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专家系统在医学辅助诊断中的应用研究引言医学辅助诊断是一项重要的医疗工作，它能够提供可靠的医学决策支持，提高医生的诊断水平和治疗效果。
随着人工智能技术的发展，专家系统在医学辅助诊断中的应用越来越受到关注。
专家系统的发展使得医生可以获得更准确的诊断结果，帮助解决医学领域的复杂问题，优化医疗资源的分配，提高患者的生活质量。
本文将对专家系统在医学辅助诊断中的应用进行研究，并探讨其潜力和未来发展。
专家系统在医学辅助诊断中的优势专家系统是一种基于人工智能技术的计算机程序，它可以模拟专家的决策过程，并通过规则引擎和推理机制来生成诊断结果。
专家系统在医学辅助诊断中具有以下优势：1. 知识储备丰富：专家系统可以集成大量的医学知识和经验，包括疾病诊断标准、治疗方案和药物信息等。
这些知识可以为医生提供准确的参考，帮助他们做出更加科学的诊断。
2. 诊断速度快：专家系统能够快速地处理大量的医学数据，通过分析患者的症状和疾病特征，快速生成诊断结果。
这种高效性可以大大缩短患者的等待时间，提高就诊效率。
3. 诊断准确性高：专家系统通过规则和推理机制，能够全面、系统地评估患者的病情，提供准确的诊断结果。
相比于传统的人工诊断，专家系统能够避免人为因素的干扰，减少误诊和漏诊的风险。
4. 个性化治疗方案：专家系统在诊断的基础上，能够根据患者的病情和个体差异，生成个性化的治疗方案。
这种精细化的治疗方式能够提高治疗效果，并减少不必要的医疗资源浪费。
专家系统在医学辅助诊断中的应用案例专家系统在医学辅助诊断中已经取得了一些成功的应用案例。
以下是一些典型的示例：1. Dr. Watson：Dr. Watson是一款基于人工智能技术的专家系统软件，它可以帮助医生进行癌症诊断和治疗方案选择。
Dr. Watson能够分析病人的病历和医学数据，并结合全球的医学数据库，快速给出准确的诊断结果和个性化的治疗建议。
2. Isabel Healthcare：Isabel Healthcare是一家专门开发专家系统的公司，他们的系统可以根据患者的症状和体征，生成可能的疾病列表并提供相应的治疗建议。
专家诊断系统在医疗行业中的应用医疗行业是人类社会发展过程中必不可少的一环，医疗技术的进步不仅可以改善人们的健康状况，也可以提高人们的生活质量和预期寿命。
而现代医学技术的发展可以说是飞跃式的，特别是随着现代计算机技术的飞速发展，越来越多的专家诊断系统开始应用于医疗行业，为医生的诊断提供了更加高效、精准的帮助，大大提高了医疗行业的水平。
专家诊断系统是指通过计算机技术与人工智能技术引入到医疗诊断中，帮助医生快速、准确地分析病患的病情和选择治疗方案的一种诊断系统。
该系统使用先进的算法和模型，以确定诊断和治疗的最佳方法。
它可以分析大量复杂的数据，为医生提供治疗方案和药物建议，以便更好地处理疾病。
这种系统不仅能减轻医生的工作负担，也能保证病人的治疗的准确性和安全性。
在医疗行业中，专家诊断系统的应用是非常广泛的。
例如，在肿瘤和心脏病的诊断方面，通过使用专家诊断系统，医生可以获得更多的病人信息，更准确地诊断病人的病情，提高诊断准确率和治疗效果。
还有在传染病和病毒方面，专家系统也可以帮助医生更快更准确地预测病变的发展趋势，并制定相应的防治方案。
除此之外，专家诊断系统在药品研发和治疗方案制定方面也发挥着日益重要的作用。
基于数据分析，这种系统可以预测某些药物的效果和潜在风险，逐步开发出更好的新药品和治疗方案。
同时，系统还可以帮助医生在一系列可能的治疗方案中选择最优的治疗方案，大大提高了治疗效果。
当然，专家诊断系统在医疗行业中的应用也面临着一些挑战，其中一个重要的问题是数据的质量和数量。
由于不同地区病患状况和治疗方式的不同，导致系统所收集的数据不一定准确和完整。
因此，在进行分析和处理时需要引入更多的数据标准化、数据质量分析方法等，以确保所提供的信息更加准确可靠。
另一个问题是系统的安全性和隐私问题。
由于该系统涉及到病人的隐私信息，因此医院需要完善的安全机制和严格的数据保护措施，以保护病人的隐私。
总之，专家诊断系统在医疗行业中的应用已经成为趋势，背后代表着人工智能技术飞速发展的趋势，帮助医生更加准确地进行诊断和制定治疗方案。
基于大数据的医学专家系统设计与实现随着信息时代的快速发展和医疗技术的不断革新，医学领域面临着巨大的机遇和挑战。
为了更好地利用大数据技术为医学提供支持，设计和实现一个基于大数据的医学专家系统是非常必要的。
本文将介绍该系统的设计思路、实现方法和应用效果。
一、系统设计思路医学专家系统是一个基于大数据的智能化应用软件，旨在提供医学领域的专业知识和咨询服务。
系统设计的核心思路是利用大数据技术和人工智能算法建立一个庞大的医疗数据库，包括各种疾病的病例数据、医学知识库、医学文献等。
系统通过对这些数据的处理和分析，不断学习和提升自身的医学专业知识和解决问题的能力，以实现对患者的精准诊断、治疗建议和健康指导。
