多學科集成的領(lǐng)域系統(tǒng)，綜合采用多種知識表示模式和多種推理機制的組合。隨著軟件工程的逐步發(fā)展，這一代專家系統(tǒng)引入了更多的設(shè)計框架和各種各樣的知識工程語言。第四代專家系統(tǒng)的目標是實現(xiàn)多學科系統(tǒng)、多知識表示和多推理機制的結(jié)合。隨著人工智能的快速發(fā)展，更多的人工智能技術(shù)被引入，進一步完善了知識庫和推理機。大多數(shù)基于非知識的醫(yī)療輔助診斷和治療系統(tǒng)都使用機器學習來診斷疾病。目前，基于非知識的三種主要方法是支持向量機、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法。非知識醫(yī)療系統(tǒng)主要是從過去的大量病例中學習，訓(xùn)練出一個模型來預(yù)測當前醫(yī)生輸入的不同疾病對應(yīng)的患者癥狀的概率。由于機器學習本身的特點，系統(tǒng)無法解釋得出結(jié)論的原因。因為機器學習訓(xùn)練出來的模型基本上是人類無法理解的，所以人類不可能確定原因。因此，大多數(shù)使用機器學習的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)不會直接用于臨床診斷和可靠性分析，而可以作為驗證系統(tǒng)或診斷后的患者復(fù)查等。由于在使用遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中需要相當大的計算能力，這些算法在臨床醫(yī)學中的應(yīng)用將受到很多限制。非知識為基礎(chǔ)的醫(yī)療系統(tǒng)傾向于集中在一組癥狀，單一疾病的癥狀。而基于知識的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)可以覆蓋多種疾病的診斷。3國內(nèi)研究現(xiàn)狀我國對醫(yī)療輔助診療體系的研究起步較晚，始于20世紀70年代末。目前針對某一種或幾種疾病的研究相對較多，基于產(chǎn)生式規(guī)則的醫(yī)療輔助診斷治療系統(tǒng)占多數(shù)。中國首個醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)是基于北京中醫(yī)學院管佑波教授研發(fā)的生產(chǎn)規(guī)則“管佑波肝病診療程序”[5]，主要用于肝病的診斷。此外，基于產(chǎn)生式規(guī)則和信息的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)是中國中醫(yī)科學院中藥研究所研發(fā)的中醫(yī)輔助診斷系統(tǒng)[6]和中國南京大學以及中國人民解放軍共同開發(fā)的八一醫(yī)院早期肺癌細胞研究中心聯(lián)合研發(fā)了腎臟病診斷系統(tǒng)[7]、北京醫(yī)科大學第一醫(yī)院、國家醫(yī)學部710研究所和國家急性腎功能衰竭專家診斷系統(tǒng)[8]等。在國內(nèi)的研究成果中，基于認知模型的醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)相對較少。包括浙江大學附屬兒童醫(yī)院、轉(zhuǎn)化醫(yī)學研究所、浙江大學等單位聯(lián)合研究了基于雙建模醫(yī)學知識庫構(gòu)建方法[9]的知識表示方法，中國中醫(yī)科學院和北京交通大學聯(lián)合研究了認知模型在肺癌傳統(tǒng)診療中的應(yīng)用中藥[10]。近年來，我國在醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)方面的研究大都基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。隨著上海交通大學圖像處理與模式識別研究所研究開發(fā)基于圖像形狀分析的腦腫瘤自動輔助診斷系統(tǒng)[11]，太原理工大學計算機科學技術(shù)學院研發(fā)的基于本體論的驅(qū)動貝葉斯網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療輔助診斷系統(tǒng)[12]和北京理工大學劉文洋等人研發(fā)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療訂單臨床決策支持網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)[13]。參考文獻顧堅磊,江建平,田園,等.人工智能技術(shù)的應(yīng)用:罕見病臨床決策系統(tǒng)的需求、現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)[J].第二軍醫(yī)大學學報,2018,39(8):819-825.DOI:10.16781/j.0258-879x.2018.08.0819.YuntaoWei,XiaojuanWang,MeishanLi,"IntelligentMedicalAuxiliaryDiagnosisAlgorithmBasedonImprovedDecisionTree",JournalofElectricalandComputerEngineering,vol.2020,ArticleID1473736,9pages,2020.黃軻,胡啟平,李莉,等.基于推演格技術(shù)的智能+診斷推理研究[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報,2019,16(17):159-160.DOI:10.16660/ki.1674-098X.2019.17.159.李泰郎.醫(yī)療輔助診療系統(tǒng)中基于推演格的知識表示與推理算法的研究[D].湖北:武漢大學,2019.陳勇，陳增潭，謝敏,等．關(guān)幼波治療肝炎電子計算機第二診療程序臨床應(yīng)用總結(jié)[J].遼寧中醫(yī)雜志，1985(2).李敬華,李宗友,王映輝,卜憲崢,于琦,于彤,王鵬,高宏杰,朱玲,董燕,王俊文．嵌入式臨床智能決策支持系統(tǒng)設(shè)計與中醫(yī)臨床知識服務(wù)研究[J].中國數(shù)字醫(yī)學,2015,10(07):48—51.花蕾,楊育彬,李寧,葉玉坤.基于知識的肺癌早期細胞診斷系統(tǒng)[J].計算機應(yīng)用研究,2000(02):90-92.左力,王海燕，許勝.急性腎功能衰竭專家診斷系統(tǒng)[J.醫(yī)學信息,1998(03):10-13.張寅升,王瑞,喬清治,李昊旻,呂旭東,段會龍.基于雙層建模的知識表達方法在醫(yī)學知識庫構(gòu)建中的應(yīng)用[J.中國生物醫(yī)學工程學報,2017,36(05):573一579.龐博,徐心瑤,周培培,耿嘉偉,張紅,周雪忠,鄭紅剛,樸炳奎,花寶金.基于原型范疇理論名老中醫(yī)診治肺癌認知模型優(yōu)化思路與方法[J].北京中醫(yī)藥,