人工智能辅助医疗诊断范文

关键词：计算机技术眼科疾病人工智能眼健康系统

现代科学技术的快速发展，使用计算机技术辅助医疗卫生诊断已成为现代临床医学的重要手段之一［1］，计算机应用程序也给医学研究带来了革命性发展。目前学术研究上已经提出将计算机辅助诊断作为现代医学的重要研究方向，近年来，随着计算机软硬件质量的不断提升，新的学术研究的快速发展，例如人工智能，特别是机器学习和人工神经网络等前沿技术的不断推广，疾病诊疗系统已成为十分热门的研究领域［2］。

1.中医眼健康

中医中对人体健康分布研究，例如通过眼睛的健康程度衡量一个人的整体健康，其原文翻译成白话文解释就是“人的目光要炯炯有神，给人没有在发呆的感觉，这样说明了这个人的精力充沛，活力十足，而且五脏六腑健康，功能良好”。另外《黄帝内经》［3］也说：“五脏六腑之精气，皆上注于目而为之精。”意思是人的眼睛为脏腑精气的汇聚之所。《黄帝内经》还有“精之窠为眼，骨之精为瞳子，筋之精为黑眼，血之精为络，其窠气之精为白眼，肌肉之精为约束”［4］一说。这充分说明了古人对人的眼睛研究十分深入，在几千年以前就能发现眼健康对人体健康机理的表现，他们将眼睛的不同部位分为人体的五脏，眼窝是整个人的精气表现，肾的表现则体现在瞳孔上，肝的表现则体现在黑眼球的形态上，最后眼球的血络分布则体现的是人体心脏的功能是否良好。由此可见，眼睛的健康状态跟五脏六腑的精气息息相关。现代科技的发展为医学诊断和治疗带来了全新革命，1991年，陈氏等首次将人工神经网络应用于中医学诊断［5］，提出了人工神经网络用于医学诊断的具体方法，并以中医病历为实验数据进行了专题研究，开辟了人工智能应用于中医诊断的先例。施氏等将人工神经网络应用于基于舌诊的八纲辨证诊断［6］。

2.国民眼健康形式

据2011年与2014年《全国学生体质健康调研［7］》数据显示，全国中小学生近视率最高达85%。据有关部门调查，2012年我国5岁以上总人口中屈光不正（不含老视）的患病人数为4.8亿至5.31亿，且超过90%以上的屈光不正是近视。我国近视的总患病人数在4.37亿至4.87亿之间，患有高度近视的总人口高达2900万至3040万。2012年我国40岁以上人口中未矫正的老视患病人数约为3.71亿人，占全国总人口的比例为27.83%。据某机构预测，中国政府如果没有有效的干预国民视觉健康政策，预计到2025年，我国近视发病率将面临超低领化，5岁以上人口的近视发病率将增长到50.86%～51.36%，患有视觉健康疾病的人数接近7.04～7.11亿。其中高度遗传性近视的总人口将达到4000万人，届时我国的近视人口将是美国总人口的两倍。

3.眼健康系统的发展趋势

随着计算机软、硬件技术的飞速发展，功能的提升，各领域学者都在开发研究医学专家系统［8］，医学专家系统的产生在广度和深度上都使得现代医学诊疗手段将达到新高度。本文所述的眼健康系统属于医学专家系统的一个医学领域服务分支，眼部健康系统可借鉴数据库关于信息存贮、共享、并发控制和故障恢复技术，为数据库的管理、设计及大型数据库建设、共享数据库和散列式数据库提供帮助。为了改善眼健康专家系统的特性，增强眼健康系统的服务性能，扩大规模的将多媒体技术应用于眼健康系统，可集中多种知识的表达形式为一体（例如文字、图像、声音及视频）；为了能够充分发挥健康系统的高速处理综合问题的特点，提高系统识别能力，全面优化系统功能，有效地模拟眼科医生在临床诊断中用的直觉和模拟诊断功能；开发有友好的用户界面，模拟系统将会以类似人类眼科专家的方式传递信息，与用户深入沟通，用户可以向系统寻求常见的病症解释、咨询病情，必要时还能对患者进行心理谈话；系统利用多媒体技术获取模块，采用图像接收设备，可直接将采集的图像进行图像分析产生数字化信息，也可由人类用户自主提出问题，从而使系统收集病症信息。将网络技术用于眼健康系统，一是可采用散列式的数据库架构，将标准的比对基数据按其特点分为相关数据库，这样可以提高数据安全性，方便系统比对用户体征健康数据；二是可采用分布式推理方式，改善系统环境的运行承受能力，优化系统智能化的计算速度和其灵活性；三是大力发展远程服务能力，为眼健康系统的应用提供了一个广阔的场所，为系统更好地服务于人类、造福社会提供了更优越的条件。眼部健康系统不会像人类医生一样会受疲劳、紧张和外部压力等主客观因素的对患者诊断结果产生影响，它的优点不但可以综合众多专家的知识和经验，提高智能化的解决问题的能力，而且可以批量生产，使得其造福人类。我们相信：未来的智能专家系统在某些方面可以超越人类专家的能力［9］，他将成为医生的最得力助手，是现代医学对疾病的预防、诊断和治疗的创新性革命。