为了实现上述目标，系统设计主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集和整合：系统需要从各个医院、诊所、疾病预防控制中心等获取医疗数据，并进行标准化和整合处理。
这些数据包括患者的病例记录、检查报告、治疗方案等。
同时，系统还需要整合公开的医学文献、期刊文章以及专业医学数据库中的知识。
2. 数据存储和管理：为了支持大规模的数据存储和高速读取，系统需要采用分布式数据库和云计算技术。
同时，为了确保数据的安全性和隐私保护，系统需要采用合适的加密和权限管理机制。
3. 数据分析和挖掘：系统需要运用大数据分析和挖掘算法对医学数据进行处理和分析，以发现潜在的关联和模式。
例如，可以使用聚类分析技术对相似的病例进行归类，以寻找治疗方案的共性和个性化的需求。
4. 专家知识库的构建：系统需要建立一个庞大的专家知识库，包括各种疾病的诊断标准、治疗方案、药物信息等。
这些知识可以从专业医学书籍、专家讲座、专业网站等多个渠道获得，同时也可以通过数据分析和专家经验提炼产生。
5. 智能决策和推荐：系统通过对患者数据和专家知识的综合分析，为医生提供精准的诊断结果和治疗建议。
同时，系统还可以根据患者的个人情况和历史记录，提供健康管理和预防指导。
二、系统实现方法为了实现基于大数据的医学专家系统，可以采用以下技术和方法：1. 大数据采集和整合：利用数据爬虫技术和API接口，从医疗机构和相关数据库中采集医学数据，并通过数据清洗和预处理，将数据整合到统一的数据库中。
医疗诊断专家系统实验报告一、引言医疗诊断是医学领域的一项重要任务，对患者的健康和生活具有重要影响。
传统的医疗诊断主要依靠医生的经验和专业知识，但是由于医学知识的复杂性和多样性，医生在繁忙的工作中难免会出现诊断错误或遗漏。
为了提高医疗诊断的准确性和效率，专家系统被广泛应用于医疗诊断领域。
专家系统是一种模拟人类专家决策过程的计算机系统，具有高度的专业知识和决策能力。
在医疗诊断领域，专家系统可以通过分析患者的症状和病史，以及医学知识库中的相关数据，给出准确的诊断结果和治疗建议。
本实验旨在设计和实现一个基于专家系统的医疗诊断系统，并验证其诊断准确性和效率。
二、实验设计1.需求分析：根据医疗领域的常见病症和症状，确定需要收集和整理的医学知识库，包括疾病的症状、病史、体征等。
2.知识库构建：根据需求分析结果，收集和整理医学知识，构建知识库，并使用专门的表示方法，如规则表达式或产生式规则。
3.系统设计：根据知识库和需求分析结果，设计系统的结构和功能，包括用户界面、病情输入、诊断过程等。
4.系统实现：使用编程语言和相应的工具实现系统设计的各个功能，包括用户界面的实现、知识库的读取和分析、诊断过程的模拟等。
5.系统测试：使用真实或模拟的病例对系统进行测试，验证系统的诊断准确性和效率。
三、实验结果与分析根据实验设计，我们成功设计和实现了一个基于专家系统的医疗诊断系统。
系统具有以下特点：1.用户友好界面：系统采用直观、简洁的界面设计，使普通用户可以轻松输入病情信息。
2.知识库丰富：根据需求分析，我们收集和整理了大量的医学知识，包括常见疾病的症状、病史、体征等。
知识库的构建使系统具有较高的诊断准确性。
3.快速诊断：系统能够快速根据用户输入的病情信息进行诊断，大大提高了诊断的效率。
我们使用了一组真实的病例对系统进行了测试，测试结果表明系统的诊断准确率达到了90%以上，且诊断结果与专业医生的诊断结果基本一致。
系统还能够根据病情的严重程度给出相应的治疗建议，对于患者的治疗起到了积极的指导作用。
专家系统在医学诊断中的应用研究随着计算机技术和人工智能算法的快速发展，专家系统已经成为一个重要的工具，被广泛应用于各个领域，尤其是在医学诊断领域。
专家系统是一种基于知识和经验的系统，其目的是利用计算机技术和人工智能算法模拟人类专家的决策和行为。
在医学诊断领域，专家系统能够帮助医生更准确地诊断疾病，提高医疗质量和效率，降低医疗费用和风险。
本文将探讨专家系统在医学诊断中的应用研究，并分析其优点和不足之处。
一、专家系统的原理和机制专家系统是一种基于人工智能技术的计算机软件，其核心是一个知识库，里面存储了专家的经验和知识。
当系统需要进行决策或解决问题时，会从知识库中提取相应的知识和规则，然后通过推理机制对知识进行处理和分析，最终得出结论和建议。
专家系统的主要特点是具有高度的可理解性和透明度，并且能够根据实际情况进行自我学习和知识更新，不断提高自身的准确性和智能化程度。
二、专家系统在医学诊断中的应用专家系统在医学诊断领域的应用主要有两种形式：一种是辅助诊断系统，另一种是自动诊断系统。
辅助诊断系统可以帮助医生更快速地获取病历数据、分析检查结果和判断疾病风险，提高了医生的决策能力和效率；自动诊断系统则可以通过分析病历数据和检查结果自动完成诊断和治疗，减少了医生的工作量和错误率。
专家系统在医学诊断中的应用可以帮助医生更好地发现患者的症状和疾病风险，提高医疗效果和质量。
三、专家系统在医学诊断中的优点专家系统在医学诊断中的应用有以下优点：（1）提高准确性和效率。
专家系统可以利用大量的病历数据和专家的知识和经验进行诊断，减少了医生的主观干扰和错误率，提高了诊断的准确性和效率。
（2）节省时间和成本。
