医学决策支持系统
医学决策支持系统的开发与应用
医学决策支持系统的开发与应用近年来，随着计算机技术的飞速发展，医学决策支持系统在医疗领域得到了广泛的应用。
这种系统通过整合大量的医学数据和知识，为医生提供科学准确的诊断和治疗建议，帮助医生做出更加明智的决策，提高医疗质量和效率。
本文将探讨医学决策支持系统的开发与应用，以及其在医疗领域的潜力和挑战。
一、医学决策支持系统的开发医学决策支持系统的开发需要综合运用计算机科学、医学统计学和人工智能等领域的知识和技术。
首先，需要建立一个庞大的医学数据库，包括患者的个人信息、病历、实验室检查结果、影像学资料等。
这些数据需要经过清洗和整理，以确保其准确性和可靠性。
其次，需要利用数据挖掘和机器学习等技术，从海量的数据中提取有用的信息和规律，为医生提供决策支持。
最后，需要将这些信息和规律以直观易懂的方式呈现给医生，帮助他们理解和应用。
二、医学决策支持系统的应用医学决策支持系统可以应用于临床诊断、治疗方案选择、药物推荐等方面。
在临床诊断方面，系统可以根据患者的症状和检查结果，辅助医生进行疾病的鉴别诊断。
系统可以根据患者的个人信息和病历，结合大量的医学知识和经验，为医生提供诊断的参考意见。
在治疗方案选择方面，系统可以根据患者的病情和病史，推荐最适合的治疗方案。
系统可以根据患者的个人特征和疾病的特点，结合大量的临床试验和研究结果，为医生提供治疗的建议。
在药物推荐方面，系统可以根据患者的个人信息和病史，推荐最适合的药物。
系统可以根据患者的基因型和药物代谢能力，结合大量的药物研究和临床实验结果，为医生提供药物的推荐。
三、医学决策支持系统的潜力和挑战医学决策支持系统在医疗领域具有巨大的潜力，可以提高医疗质量和效率，减少误诊和漏诊的发生。
系统可以利用大数据和人工智能等技术，辅助医生进行诊断和治疗决策，提供科学准确的建议。
系统可以从海量的医学数据中提取有用的信息和规律，为医生提供决策支持。
然而，医学决策支持系统的开发和应用也面临着一些挑战。
基于人工智能的医疗决策支持系统
基于人工智能的医疗决策支持系统在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，医疗行业也不例外。
基于人工智能的医疗决策支持系统正以其独特的优势，为医疗领域带来前所未有的变革。
医疗决策支持系统，简单来说，就是利用各种技术和数据，为医疗专业人员提供辅助决策的工具。
而当人工智能融入其中，其能力得到了极大的提升。
传统的医疗决策往往依赖于医生的经验和有限的知识储备，但人的精力和记忆是有限的，难免会出现疏漏或判断失误。
而基于人工智能的医疗决策支持系统，则可以凭借其强大的数据处理和分析能力，为医生提供更全面、更准确的信息。
这种系统能够收集和整合来自多个渠道的医疗数据，包括患者的病历、检查报告、影像资料、临床研究成果等等。
通过对这些海量数据的深度学习和挖掘，系统可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为疾病的诊断和治疗提供有力的依据。
比如说，在疾病诊断方面，系统可以对患者的症状、体征、检查结果等进行综合分析，快速给出可能的诊断建议。
这不仅能够提高诊断的准确性，还能缩短诊断时间，让患者能够更早地得到有效的治疗。
对于一些疑难杂症，系统还可以通过对比大量相似病例，为医生提供新的思路和参考。
在治疗方案的制定上，基于人工智能的医疗决策支持系统同样发挥着重要作用。
它可以根据患者的个体情况，如年龄、性别、基础疾病、药物过敏史等，结合最新的临床指南和治疗经验，推荐最适合的治疗方案。