4.结语

当代科学技术全面发展，人类文明走上了新高度。我国是世界人口大国，国民经济发展迅速，但我们即将面临的是人口质量下降，国民健康中视觉健康往往得不到应有关注，因视觉问题造成的各类社会问题面临巨大挑战［10］。眼部健康的保护不能只停留在治疗这一层面，我们常说扼至住命运的咽喉，是的，只有在疾病未发生前发现它解除安全隐患，才能从根本上解决问题。全面关注国民眼健康刻不容缓，为提高人口素质，我们急需利用人工智能等先进的计算机技术开发新型医疗服务系统服务社会，造福社会。

参考文献：

［1］尹荣章.计算机技术在现代医学中的应用与发展［J］.国际医药卫生导报，1996（Z1）：34.

［2］张长丽.新型锌离子荧光探针的细胞和组织造影研究［D］.南京大学，2007.

［3］南京中医学院医経教研組.黄帝内经素问译释［M］.上海科学技术出版社，1981.

［4］闫瑞丽.泛用清肝明目治眼疾之谬误［J］.中华现代中医学杂志，2007.

人工智能辅助医疗诊断范文

Establishmentofananalysissystembasedonclinicaldatabaseofmalignantblooddiseases

【Abstract】AIM:Toestablishadatabasesystembasedonthedataofclinicalhematologicalmalignantblooddiseases，whichhasthefunctionsoffuzzyresearch，dataanalysisassisteddiagnosisandscientificstatistic.METHODS:WiththeassistanceofWindowsoperatingsystem，Delphi6wasusedasasimpletooltodevelopclientsvisitingportaswellasfortheanalysis，andSQLServer2000asthedevelopingandmanagingtoolforrationaldatabase，toaccomplishtheanalysisandstatisticsofdataafterintegratingthestatisticalsystematicsoftwareSPSS11.0intothedatabasesystem.RESULTS:Theelectroniccasefilesanddatabasesystemof“hematologicalmalignantdiseases”wasestablished，whichcontainedthecompleteinformationofthediagnosisandtherapyofsuchpatientswithanaimtoprovideanytimeinquire，comparisonwithrelativecases，analysisandstatisticofthecorrelatedinformationwithgraphanddiagram.CONCLUSION:Thishematologicalmalignantdiseasesdatabasesystemcanresolvesomeproblemsofkeepingcasefilesinpaperandaccomplishthedigitizationofclinicaldata，withthefunctionofintellectualinquiryandauthoritativedatabaseanalysis，whichmakesitconvenientfordoctorstomakeobjectiveevaluationofthediagnosisandtherapy.

【Keywords】hematologicalneoplasms；Database；datamining；assistantdiagnoses；statisticalanalyses；SPSS;roughset

【摘要】目的：建立一个基于临床恶性血液病(hematologicalmalignantdisease，HM)案为数据源，并具有模糊查询，数据分析辅助诊断，科学统计等功能的数据库系统.方法：以Windows操作系统为平台，Delphi6作为开发数据库客户访问端和简单分析的工具，SQLServer2000作为关系数据库开发和管理工具，并将SPSS11.0集成到数据库系统中实现对数据分析统计功能.结果：建立HM电子病历和数据库系统，较完整的记录患者的诊断和治疗信息，实现随时查询，对相似病例比较分析和对相关数据进行数据挖掘及图形或图表统计分析的功能.结论：集智能查询，数据挖掘和具有权威性统计分析为一体的HM数据库系统，减轻了书面病例维护难的问题，实现临床数据源数字化.有利于医生对诊疗过程的疗效分析和做出客观评价.