专家系统可以快速地完成大量的诊断和治疗工作，节省了医生的时间和人力成本，同时也降低了医疗费用和风险。
（3）提高医疗服务的质量和体验。
专家系统可以为患者提供更准确和及时的诊断和治疗方案，提高了医疗服务的质量和响应速度，改善了患者的体验和满意度。
专家系统在医学诊断中的应用1. 引言专家系统是一种基于人工智能的技术，通过将专家的知识和经验转化为计算机可执行的规则，帮助人们解决复杂的问题。
在医学领域中，专家系统的应用正在发挥越来越重要的作用。
本文将探讨专家系统在医学诊断中的应用，并分析其优势和挑战。
2. 专家系统的概述专家系统是一种仿真人类专家决策过程的计算机程序，它能够利用预设的知识和规则，通过推理和推断来解决问题。
专家系统通常由知识库、推理引擎和用户接口三个主要组成部分构成。
在医学诊断中，专家系统可以帮助医生根据患者的症状、体征和疾病特征进行准确的诊断。
3. 专家系统在医学诊断中的应用3.1 疾病诊断专家系统可以通过收集患者的症状信息，并与知识库中的疾病特征相匹配，为医生提供简要的可能诊断列表。
医生可以根据专家系统的推荐，结合自身的经验，进一步进行实验室检查和辅助检查来确定最终的诊断结果。
这样不仅可以提高诊断的准确性，还能够节省医生的时间和精力。
3.2 治疗规划专家系统可以根据患者的病情和诊断结果，结合先进的治疗指南和临床实践，为医生提供个体化的治疗方案建议。
这有助于医生更好地理解患者的疾病特点，提高治疗的效果和安全性。
同时，专家系统还可以监测患者的治疗效果，并提供相应的调整建议，确保治疗的持续优化。
3.3 家庭医生角色专家系统还可以充当家庭医生的角色，帮助人们自我监测和管理一些常见的健康问题，比如高血压、糖尿病等。
通过定期从患者收集健康指标、症状和生活方式等信息，并结合专家系统的判断和建议，人们可以更好地掌握自己的健康状态，并采取相应的预防和管理措施，提高生活质量。
4. 专家系统的优势4.1 知识的积累和传播专家系统可以将专家的知识和经验进行积累和传播，帮助更多的医生和患者受益。
通过将大量的临床数据和疾病信息输入到专家系统中，可以不断丰富和更新系统的知识库，提高系统的准确性和效果。
4.2 智能辅助决策专家系统可以智能辅助医生的决策过程，提供快速、准确的诊断和治疗建议。
专家系统发展综述专家系统是领域的一个重要分支，自20世纪60年代初以来，已经经历了数十年的发展。
本文将对专家系统的发展历程、基本概念、应用领域以及未来趋势进行综述。
一、专家系统的发展历程专家系统的发展可以追溯到1965年，当时美国科学家Feigenbaum提出了基于规则的专家系统概念。
随后，在1970年，Feigenbaum和Stuart Russell合著的《专家系统》一书出版，标志着专家系统的正式诞生。
在此之后，专家系统经历了快速发展和广泛应用，逐渐成为了人工智能领域的重要支柱。
二、专家系统的基本概念专家系统是一种智能计算机程序，它利用计算机技术和人工智能理论，模拟人类专家解决问题的思维过程，为用户提供专业领域的咨询和服务。
通常情况下，专家系统包括知识库和推理机两个核心组成部分，其中知识库用于存储领域专业知识，推理机则用于根据已有知识进行推理和解决问题。
三、专家系统的应用领域1、医疗领域：医生专家系统可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
例如，基于医学知识的智能问诊系统，可以根据患者症状和病史，进行初步诊断和用药建议。
2、金融领域：金融专家系统可以帮助银行、证券公司等金融机构进行投资决策、风险管理等方面的工作。
例如，基于金融市场数据的智能投顾系统，可以根据市场行情和投资者风险偏好，制定个性化的投资策略。
3、交通领域：交通管理专家系统可以帮助交通管理部门进行交通流量规划和调度指挥。
例如，基于路网信息的智能交通管理系统，可以根据实时交通信息进行路况预测和交通调度。
4、教育领域：教育专家系统可以帮助教师进行教学辅助和学生学习辅导。
例如，基于学科知识的智能教育辅导系统，可以根据学生的学习需求和学科水平，提供个性化的学习资源和教学方案。
四、专家系统的未来趋势1、知识库的构建与更新：随着知识爆炸的时代到来，专家系统的知识库需要不断更新和优化，以适应领域发展的需要。
因此，如何高效地进行知识获取、整理、表达和更新将成为未来研究的重要方向。
专家系统开发技术手册1. 简介专家系统是一种使用人工智能技术来模拟人类专家决策过程的计算机程序。
它能够根据特定领域的知识和规则，模拟出专家在该领域中做出决策的过程，并通过推理和逻辑推断来解决复杂的问题。
本技术手册将介绍专家系统的开发过程和相关技术。
2. 专家系统的开发流程2.1 知识获取在开发专家系统之前，首先需要获取特定领域的专家知识。
这可以通过面对面的专家访谈、文档资料的收集、领域中已有的知识库等方式进行。
知识获取的关键是准确、全面地收集到领域专家的知识和规则。
2.2 知识建模知识建模是将领域专家所提供的知识和规则表示为计算机可以理解和推理的形式。
常用的知识建模方法包括产生式规则、框架结构、语义网络和决策树等。