同时，系统还能预测不同治疗方案的效果和可能出现的不良反应，帮助医生权衡利弊，做出更加明智的决策。
此外，这种系统还能够对医疗资源进行优化配置。
通过对医院的患者流量、病床使用率、医疗设备的运行情况等数据进行分析，系统可以帮助医院管理者合理安排医护人员的工作，提高医疗资源的利用效率，减少患者的等待时间。
然而，尽管基于人工智能的医疗决策支持系统具有诸多优势，但在实际应用中也面临着一些挑战。
首先是数据质量和安全性的问题。
医疗数据涉及到患者的个人隐私，如果数据泄露，将会给患者带来极大的困扰和风险。
医疗决策支持系统的研究与开发
医疗决策支持系统的研究与开发医学领域的不断进步和发展，使得现代医疗水平有了很大的提高，但是医疗决策仍然是医生最重要的工作之一。
医生在面对临床病人时，需要进行诊断、治疗等一系列决策，而这些决策的正确性和及时性对病人的健康和生命都有着至关重要的影响。
为了帮助医生更好地进行决策和提高医疗质量，医疗决策支持系统（Medical Decision Support System，MDSS）应运而生。
医疗决策支持系统，是指运用计算机技术、人工智能技术、统计学方法等现代技术手段，将医学知识和临床经验进行建模，以辅助医生进行诊断、治疗、用药等医疗决策的系统。
它能够帮助医生更加准确地诊断疾病、选择合适的治疗方案和药物、设计手术方案等，提高医疗质量，同时能够降低医疗成本和减轻医生的工作压力。
在医疗决策支持系统的研究和开发中，医学知识库的构建是关键。
医学知识库是指将临床医学知识和医生的经验通过计算机处理形成的数据集合。
构建医学知识库需要医学专家的参与，他们通过对疾病的定义、病因、病症、诊断、治疗等方面的深入分析，将其转化为规则、模型、算法等形式，进而实现对医学知识的结构化和系统化。
医疗决策支持系统的研究和开发，需要涉及到多种技术手段，其中，人工智能、机器学习、数据挖掘等技术被广泛应用。
利用这些技术手段，可以将医学知识和临床经验进行分析、建模和归纳，进而实现对医学知识的自动化处理。
例如，通过机器学习算法分析一组病人的数据，可以得到他们的共性、不同性、病情严重程度等特征值，进而推测出他们是否患有某种疾病的可能性大小。
这种技术手段的应用，既可以帮助医生减轻工作压力，提高病人的诊疗水平，又能够有效地缩短医疗流程，提高医疗效率。
当然，医疗决策支持系统的实现并不是一件容易的事情，涉及到的技术和问题也非常复杂。
例如，如何实现高效的数据标注和医学知识库建设、如何保证数据安全和隐私、如何处理不确定性和复杂性问题等。
解决这些问题，需要医学专家、工程师、计算机科学家等多个学科的合作和协同，需要不断地探究和研究。
基于人工智能的医学决策支持系统
基于人工智能的医学决策支持系统近年来，随着人工智能技术的不断发展，人工智能在医疗行业中的应用也越来越广泛。
其中最为重要的应用之一，就是基于人工智能的医学决策支持系统。
这项技术通过结合医学知识与数据分析算法，为医生提供决策建议，从而帮助医生更加准确地诊断病情、选择治疗方案，提高病患的治愈率和生存率，同时也减轻了医生的工作负担。
在医学决策支持系统中，人工智能技术主要通过两个方面来帮助医生进行决策建议。
一是通过数据挖掘和机器学习等算法，从大量的医学数据库中提取有用的信息，协助医生进行病情诊断和治疗方案选择。
二是通过模型仿真和推理，帮助医生预测病情的发展趋势和治疗效果，降低临床决策风险，提高治疗成功率。
例如，有些患者可能存在多种病因同时导致的疾病，而不同的疾病会导致不同的症状和体征。