【关键词】血液肿瘤；数据库；数据挖掘；辅助诊断；统计分析；SPSS软件；粗糙集

0引言

血液病分类多而且数据量十分庞大，增加了诊断方面复杂性和不确定性，为此我们应用数据挖掘技术和成熟的计算机数据库技术，以临床病例为数据源，建立起具有职能查询，对临床案例进行数据挖掘，辅助医生诊断，对数据进行科学的统计分析的数据库系统.该系统具有专家系统的特性，不仅可辅助医生做出初步诊断而且对数据具有强大挖掘和分析功能.使医生能更快学到更多的临床知识，积累更多的临床经验.

1材料和方法

1.1硬件和操作系统环境要求数据库服务器初步建立在个人PC机上，PC配置应为IntelPentium1.8G或更高，内存大于128M，硬盘剩余空间不少于2GB.操作系统为Win2000或更高版本.在前期开发阶段，数据库服务器以个人PC机为硬件平台.

1.2数据源模块本数据库以临床病例为数据源，包括文本数据、图像和图形等，可以对各检查项目和治疗方案进行详细的记录.同时数据库将录入分型标准和检查诊断标准，建立起知识库.

1.3数据库开发和维护模块由于SQLServer2000是一个功能完备的正规数据库管理系统［1］，它不仅具有一些大型数据库具备的特性如：支持数据挖掘、标准的SQL语言、存储过程和触发器等，而且与Windows操作系统有机集成，具有方便易使用的图形界面，极易安装和学习.所以我们采用它作为本数据库的开发和维护工具.①数据完整性：使用数据库规则和约束机制对数据的类型进行限制，并且以患者为中心建立多表之间的一一对应关系，从而确保数据的正确性和完整性.②数据安全性：首先，备份事务日志，在由于误操作等而引起数据损坏情况下，可利用事务日志将数据库恢复到以前正常状态下.其次，与客户访问程序联合建立用户权限机制，对于不同用户设置不同的权限级别，防止对数据的非法操作.最后，建立触发器机制，在数据录入之前确保数据正确性和合法性.③数据库移植：由于SQLServer2000提供了很方便的附加数据库向导，从而使我们可以不同主机之间移植数据库，这样可避免重复多次输入数据的麻烦.④数据维护：针对恶性血液病有不同的分型标准的特点，数据库内部将根据不同标准对数据作不同的分类.同时也将一些常用的分型标准录入到库中如：FAB分类标准，WHO标准等，这样更利于医生及时查阅.以上四个方面，作为客户端接口，数据库开发和维护模块基本上可以满足用户各种查询需求.

1.4辅助诊断模块恶性血液病(hematologicalmalignantdisease，HM)是一种凶险的疾病，快速诊断、明确分型、早期治疗十分重要［2］.恶性血液病诊断比较复杂，要结合临床症状，实验室检查，血细胞涂片等作综合分析，才能做出正确诊断.我们从临床案例入手，建立起确诊数据库.在此基础上进行数据挖掘和人工干预的筛选，然后由计算机自动完成统计分析，从中得出具有诊断价值的数据信息(Fig1).例如：诊断标准值的范围等.我们进一步将这些数字化的诊断信息和国内外的HM诊断标准相结合建立起知识规则数据库和推理机系统.计算机可以以此为基础对患者的检查项目做出初步分析和诊断，为医生作确定诊断打下基础.

在数据挖掘过程中，我们运用粗糙集理论.粗糙集理论的特点是不需要预先给定某些特征或属性的数量描述，如统计学中的概率分布、模糊集理论中的隶属度或隶属函数等，而是直接从给定问题的描述集合出发，通过不可分辨关系和不可分辨类确定给定问题的近似域，从而找出该问题中的内在规律.HM数据库中收录了大量临床案例，即问题的描述集合.我们从这些案例出发采用启发式算法，进行知识约简.基本算法是：①得到核（诊疗标准）作为属性约简集的基础.②按照属性（检查项目）的重要程度从大到小逐个加入属性，直到依赖程度已经与原始属性集的依赖程度相等为止.③对新加入的每个属性，计算去掉后是否影响依赖系数.如果不影响则将其删除.实现属性约简.④删除同一决策表每个实例中多余的属性值（检查值）.⑤求出最小约简.⑥由最小约简求出逻辑规则.整个数据约简过程中，仅仅依靠确诊数据库和知识库.即使在属性不完备的情况下，仍能够获取最近似解，最大程度让数据自己“说话”客观反映事物内在规律.