根据实际情况选择适合的知识建模方法，并将专家知识转化为相应的数据结构和规则。
2.3 知识表达知识表达是将知识和规则以计算机可识别的形式进行表示和存储。
在专家系统中，常用的知识表达方法包括规则库、知识库和本体库等。
通过采用合适的知识表达方法，可以方便地进行知识的检索和推理。
2.4 推理机制推理机制是专家系统的核心部分，它能够基于已有的知识和规则，通过逻辑推断和推理，解决实际问题。
常用的推理机制包括前向推理、后向推理、混合推理和基于案例推理等。
在开发专家系统时，应根据具体需求选择适合的推理机制。
2.5 用户界面设计用户界面设计是专家系统开发中不可忽视的一环。
合理的用户界面设计能够提高用户的使用体验和工作效率。
在设计用户界面时，应考虑用户的背景和技术水平，简化操作过程，提供清晰的提示和反馈。
3. 专家系统开发技术3.1 编程语言专家系统的开发可以使用多种编程语言，如Java、Python、Prolog 等。
选择合适的编程语言可以更好地满足开发需求，并提高系统的性能和可维护性。
3.2 开发工具为了提高开发效率，可以使用一些专门的开发工具来辅助专家系统的开发。
例如，利用Protege可以方便地创建本体库，使用Clips可以快速构建专家系统的推理引擎。
基于专家系统的医疗辅助诊断及分析技术研究在现代医学诊疗领域，专家系统（Expert System）是一个备受注目的技术。
专家系统是一种人工智能技术，可以模拟专家的知识和经验，帮助医生和患者进行诊断和治疗决策。
利用专家系统，医疗机构可以提高医疗质量、降低错误率、缩短诊断时间，并且减轻医护人员压力，提高医院效率。
本文将介绍专家系统应用于医疗领域的意义和优势，以及现有专家系统的类型和特点。
最后，将探讨专家系统未来的发展趋势。
一、专家系统在医疗领域的意义和优势在医疗领域，专家系统可以帮助医生做出更加准确、迅速的诊断和治疗决策。
这种技术不仅可以模拟人类专家的思考过程和抉择过程，还可以通过机器学习和数据挖掘不断提高自身的性能和能力。
现代医学诊疗极其复杂，需要医生具备广泛的知识和经验，并且需要准确地理解患者的病情和病史。
而专家系统则可以在医生和患者之间架起一座高速公路，让信息和知识的共享更加快捷、有效、准确。
专家系统在医疗领域的主要优势包括：1. 提高诊断准确性：专家系统可以整合病人的历史记录、体征和化验数据，然后比对已知的症状和疾病信息，来帮助医生快速诊断，减少人为失误。
2. 提高诊断效率：大多数专家系统可以在极短的时间内对病情进行评估和分析，并得出高度可信的结论，从而减少不必要的测试和复查。
3. 优化治疗决策：专家系统可以根据患者的身体状况、病史、疾病类型等信息，提供针对性的治疗方案，这种方案不仅会提高治疗效力，而且还可以减少不良反应和副作用的产生。
4. 提高工作效率：专家系统可以减少医护人员与患者的交流时间，并且可以储存和管理大量的医疗数据，减少数据错误率和丢失率。
5. 降低医疗成本：专家系统可以减少不必要的测试和复查，减少医疗资源的浪费，降低医疗费用。
二、专家系统的类型和特点专家系统可以分为规则基础系统和神经网络系统两大类。
规则基础系统是指根据专家知识构建的规则库，系统可以根据不同的条件和变量，从规则库中提取相应的规则进行匹配和推理。
短 文医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法梁嘉骅 王双惠 李常洪(山西大学环境科学系系统工程研究室,太原030006)刘惠生 刘剑波 刘剑锋(山西三部六病中医研究所,太原030012) 摘要 从70年代开始,国内外投入巨大的力量对医疗专家系统进行与开发,但实际能投入临床使用的为数极少.本文分析了过去医疗专家系统开发失败的原因,并提出新的思想和方法——诊断治疗支持系统.关键词:医疗诊断专家系统,诊断治疗支持系统分类号:T P 393THE NEW IDEAS AND METHODS OF THE DEVELOPING OFMEDICAL DIAGNOS IS SYSTEMLiang Jiahua W ang Shuanghui Li Changhong(Shanxi U niversity,Taiyuan 030006)Liu Huisheng Liu Jianbo Liu Jianfeng(Shanxi SBLB Insititute of T raditional Chinese Medicine ,T aiyuan 030012)Abstract Great efforts have been laid since 1970's both in dom estic and abroadon the study and development of medical ex pert system (M ES )of which ,however ,only few w ere put into clinical practice .This paper analyzes the reasons for the failure of MES in it's previous develop-ing ,also put forward the new idea and method -diagnosis and treatm ent support sys-tem (DTSS).Key words :m edical diagnosis ex pert sy stem (MDES ),diagnosis and treatment sup-port system (DTSS)0 引 言在70年代,决策支持系统与专家系统在局部领域取得的成功激发了医学、计算机与系统设计等方面的专家对医疗专家系统开发的热潮,在国内外投入了巨大的力量进行研究与开发.