这时，医生需要综合考虑多种因素来进行病情诊断，而基于人工智能的医学决策支持系统可以通过数据分析和机器学习，从各种临床数据和医学数据库中寻找规律和关联，给出多个病因可能性和相应的治疗建议，协助医生进行准确的病情诊断。
另外，对于某些疾病的治疗方案，可能存在多种选择，而且不同的治疗方案会有不同的疗效和风险威胁。
此时，基于人工智能的医学决策支持系统可以根据大量的病例数据和临床试验数据，结合模型仿真和推理，给出各个治疗方案的预测效果、副作用和风险评估，协助医生选择最合适的治疗方案，从而提高治疗的成功率和效果，减少不必要的治疗风险和费用。
当然，基于人工智能的医学决策支持系统现在还存在一些问题和挑战。
比如，由于医学数据的复杂性和多样性，数据采集、处理和分析可能存在误差或者错误，导致最终的决策建议不够准确或者可靠。
此外，基于人工智能的决策建议也存在一定的主观性和风险性，需要医生在结合自己的临床经验和判断力之后做出最终的诊断和治疗方案决策。
然而，这些问题和挑战并不能阻碍人工智能技术在医学决策支持系统中的发展和应用。
相反，随着人工智能技术的日益成熟和完善，我们相信这项技术将更加广泛地应用于各个医疗领域和行业中，为病患提供更加精准、安全和有效的医疗服务。
决策支持系统在医院管理中的应用研究
决策支持系统在医院管理中的应用研究概述：决策支持系统（DSS）是一种以计算机技术为基础，为管理者提供决策制定的支持和帮助的软件系统。
在医院管理中，DSS可以帮助管理者更加科学、准确地做出决策，提高医院的管理效率和质量。
本文将探讨DSS在医院管理中的应用及其作用。
一、患者流程管理DSS可以通过收集和分析患者就诊数据，帮助医院管理者优化患者流程，提高就诊效率。
通过DSS系统，医院可以实时了解患者就诊的整个流程，包括挂号、就诊、检验、开药等环节，从而找出病程中可能存在的瓶颈，并针对性地进行改进。
此外，DSS还可以根据患者的就诊记录，提供个性化的医疗服务，以满足患者的需求。
二、资源管理医院的资源管理涉及到人力、物力、财力等多个方面，DSS可以帮助医院管理者合理分配和利用这些资源。
首先，DSS可以通过数据收集和分析，帮助医院管理者实现对人力资源的优化配置。
例如，根据医生的出诊情况和患者的需求，DSS可以自动分配医生的排班，以最大程度地满足患者的就诊需求。
此外，DSS还可以为医院管理者提供采购决策的支持，通过对药品和设备的需求进行预测和优化，避免了物资的浪费和过度采购。
三、质量管理医院的质量管理是保证医疗服务质量的重要环节，DSS可以帮助医院管理者实现对质量的监控和改进。
首先，DSS可以实时收集医院内部的各项指标数据，如就诊时间、手术成功率、护理质量等，并通过数据分析，及时发现和纠正潜在的问题。
其次，DSS可以建立医院内部的知识库，收集和整理医学研究成果和临床经验，为医生提供最新的医疗知识和技术指导，提高医生的诊治水平。
四、风险管理医院管理中存在各种风险，包括医疗事故、患者投诉等，DSS可以帮助医院管理者及时发现和应对这些风险。
首先，DSS可以通过对患者就诊数据的分析，实现对患者风险的预测和警示。
例如，通过分析病历和实验室检查结果，DSS可以提前发现患者患某种疾病的风险，并采取相应的预防措施。
其次，DSS可以建立医疗事件的风险管理系统，帮助医院管理者对医疗事故进行追踪和分析，并采取相应的改进措施，提高医疗安全水平。
医学诊断决策支持系统设计与开发研究
医学诊断决策支持系统设计与开发研究随着医学信息技术的迅猛发展，医学诊断决策支持系统(DSS)在临床实践中发挥着重要作用。
