【医疗辅助诊断系统的发展探究综述3000字（论文）】

医疗辅助诊断系统的发展研究综述目录TOC\o"1-2"\h\u1414医疗辅助诊断系统的发展研究综述 1179001医疗辅助诊疗系统简述 1227762医疗辅助诊疗系统的分类 242363国内研究现状 33922参考文献 41医疗辅助诊疗系统简述医疗辅助诊断系统是专家系统在医疗诊断领域的重要应用之一。它是一种用于临床诊疗活动自动化或协助医生进行临床决策的计算机软件系统。大量研究表明，医疗辅助医疗系统的使用可以扩大医务人员的医疗知识。提高医务人员的服务水平。减少医疗差错的发生，提高临床诊断的整体质量。诊断决策支持系统(DDSS)是医疗辅助诊断和治疗系统的主要应用。即通过将患者的症状、身体指标等信息与医学知识相结合，来完成患者疾病资料的收集、疾病诊疗等临床工作。对患者资料进行相关分析和处理后，提出一套合适的诊断建议或结论。让医生能够判断哪些诊断可能是相关的，哪些是不相关的。并通过一步一步的人机交互过程，逐步缩小诊断范围。使用医疗辅助诊疗系统可以帮助医务人员更好的做出决策，从而降低误诊率，提高诊断效率，防止诊断过程中罕见病和急性病的遗漏。医疗辅助诊疗系统的另一个应用是基于案例的推理系统(CBR)。也就是说，通过分析患者以往的诊断数据，我们可以判断出在当前的诊断过程中哪些地方需要纠正或改进，从而制定出更符合患者自身的治疗方案。该医疗援助系统也可用于为患者提供手术。患者可以通过医疗辅助诊疗系统对自身健康状况进行初步筛查和初步疾病监测，也可以通过医疗辅助诊疗系统对自身疾病发展现状进行诊断和判断。如果出现警告消息，患者可以在接下来的工作日内呼叫救护车或咨询医生，这取决于警告的严重程度。同时，医疗救助系统也可以帮助没有接受过医疗培训的电话接线员操作。对于电话接线员来说，大多数电话接线员可能没有系统的医学知识。医疗辅助诊疗系统可以帮助他们对患者给出初步合理的医疗建议，从而提高操作人员的水平，间接提高患者的治疗质量。AMS在诊断的不同阶段起着不同的作用，包括诊断前、诊断中、诊断后。在预诊断过程中，医疗辅助诊疗系统协助医生做好诊断准备，提前做好可能需要进行的检查方面或项目，从而做出诊断的初步预计划。在诊断期间，医疗辅助诊疗系统获取医生输入的患者的体征数据，分析后给出诊断意见，供医生对患者的初步诊断进行审查和过滤，不断接近真实的诊断结果。诊断完成后，医疗辅助诊断系统可以通过数据挖掘获取患者病史与临床研究之间的关系，从而预测患者未来可能发生的事件。2医疗辅助诊疗系统的分类目前主要有两大类的医疗辅助诊疗系统分别是基于知识的医疗辅助诊疗系统(Knowledge-BasedClinicalDecisionSupportSystems）和基于非知识的医疗辅助诊疗系统(Nonknowledge-BasedClinicalDecisionSupportSystems).基于知识的医疗辅助诊疗系统是对传统专家系统的延伸。也就是说，基于知识的医疗辅助诊疗系统遵循传统专家系统的知识表示和推理机的思想，即通过知识系统的推理来解决复杂问题。其主要表现形式是通过规则推导出相关结论，而不是通过程序代码的方式直接编码。第一代专家系统诞生于上世纪60年代，出现于上世纪80年代。目前，专家系统已经经历了三代，正在向第四代发展。第一代专家系统的背景是解决高度专业化的问题或特定领域的特定问题。然而，由于这一代专家系统设计的不完备，其可移植性和可重用性较差。大多数只能解决具体问题，拓展能力不足，没有灵活性。第二代专家系统是在系统架构上，对某一主题领域的可移植性和可重用性都优于第一代。初步确定了专家系统各功能模块的划分，并初步给出了专家系统设计的总体思路。知识表示和推理机有了很大的发展。第三代专家系统是针对多学科集成的领域系统，综合采用多种知识表示模式和多种推理机制的组合。随着软件工程的逐步发展，这一代专家系统引入了更多的设计框架和各种各样的知识工程语言。第四代专家系统的目标是实现多学科系统、多知识表示和多推理机制的结合。随着人工智能的快速发展，更多的人工智能技术被引入，进一步完善了知识库和推理机。大多数基于非知识的医疗辅助诊断和治疗系统都使用机器学习来诊断疾病。