过去所研究和开发的医疗专家系统主要有以下4个类型:咨询型医疗专家系统、教学辅助型医疗专家系统、临床诊断与治第14卷第1期1999年3月 系 统 工 程 学 报JOU R NA L OF SYST EM S EN GIN EERIN G V ol.14N o.1M ar.1999男,教授.male ,prof .本文1998年3月3日收到.疗型医疗专家系统和与医疗检测仪结合的自动诊断识别型医疗专家系统,但是真正能为医生所接受并投入实际临床使用的为数极少.医疗诊断领域是信息处理技术的一个前景十分广阔的应用领域.但是,要想在该领域中取得真正有意义的发展,必须认真研究导致过去医疗专家系统失败的根本原因,并提出确实符合医生在临床过程中的需要的新思想与新方法.1 医疗专家系统所存在的问题纵观过去医疗专家系统的研究和已开发的成果,其失败的主要原因可以综合为以下几个方面:1.1 未能把握当代医学发展的根本导向任何技术要在一个特定的领域中取得有意义的应用和发展,必须与该领域发展的主导方向紧密结合.早在60年代末Rustein 在《医学中即将到来的革命》一文中提出现代医学所面临的4个问题:(1)医疗费用的不断增长,超出了个人和社会的承受能力;(2)知识爆炸性的增长与混乱,用人工阅读方式无法全面掌握;(3)医疗专家地区分布不均,大部分地区缺少高水平的医生;(4)需要高水平医疗服务的人越来越多与可能提供的高质量服务产生激烈的矛盾.笔者认为,另外一个更为重要的危机是尽管不断使用高科技的诊断技术,但误诊误治率仍居高不下.解决现代医疗诊断中的五大危机,特别是如何有效地降低医疗诊断费用和误诊误治率,应该是信息技术在医疗诊断领域研究开发的主导方向.但是过去医疗专家系统的开发与研究根本未认真考虑这些方面的问题,而是醉心于总结某个或某些专家的经验去建造所谓专家系统.这样就产生了两个根本性的错误,一是,不了解这些专家的经验也面临着迅速发展的考验,需要不断地进行变革;二是,忽略了医疗诊断过程的复杂性和特殊性.这样的医疗专家系统,自然不符合现代医学革命发展的需要.1.2 把复杂系统的简单化、机械化过去医疗专家系统的研究与开发,错误地认为医生在诊断治疗中的思维过程可以形式化,他们致力于研究、整理医疗专家的知识和在临床诊断医疗过程中的推理规则,认为只要把专家知识与推理规则进行形式化、规格化,就可以构造出具有专家水平的医疗专家系统.他们忽视了这样一个重要事实:人类所患的疾病具有多样性、多变性和不确定性;医疗专家对患者进行诊断治疗的过程是一个面对复杂现场的创造性的思维过程,它不是形式化的推理过程,而更需要“直觉”、“顿悟”与“灵感”.据杜治政《776例误诊(治)原因个案统计分析》等许多研究表明,产生误诊(治)率居高不下的根本原因是医生在临床诊断治疗过程中的思维方式的错误,据统计,由此导致的误诊(治)的病例所占的比例高达69%.思维方式的错误并不是因为缺乏基本知识和简单的推理方法,而是由于缺乏面对复杂的病情在思维中产生“直觉”、“顿悟”与“灵感”的能力与素养.过去专家系统和人工智能的研究,把知识的“表示”和“推理”作为核心,把人的认知过程简单化、机械化.这种简单化和机械化的专家系统根本不能帮助医生对复杂的病情进行分析思考,启发医生的正确思维,甚至把医生的思维误导到错误的方向.针对人工智能过去在处理复杂、多变、动态环境问题中的失败,Brook 在1991年在悉尼举办的第十二届国际人工智能大会上提出“没有表示,没有推理”的思想和“现场”AI 概念.80年代末,钱学森提出在处理开放性复杂巨系统时必须用“从定性到定量的综合集成法”,强调人的主导作用和经验的重要性,主张人机相结合,计算机发挥计算速度快、擅长逻辑运算的特点,而人则发挥自己的感知、形象思维能力.信息处理技术在医疗诊断领域中的应用,不应也不可能开发出简单形式化、规范化的专家系统去替代医生,根本问题是研究针对现场,帮助医生获得所需要的知识和经验,启发而不是替代医生的思维.1.3 对医生需求的本末倒置迄今为止,医疗专家系统的研究与开发,可以说仍停留在80年代中后期如笔者所开发的关于类风湿关节病的“中医诊断专家系统”和“三部六病电子计算机诊疗系统”这类静态或半动态“决断”系统的水平上,这种类型的专家系统只支持“断”,而不支持“诊”,由医生对患者进行“诊”(检查),把检查的结果输—84—系 统 工 程 学 报 第14卷 第1期入计算机,由所谓专家系统去识别患者的病类(“断”).这类系统结构十分简单,只是由病类症状库、诊断标准库、药方库三个库和一个匹配推理器组合而成.