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《2018中国信息通信大会论文摘要集》2018年
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基于领域语义知识库的疾病辅助诊断方法研究

陈德彦  赵宏  张霞  
【摘要】:健康医疗领域是一个知识密集的领域,临床诊断的质量主要依赖医生所掌握的健康医疗知识以及医疗经验.然而,单个医生的能力仍然非常有限,所以目前临床诊断的质量并不高.为此,本文提出了一种基于领域语义知识库的疾病辅助诊断方法.首先,通过抽取和完善Freebase RDF Dump包中的medicine主题域的知识建立了领域语义知识库.然后,基于此领域语义知识库提出了计算知识库中症状权重、与患者输入症状集相关的疾病相关度和相关症状集的算法.最后,选取了六种常见疾病的临床病历数据对本文提出的方法进行了评价.对于每一份病历,从患者主诉中抽取症状信息作为患者输入的症状集.基于该症状集和本文提出的方法获得相关疾病列表及疾病相关度排名.从疾病相关度排名中,选取Top-1(首诊断)和Top-3(前3诊断)分别与病历数据中医生给出的诊断进行比较.卵巢囊肿具有最高的Top-1和Top-3命中率,分别为67.3%和89.1%.其次是急性上呼吸道感染,其Top-1和Top-3命中率分别为56.6%和85.2%.平均Top-1和Top-3命中率分别为47.9%和79.7%.和相关方法比较,本文的方法的Top-1和Top-3命中率更高.评价结果表明,基于本文的领域语义知识库和疾病辅助诊断方法,可以为基层全科医生提供大量常见疾病的辅助诊断服务,也可以为患者提供疾病自诊服务.

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