目前，基于非知识的三种主要方法是支持向量机、人工神经网络和遗传算法。非知识医疗系统主要是从过去的大量病例中学习，训练出一个模型来预测当前医生输入的不同疾病对应的患者症状的概率。由于机器学习本身的特点，系统无法解释得出结论的原因。因为机器学习训练出来的模型基本上是人类无法理解的，所以人类不可能确定原因。因此，大多数使用机器学习的医疗辅助诊疗系统不会直接用于临床诊断和可靠性分析，而可以作为验证系统或诊断后的患者复查等。由于在使用遗传算法和人工神经网络的过程中需要相当大的计算能力，这些算法在临床医学中的应用将受到很多限制。非知识为基础的医疗系统倾向于集中在一组症状，单一疾病的症状。而基于知识的医疗辅助诊疗系统可以覆盖多种疾病的诊断。3国内研究现状我国对医疗辅助诊疗体系的研究起步较晚，始于20世纪70年代末。目前针对某一种或几种疾病的研究相对较多，基于产生式规则的医疗辅助诊断治疗系统占多数。中国首个医疗辅助诊疗系统是基于北京中医学院管佑波教授研发的生产规则“管佑波肝病诊疗程序”[5]，主要用于肝病的诊断。此外，基于产生式规则和信息的中医辅助诊断系统是中国中医科学院中药研究所研发的中医辅助诊断系统[6]和中国南京大学以及中国人民解放军共同开发的八一医院早期肺癌细胞研究中心联合研发了肾脏病诊断系统[7]、北京医科大学第一医院、国家医学部710研究所和国家急性肾功能衰竭专家诊断系统[8]等。在国内的研究成果中，基于认知模型的医疗辅助诊疗系统相对较少。包括浙江大学附属儿童医院、转化医学研究所、浙江大学等单位联合研究了基于双建模医学知识库构建方法[9]的知识表示方法，中国中医科学院和北京交通大学联合研究了认知模型在肺癌传统诊疗中的应用中药[10]。近年来，我国在医疗辅助诊疗系统方面的研究大都基于贝叶斯网络。随着上海交通大学图像处理与模式识别研究所研究开发基于图像形状分析的脑肿瘤自动辅助诊断系统[11]，太原理工大学计算机科学技术学院研发的基于本体论的驱动贝叶斯网络医疗辅助诊断系统[12]和北京理工大学刘文洋等人研发的贝叶斯网络医疗订单临床决策支持网络推荐系统[13]。参考文献顾坚磊,江建平,田园,等.人工智能技术的应用:罕见病临床决策系统的需求、现状与挑战[J].第二军医大学学报,2018,39(8):819-825.DOI:10.16781/j.0258-879x.2018.08.0819.YuntaoWei,XiaojuanWang,MeishanLi,"IntelligentMedicalAuxiliaryDiagnosisAlgorithmBasedonImprovedDecisionTree",JournalofElectricalandComputerEngineering,vol.2020,ArticleID1473736,9pages,2020.黄轲,胡启平,李莉,等.基于推演格技术的智能+诊断推理研究[J].科技创新导报,2019,16(17):159-160.DOI:10.16660/ki.1674-098X.2019.17.159.李泰郎.医疗辅助诊疗系统中基于推演格的知识表示与推理算法的研究[D].湖北:武汉大学,2019.陈勇，陈增潭，谢敏,等．关幼波治疗肝炎电子计算机第二诊疗程序临床应用总结[J].辽宁中医杂志，1985(2).李敬华,李宗友,王映辉,卜宪峥,于琦,于彤,王鹏,高宏杰,朱玲,董燕,王俊文．嵌入式临床智能决策支持系统设计与中医临床知识服务研究[J].中国数字医学,2015,10(07):48—51.花蕾,杨育彬,李宁,叶玉坤.基于知识的肺癌早期细胞诊断系统[J].计算机应用研究,2000(02):90-92.左力,王海燕，许胜.急性肾功能衰竭专家诊断系统[J.医学信息,1998(03):10-13.张寅升,王瑞,乔清治,李昊旻,吕旭东,段会龙.基于双层建模的知识表达方法在医学知识库构建中的应用[J.中国生物医学工程学报,2017,36(05):573一579.庞博,徐心瑶,周培培,耿嘉伟,张红,周雪忠,郑红刚,朴炳奎,花宝金.基于原型范畴理论名老中医诊治肺癌认知模型优化思路与方法[J].北京中医药,