尽管一些系统甚至具有所谓的“自学习”能力和模糊判断的表示方式(如笔者所开发的“中医诊断专家系统”),但是仍然属于“决断”型系统的范畴.这样的专家系统不可能真正在临床医疗诊断过程中发挥作用.很显然,会正确进行“诊”的医生必然会“断”,根本用不着这样的专家系统,不会正确“诊”的医生,这样的系统对于他更是毫无用处.产生误诊误治的根本原因在于漏诊,信息处理技术要在医疗诊断的临床实践中得到真正应用,必须适应医生在临床医疗诊断全程中的需要,实现全程支持,特别是要有效地支持“诊”-“断”的交替思维过程,只有这样的系统才能有效降低“诊断治疗代价”和误诊误治率,获得医生的认可,成为医疗诊断的必要的辅助工具.2 新思路——诊断治疗支持系统医疗诊断是信息处理技术大有可为的领域,但是要想在该领域取得有效的发展,绝不能简单地把在一些领域中取得成功的专家系统技术直接移植到医疗领域,正好相反,应从过去的专家系统的概念中解脱出来,从医学发展的主流方向,从医生对患者诊断治疗的实际需要出发,研究信息处理技术在该领域中可能发展的途径,提出新思想、概念、方法和技术.本文提出了“诊断治疗支持系统”的新概念和方法(它已应用于笔者所开发的“多媒体大型关节病诊断治疗支持系统”和“医学统一诊断治疗支持系统”中).2.1 诊断治疗支持系统90年代,由于管理信息系统(MIS )、决策支持系统(DSS )和专家系统(ES )各自处理问题的局限性和自身所存在的缺陷,未能在管理领域中同时为处理常规和非常规问题提供有效的帮助,提出了“管理支持系统”(M SS)的概念.M SS 是把M IS 、DSS 和ES 有机地融合,希望这种融合体能满足现代管理过程的需要,虽然到目前为止,在理论与实践上未见有什么突破性的进展,但不失为一种有启发性的新思路,本文把这种思想引入诊断治疗领域,提出“诊断治疗支持系统”的概念、思想和实现的方法.“诊断治疗支持系统”是面向临床诊断治疗全过程的“人-机”交互综合集成系统,它针对的是临床现场中医生对患者诊断治疗的行为过程和医生要求得到的帮助;它通过医生和系统的对话,为医生在诊断治疗的全程中提供所需的知识、经验、方法、模型来帮助医生准确思维,达到有效地降低医疗费用的目的;“诊断治疗支持系统”同时完成在诊断治疗过程中患者病历的自动生成、病历管理、疗效自动分析和统计等常规管理工作,实现患者病历生成和管理自动化.2.2 临床诊断治疗支持子系统“临床诊断治疗支持子系统”是诊断治疗支持系统的核心.2.2.1 系统开发的目的与原则诊断治疗支持子系统的开发,是要求系统能为医生在临床诊断治疗过程中提供知识、经验、方法、模型来帮助和启发医生的正确思维,达到有效地降低误诊误治率和医疗费用的双重目的,以符合当今医学由“生物医学”向“生物-心理-社会医学”转变的导向的需要.为此,该子系统的研究与开发应遵循以下原则.社会价值原则本系统的研究与过去所开发的专家系统根本不同,它需要研究开发一种新方法,能帮助医生寻找出一条有效降低诊断治疗的社会费用的诊断治疗途径.帮助和启发思维原则本系统对医生的服务宗旨是帮助和启发医生的正确思维.如上文所指出,由于医生思维方式的错误而造成的误诊误治案例占全部案例的69%,因此,帮助和启发医生在临床诊断治疗中正确思维是诊断治疗支持系统研究开发的核心问题.—85—1999年3月 梁嘉骅等:医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法2.2.2 系统结构为达到上述的目的和原则,笔者所开发的“多媒体大型关节病诊断治疗支持系统”和“医学统一实验室”中的“诊断治疗支持子系统”由下面7个部分构成:・最优启发式逐步搜索“诊”-“断”人-机交互子系统;・问题咨询子系统;・医疗方案选择支持子系统;・诊断结果论证子系统;・诊断过程排队与病历自动生成和管理子系统;・患者病情与治疗方案动态分析子系统;・多患者交替服务子系统.最优启发式逐步搜索“诊”-“断”人-机交互子系统“诊断”是医生对患者进行诊断治疗中最重要的步骤,同时也是医生最需要获得帮助的环节.本文前面已指出过去医疗诊断专家系统失败的重要原因是所开发的系统是决断型系统,它只帮助医生“断”而不帮助“诊”,而医生最需要的却是对“诊”的帮助.在目前的技术条件下不可能实现“诊断”自动化,因此必须密切和医生在临床诊断治疗全过程中的行为,研制开发出一种有效的支持方法.本文提出的“最优启发式逐步搜索‘诊’-‘断’人-机交互”的概念,包含以下几方面内容:・逐步搜索“诊”-“断”是对医生对患者“诊断”的行为过程的模拟.医生并不是仅根据患者的主诉就能定出一套完整的“诊”(检查)方案,也不能按照这样确定的检查方案检查,根据检查结果就进行判断.医生对患者进行“诊断”经历:患者主诉——医生对患者的病情进行初“断”——医生确定初步“诊”(检查)方案——医生对患者初检——医生对患者的病情进行再“断”——确定再诊方案——最终“决断”.它是一个逐步搜索“诊”-“断”交互的行为过程.诊断治疗支持子系统的主要任务是为医生在这一过程中提供帮助,帮助和启发医生确定“诊”-“断”交互的“检查方案”和“决断”序列.・最优是指帮助医生能找到以最低的“诊断”代价获得最佳的决断结果的途径.