血细胞形态学判别分型对HM十分重要［3］.由于血细胞图像的随机性和相似性，医生要在诊断过程中做出正确的鉴别诊断需积累大量经验.这无疑给缺乏经验的医生带来了困难.为此，我们以第四军医大学唐都医院血液内科大量的血液图片为数据源，以图片的特征信息如细胞类型、分型等为索引，经过系统化分类建立起医学图像数据仓库.医生在血细胞图像鉴别过程中，可通过智能查询调出与其相似的确诊血细胞图像在同一窗口中显示出来.方便医生比较鉴别，找出其中的异同从而做出正确地诊断.

1.5治疗分析模块由于单采血小板和各种凝血因子制剂的应用，HM死于出血的病例有所减少.60%~75%的白血病或淋巴瘤患者死于感染.医院感染(NI)是HM的主要死因.目前，国内HM医院感染的研究都是对大量患者的院内感染资料回顾性分析，从中找出感染原因.如果用人工对大量的院内感染资料分析处理，不仅低效，而且易出错丢失有统计学价值的信息.对此，我们利用算法实现对大批量的院内感染资料筛选，结合SPSS统计软件完成对数据统计学分析，提高回顾性分析正确性，防止有价值信息丢失.

对于数据筛选/分组模块我们仍采用人工干预的方式，增加数据分析的灵活性.筛选出的数统计分析和分组对照计算机自动完成，大大减轻了人工处理的计算量，保证了数据计算分析的正确性.统计分析模块，集成了SPSS统计软件可自动完成对大批量的数据的各种分析，数据输入到SPSS完全由计算机自动完成，医生只需在SPSS统计软件界面下采取相应的统计分析方法，对数据进行科学的处理分析.另一方面，在患者整个治疗过程中，计算机根据检查结果对疗效进行动态跟踪，特别是对于治疗中的量化的数据作初步分析如绘出细胞数目变化的曲线图等，并将其与现有的疗效标准比较在图表上做出相应标识，向医生输出比较直观的分析结果.从而方便医生对治疗方案疗效进行判断(Fig2).

2结果

2.1电子病例和统计分析HM电子病案，可以较为完整地记录患者诊断和治疗的主要信息，实现了一次输入病案、多次维护病案信息、即时调用查询和对相关数据统计分析的功能.系统具备灵活的病案信息查询功能，使用者可以根据自己的需要，方便快捷地提取信息，查询后形成的文本文件可以长期保留，任意一个保留文件均可与专业的SPSS统计分析软件实现无缝连接，并具有后者的所有功能.根据研究需要形成不同的统计文件并做出相应的统计分析结果，为临床和科研工作提供数据统计功能.

2.2数据挖掘使用数据挖掘技术和粗糙集理论［4］，在原有数据库基础上使知识约简化，使隐含在数据库中的知识显现出来，建立起知识规则数据库.本系统在此基础上通过推理机实现对HM的初步诊断.诊断标准中的可量化部分如诊断标准值的范围等完全由计算机算法实现，大大提高了知识库构建的速度.知识库构建过程中将融入血液内科自己制定的某些标准，增强知识库的完备性，灵活性和自我更新的功能.2.3形态学图谱库建立起血液病形态学图谱数据库，并进行系统化和自动化管理.方便医生比较鉴别和临床教学使用.可对治疗过程动态跟踪，根据疗效标准做出量化分析.辅助医生采取正确的治疗方案.

3讨论

数据挖掘(或知识发现)就是从大量的数据中抽取以前未知并具有潜在可用的模式.数据挖掘在医学上的应用有其自身的优势，因为医学上收集到的数据一般是真实可靠、不受其他因素影响的，而且数据集的稳定性较强.这些对挖掘结果的维护、不断提高挖掘模式的质量都是非常有利的条件.大量而丰富的临床案例将是医生获取知识最佳的资源.恶性血液病数据库系统的原始处理对象为医学信息数据库，此对象实际上具有知识发现和数字化诊断功能，可同时运用统计软件对患者的信息进行科学的统计分析，它包含医生诊断使用的患者医学影像、病理参数、化验结果、诊断结果及相关的参数如年龄、性别、病史等.总之，该系统是一套集数据挖掘，统计分析和辅助诊断于一体的HM病案处理软件，有助于临床信息的管理和科研水平的提高.因而要对医学信息数据库进行数据挖掘和知识发现，发现其中的医学诊断标准和模式，从而辅助医生进行疾病诊断，是数字化医院的必由之路.是一项具有挑战性和有发展前途的工作.

