基于知识推理的中医临床诊疗决策支持方法研究

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1、劣参未交万方数据硕士学位论文基于知识推理的中医临床诊疗决策支持方法研究ResearchonClinicalDecisionSupportMethodsBasedonKnowledge—basedReasoningforTraditionalChineseMedicineDiagnosisandTreatment作者：杨丽导师：周雪忠北京交通大学北尿父迥大字2014年6月万方数据学位论文版权使用授权书『IIIIIIIIIIIIIIIUllIIIY2734673本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。

2、特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位敝储签名：书确签字日期：_／争年乡月多日剔醛名．周签字日期：砂／乒年衫月五日万方数据学校代码：10004北京交通大学硕士学位论文密级：公开基于知识推理的中医临床诊疗决策支持方法研究ResearchonClinicalDecisionSupportMethodsBasedonKnowle

3、dge—basedReasoningforTraditionalChineseMedicineDiagnosisandTreatment作者姓名：杨丽导师姓名：周雪忠学位类别：工学学号：11120496职称：副教授学位级别：硕士学科专业：计算机科学与技术研究方向：决策支持系统北京交通大学2014年6月万方数据致谢本论文的工作是在我的导师周雪忠副教授的悉心指导下完成的，在此衷心感谢三年来周雪忠老师对我的关心和指导。周雪忠副教授悉心指导我完成了实验室的科研工作，对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见，在学习上和生活上都

4、给予了我很大的关心和帮助，再次向周雪忠老师表示衷心的谢意。在撰写论文期间，冯丽芝、刘林、李星、李玉冰、焦小宇等同学对我完成论文给予了热情帮助，如果没有他们，我不可能顺利按时完成，在此也向他们表达我的感激之情。、另外也感谢我的家人，他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业。本文的研究基于项目：(1)国家自然科学基金委科学项目(61105055)：表型与基因型功能关联的数据整合和网络分析方法研究，负责人：周雪忠；(2)国家高技术研究发展计划(“863计划”)项目(2012AA02A609)：数字化中医信息系统研发与示范

5、应用，负责人：刘保延；(3)基本科研业务费(K13旧00140)：中医临床有效处方发现与靶点网络预测分析方法研究，负责入：周雪忠。万方数据摘要临床诊疗过程是一个复杂的决策过程，疾病的复杂性和患者的个体性使得临床诊疗总是一个极具挑战的思维推演和创新过程。相对现代医学，中医临床诊疗鉴于其更大的创新性和决策性，是一个极其复杂的系统过程，医生之间的临床能力和水平差异较大。因此，如何提高临床诊疗的平均效果，促进年轻中医生快速提高临床水平，一直是中医传承和临床研究的重要课题。中医共性诊疗知识的本体化建设和临床案例数据的积累，为通过计

6、算机辅助临床诊疗决策提供了可能和机遇。在此背景下，本文研究基于知识推理的中医临床诊疗决策问题，结合归纳逻辑程序设计(Inductvielogicprogramming，ILP)和马尔科夫逻辑网(Markovlogicnetwork，MLN)来实现诊断决策支持，并利用基于案例推理实现处方治疗决策支持。本文的主要研究工作为如下三个方面内容：1．研究以ILP为基本算法框架的中医证候诊断决策方法，结合中医诊疗特性，考虑证候之间的相似性，研究了改进的诊断规则学习方法，并形成了中医临床证候诊断规则知识库。改进后的规则学习方法学习出的

7、规则平均覆盖的正例数比原始的算法多，预测精确度也比较高。2．利用MLN相关权重训练算法对ILP获得的定性规则进行权重学习，进而利用MC．SAT切片采样算法实现推理，根据病人症状体征得出可能的中医证候诊断，实现诊断决策支持。在推理时基于本体的症状语义相似性对症状进行扩展，使得推理的结果比不扩展的算法更准确。3．利用临床案例数据，结合基于案例的推理方法，将诊断相关的案例按照相似性计算方法获得相似案例，并以相似案例中实际处方作为推荐的治疗方案，从而实现中医处方治疗决策支持。研发形成基于知识推理的中医临床诊疗决策方法，在失眠病案

8、例中进行实验和测试，获得了较好的诊疗决策效果。关键词：临床决策支持系统；知识推理；归纳逻辑程序设计；马尔科夫逻辑网；案例推理111万方数据jE立童通太堂亟±堂僮诠塞——————丛猹卫幽ABSTRACTAsacomplexdecisionprocess，clinicaldiagnosisandtreatment(CDT