基于临床实践指南的疾病诊断模型研究

摘要

临床实践指南（CPGs）是系统化定制的临床指导意见，帮助医生和患者在特定的临床场景下选择合适的医疗保健服务。由于CPGs开发方法科学严谨，临床内容准确可靠，已经成为指导医学研究和临床实践的重要依据。然而文本形式的CPGs不便于推广和应用。如何实现CPGs的自动执行以辅助患者和医生提高医疗质量，已经成为近年来临床决策支持研究的重要内容。诊断的正确和准确与否直接影响治疗的效果。CPGs中诊断标准更新频繁，是CPGs自动执行面临的挑战之一。在此背景下，本文面向国内修订的疾病诊疗临床路径，研究高容变的疾病诊断模型，并基于疾病诊断模型研究基于CPGs中疾病诊断知识的自动执行方案。 本文的主要研究工作包括： 1）面向中华医学会修订的《临床路径》（2016年发布版本），采用知识工程的方法，分析CPGs中的疾病诊断知识的特点，定义面向CPGs的疾病诊断知识表示模型，设计疾病诊断知识存储方法。 2）基于面向CPGs的疾病诊断知识表示模型，采用高容变的知识表示语言和推理方法，研究基于CPGs的疾病诊断方法。 3）以基于CPGs的疾病诊断方法为核心，构建基于CPGs的疾病诊断模型，形成基于CPGs进行疾病诊断的方案，并以呼吸科常见肺部疾病诊断为例，进行模型的验证。 文的主要成果有： 1）提出了一种面向CPGs的疾病诊断知识表示模型。将CPGs中的疾病诊断知识分为医学术语及其关系以及疾病诊断标准两个部分，提出了疾病诊断标准的属性图模型，为CPGs中疾病诊断知识的存储和自动执行提供了基础。 2）提出了一种高容变的疾病诊断知识表示和诊断推理方法。定义了基于疾病诊断知识表示模型的疾病诊断规则，通过将疾病诊断知识和诊断规则转化为基于LPMLN的知识表示和推理，将疾病诊断转化为LPMLN程序求解。 3）形成了一个基于CPGs的疾病诊断方案，以社区获得性肺炎、急性支气管炎等常见呼吸科疾病为目标疾病进行方案验证，实验表明本文提出的疾病诊断模型对于CPGs中疾病诊断知识的自动执行研究具有参考价值。

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