【参考文献】

［1］陈恩义，吴强，刘鸿波.SQLserver2000开发指南［M］.北京：清华大学出版社，2002：1-3.

［2］张之南.血液病诊断及治疗标准［M］.北京：科学出版社，1997:2-5.

［3］吴晓雄.血液病分册［M］.北京：中国医药科技出版社，2001:3-4.

人工智能辅助医疗诊断范文篇3

关键词：XML;电子病历；辅助器；设计

“辅助诊断器”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，达到有效地降低误诊误治率和医疗费用的双重目的。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。

一、系统设计

在这部分系统设计中，本文采用了产生式系统和概率的概念来进行电子病历的辅助诊断功能。

产生式是人工智能系统的主要结构，在自然界的各种知识单元之间存在着大量的因果关系，这些因果关系，或者说是前提和结论的关系，用一种“如果……，则……”(if……then……)的形式表示。知识的规则表示即产生式规则，是一种借助条件语句IF-THEN表示知识的方法。一般表示形式为IFTHEN。

例如：如果病人是学龄儿童，有红色斑点，并且病人发烧，则病人患的是水痘。可用如下产生式来表示这个简单的医疗知识及诊断。

病人有红色斑点、病人发烧、病人是学龄儿童，可能患的是水痘

或：IF病人有红色斑点，病人发烧，病人是学龄儿童，THEN病人患的是水痘。

由于患者的某些病症表象很难用精确的语言描述，如症状“发烧”，人体温度为多少度时可称为“发烧”要视情况而定，对于这种难以精确描述的表象，本文引入模糊语言来解决这个问题，采用概率进行描述。如某患者“发烧37.8”，通过模糊语言可以描述为其低烧的概率为40%、中烧的概率为60%。

根据以上的理论，本文设计了一个规则库，它的DTD描述方式如下：

二、系统实例

下例是根据本文给出的方案，得到某病人的辅助诊断结果的例子。

患者症状：

1、发热

2、咳嗽

发热和咳嗽的规则库定义如下：

发热和咳嗽

发热是体温上升，超过了正常的体温。正常的体温是摄氏36.5--37℃，发热是人体在抵抗传染疾病，是疾病的症状之一。如有畏寒发热，发热出汗，且身体感觉不舒服，就很可能是生病了。应当用体温表去量一下，看看是不是发热。如果体温是在38℃持续了48小时以上，吃了退热药后，体温虽下降，但是几小时后热又回来，就要赶快去看医生。热到39℃是高热，高热过久可能对脑造成伤害，不能忽视。体温表显示的人体温度36--37℃：正常37--38℃：发热38--39℃：高热高于40℃：可能有危险性的高热!

发热，咳嗽，呼吸困难，痰呈棕色。

急性呼吸道感染，对小儿、老年人及体弱者很危险。

50%，20%，20%，10%，

可能要做X线检查，也可能要住医院治疗。

发热，咳嗽，有灰黄色痰，呼吸时有痰声。

急性支气管炎。

10%，20%，30%，40%

吃点退热药(阿司匹林或对乙酰氨基酚)降低体温，买止咳化痰药，减轻咳嗽，必要时加服消炎药。如在48小时后未见好转，或发生呼吸困难，再去看医生。

发热，咳嗽，头痛，流鼻涕，全身酸痛。

流行性感冒。

20%，20%，10%，30%，20%

流行性感冒是一种滤过性病毒感染，无特效药。多休息，多饮水，吃点阿司匹林或对乙酰氨基酚降低体温。如48小时后病况加重，或发现其他症状，去看医生。

…

…

根据病人的症状，在规则库中进行检索，得到所有匹配的规则。疾病概率是在诊断病人的疾病的过程中统计各个疾病的可能性的数据，每个疾病都有其对应的疾病概率。疾病概率的结果值在0至100之间。其值的大小决定病人患有这种疾病的可能性的大小。这样，通过计算可以得出该患者患有急性呼吸道感染的可能性是70%；患有急性支气管炎的可能性是30%；该患者患有流行性感冒有40%的可能。

所以，基本得出该患者患有急性呼吸道感染。

通过进一步的检查检验，可以得到该患者的其它症状，然后通过这个辅助诊断器再进一步运算。

三、结语

“辅助诊断器”是对医生对患者“诊断”的行为过程的进行模拟，辅助诊断器能够帮助医生能找到以较低的“诊断”代价获得最佳的决断结果的途径，同时，辅助诊断器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。达到有效地降低误诊误治率和医疗费用的双重目的。

参考文献：