・启发式是指系统对医生在诊断治疗全过程中的帮助是启发医生的正确思维,而不是替代医生的作用.本文将在以后对该子系统作更详细的介绍.诊断结果论证子系统为了达到有效地防止漏诊误断,诊断治疗支持系统应对医生的诊断结果进行论证.论证系统为医生提供可能否定“判断”结果的信息提示.医疗方案选择支持子系统它根据“检查”和“判断”的结果,为医生选择治疗方案提供以下信息:・适合患者情况的各种可选治疗方案信息;・按疗效可选治疗方案排队信息;・按费用可选治疗方案排队信息;・可选方案禁忌信息.!问题咨询子系统它为医生在诊断治疗过程中所遇到的疑难问题提供咨询服务,该子系统包括:・诊断标准咨询;・检查方法与症状判断标准咨询;・典型案例咨询;・药理咨询.∀病历自动生成与管理子系统—86—系 统 工 程 学 报 第14卷 第1期一个完整的诊断治疗支持系统,必须具有病历生成与管理子系统,保存患者的病历,为医生和系统自身的自我完善提供:・为医生对患者复诊提供患者病情变化和治疗效果动态分析信息;・为医生提供典型案例信息;・为系统自学习提供信息;笔者所开发的治疗支持系统中的病历生成和管理子系统,具有不需要医生填写病历的智能化的病历自动生成功能.#患者病情变化与治疗效果分析子系统它为医生对患者进行复诊和治疗提供患者病情变化与治疗效果的动态信息.∃多患者交替服务子系统过去所开发的医疗专家系统不被医院和医生所接受的而导致失败的一个不可忽视的原因是不了解医生对患者诊断治疗服务过程是一个多患者交替服务的过程.医生对患者只进行常规检查,当患者需要进行非常规检查时,系统需暂时中断,转而为其他患者服务,待到原患者得到非常规检查结果后系统应能复位,继续为原患者服务.多患者交替服务子系统正是为了满足这种需要而设计的.笔者开发的该系统可以为任意多个患者,在时间流程上进行随机交替离位一复位服务的功能.图1给出临床诊断治疗支持子系统的结构和工作流程. 2.3 最优启发式逐步搜索“诊”-“断”人-机交互系统的方法与模型2.3.1 最优启发式逐步搜索程序它具有以下结构:医生请求患者讲述就诊原因,i =0(现场信息收集),并获得患者症状集A i ;医生把A i 输入系统(医生请求系统帮助);系统通过对A i 的分析,为医生提供一个最佳继续检查项目方案集C i 和患者可能所患疾病的独立可信度和总体可信度两个权数的集合D i (系统通过分析对医生的请求进行回答);!医生对C i 和D i 进行分析,确定是否可以对患者所患疾病进行确诊(医生的思考和判断),如果认为可以则诊断结束,否则转∀;∀医生对C i 和D i 进行分析(包括调用咨询子系统),确定继续检查排序项目方案集B i (医生决策);#医生根据B i 排序对患者进行逐项检查,j =1(现场信息收集);∃医生把逐项检查结果输入系统(请求系统帮助);%系统进行分析,并给出患者可能所患疾病权集D i 的新权集D ji (系统分析、判断和回答);&医生根据D j i 判断是否可以确定患者所患疾病,若可以则程序结束,否则转 (医生判断);若i =n i (n i 为C i 项目个数),即C i 检查项目全部检查完毕,系统自动○S i =i +1,A i +l =A i ∪C i ○S ,转 ,否则,医生请求系统帮助分析,系统自动A i +l =A i ∪B i ,i =i +1○S ,转 .2.3.2 C i 与D i 的表示首先介绍几个基本概念症状诊断贡献症状诊断贡献是指该症状对各种疾病的区别能力和对某种特定病的确定能力.记G j ——第j 种病症对诊断的贡献P ij ——第i 种疾病第j 种病症出现的概率F ij ——第j 种病症对第i 种疾病确诊的贡献G j =(1+∑ni =1Q ij log n Q ij ) (max (P ij F ij ))—87—1999年3月 梁嘉骅等:医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法图1 临床诊断治疗支持子系统结构与工作流程 Q ij =P ij /∑ni =1P ij其中log n Q ij 是物理学上的熵,表示系统的不确定性测度,1+∑ni =1Q ij log n Q ij 表示系统的确定性测度,在这里用1+∑n i =1Q ij log nQ ij 表示第j 种病症对各种病的区分能力;max (P ij )表示对某种特定病的最大确定能力;分别称之为区分度和确定度.贡献率被定义为区分度和确定度的乘积.症状检查代价症状检查代价分为医生检查代价和患者支付费用,在系统中只用患者支付费用作为检查代价,记为D i . 症状诊断价值—88—系 统 工 程 学 报 第14卷 第1期症状诊断价值定义为 Z j=G j/D j!症状判断可信度设检查出患者呈现的症状集合为A=(a1,…,a n),疾病b的诊断标准包含A中的某些症状,研究由A判断而疾病b的可信度.任何疾病的判断都是以诊断标准为依据的,疾病的诊断标准分为两类:一类为必备标准;另一类为选择标准.选择标准只需满足其中若干条则可认为满足.设疾病b的诊断标准中有n1条必备标准,并必须满足n2条选择标准.若症状集满足m1条必备标准和m2条选择标准,则定义由A判断b的独立可信度为○S ○S (A;b)=[(m1+m3)/(n1+n2)]×100 m3=m2n2若 m2≤n2若 m2>n2记A中的症状中有n3个症状不属于b的诊断标准,则定由A判断b的总体可信度为 (A;b)=[(m1+m2)/(n1+n2+n3)]×100 C i=(a i1,…,a in;z i1,…,z in)a it为系统建议继续检查病症,z i为相应诊断价值;#D i表示D i={b i1,…b ik; i1,…, ik; i1,…, ik}b it为病名, it、 it分别为相应的独立可信度和总体可信度.D i中若 it= ip=100,显然,完全可确定b ip为唯一疾病.使用独立可信度和总体可信度的概念和表示法可以有效地帮助医生判断患者的疾病情况.2.3.3 最佳继续检查集C i的构建模型设E={b1,…,b n}为系统研究的疾病集;G={a1,…,a m}为对应的全体病症;A i为上述中患者所检查出的病症;D i={b i1,…,b ik; i1,…, ik; i1… ik}为与A i对应有关的疾病集;G i为D i的全体症状集;W i=G i/C i-1为消除独立疑度而需作继续检查的全体项目,为简单起见,记W i={w1,…,w k}最优启发式逐步搜索“诊”-“断”中的C i并不是W i(即不是作无目的的全面检查),而要从W i中选若干继续检查项目满足:诊断总价值最大;项目个数最少;消除疑度需要达到的相对规定水平.该问题归结为下面规划问题: max CC(C i)——C i的诊断总价值最大min N C(C i)——C i的项目个数最小s.t.F it(C i;b it)≥it Q C i W iF it(C i;b it)表示若选择C i时可能增加的疾病b it的独立可信度; it表示若选择W i可能增加的疾病b it的独立可信度;Q为选定的相对规定水平.—89—1999年3月 梁嘉骅等:医疗诊断专家系统开发的新思想与新方法参考文献1 戴汝为.从现代科学技术体系看今后智能系统的工作.系统研究,浙江:浙江教育出版社,1996.143～1562 汪成为.以系统思维初探信息工程中的面向对象技术.系统研究.浙江:浙江教育出版社,1996.157～1653 柳克俊.系统观念与信息系统工程,系统研究.浙江:浙江教育出版社,1996.166～1694 陈 信.创建人体科学.系统研究.浙江:浙江教育出版社,1996.351～3635 梁嘉骅,张志耀.决策支持系统发展反思与若干新思想方法.系统工程理论与实践,1990;10(5):10～166 梁嘉骅等.系统论、计算机科学与中医学结合对类风湿关节炎病机的探讨.系统工程理论与实践,1988;8(1):63～677 张希涛,梁嘉骅.类风湿关节炎病理分析与诊断专家系统.山西大学学报,1993;16(1):40～41(上接第72页)值函数所满足的Isaacs-Bellman 方程.在此基础上还给出了基于最差情况最优的证券投资策略.这是对证券投资决策问题研究的一种新尝试.一般来说,偏微分方程(14)的解析解是很难求的,有时甚至是不可能的.关于偏微分方程(14)的数值解法另文研究.参考文献1 M arkow itz M H .P ortfo lio selection ,efficient diversification of investment .Yale U niversity P ress ,1959.38～562 Sharpe W F.Capital asset prices:a theory of mar ket equilibrium under conditions of r isk.Jo ur nal of F inance,1964;19:425～4423 Ross S A .T he ar bitr age theory of capit al asset pricing .Journal of Economic T heory ,1976;13(12):341～3604 Pliska S R ,Selby M J .On a fr ee boundary pro blem that ar ises in port folio manag ement .M athem atical M odels in Finan-ce,1995.105～1115 Dumas B,L uciano E.An ex act solution to a dynamic portfolio choice pro blem under transaction costs,Jo urnal of Finan-ce ,1991;46:577～5956 雍炯敏.动态规划方法与HAM ILT ON -JA CO BI -BEL L M AN 方程.上海:上海科学技术出版社,1992.91～1087 Subbotin A I.G eneralize solution of first-or der PD ES:a dynamic optimizat ion perspective.Bosto n:Birkhauser ,1995.45～80—90—系 统 工 程 学 报 第14卷 第1期。