医学诊断决策支持系统是基于计算机技术和医学知识的融合，旨在为医生提供全面的信息和辅助决策的工具。
本文将探讨医学诊断决策支持系统的设计与开发研究。
一、系统设计医学诊断决策支持系统的设计应充分考虑医生的需求和实际操作情况。
首先，系统需要具备可靠的数据源，可以从医生的电子病历系统、实验室数据库和医学文献数据库等多个数据源获取必要的信息。
其次，系统需要具备合理的算法和模型，可以根据不同的病情进行诊断和预测。
例如，可以利用机器学习算法对病人的数据进行分类和聚类分析，帮助医生准确判断病情和制定治疗方案。
此外，系统还应支持与其他医学设备和系统的集成，实现信息的共享和传输。
系统设计还应注重用户友好性和易用性。
医生是系统的最终用户，系统的设计应强调用户体验和界面设计，使得医生可以方便快捷地使用各种功能。
同时，系统还应提供多种形式的输出结果，包括文字、图像和报告等，以满足不同用户的需求。
二、系统开发医学诊断决策支持系统的开发需要综合考虑技术、医学和管理等多个方面的知识。
首先，需要选择适合的开发平台和技术工具，以确保系统的稳定性和可扩展性。
常用的开发平台包括Java、C++和Python等，技术工具包括数据库管理系统、模型训练工具和人机界面开发工具等。
其次，系统的开发还需要医学专家的参与。
医学专家可以提供丰富的临床经验和专业知识，帮助设计合理的算法和模型。
医学专家还可以参与系统的测试和评估，提出改进建议，确保系统的准确性和可靠性。
在系统开发的过程中，还应注重数据的质量和隐私保护。
医学诊断决策支持系统需要处理大量的病人数据，包括个人信息、病历数据和实验室结果等。
因此，系统的开发应遵循相关的法律法规和隐私保护准则，确保病人数据的安全和保密。
三、研究方向医学诊断决策支持系统的设计与开发研究仍面临一些挑战和机遇。
病历科工作中的决策支持系统
病历科工作中的决策支持系统病历科是医疗机构中非常重要的部门，负责管理和处理病人的电子病历，以及为医疗团队提供必要的信息支持和决策支持。
随着信息技术的不断发展，决策支持系统（Decision Support System，DSS）在病历科的工作中发挥着关键作用。
本文将探讨病历科工作中的决策支持系统的应用和影响。
一、决策支持系统在病历科工作中的定义和作用决策支持系统是一种基于计算机和信息技术的工具，用于支持医疗专业人员在临床决策中做出准确、高效和科学的判断。
在病历科工作中，决策支持系统能够帮助医护人员快速获取和处理大量的病历数据，提供全面的病历信息和辅助决策的建议，使医疗团队更加精确和高效地进行诊断和治疗。
二、决策支持系统在病历科工作中的优势和挑战1. 优势：a. 数据整合和共享：决策支持系统能够将不同来源的病历数据整合在一起，为医疗团队提供统一的数据平台，实现数据的共享和交流。
b. 模型和算法应用：决策支持系统可以应用各种模型和算法，对病历数据进行分析和预测，为医护人员提供科学的决策依据。
c. 自动化和实时更新：决策支持系统能够自动收集、整理和更新病历数据，保证数据的实时性和准确性，提供及时的决策支持。
2. 挑战：a. 数据安全和隐私保护：决策支持系统处理的是大量的敏感病历数据，必须加强数据的安全性和隐私保护，避免数据泄露和滥用。
b. 技术和设备要求：决策支持系统需要运行在先进的计算机和网络设备上，对技术和设备的要求较高，需要不断更新和升级。
c. 使用培训和接受度：决策支持系统的使用需要医护人员具备一定的信息技术知识和操作技巧，对于一些老年医生和护士可能存在使用难度。
三、决策支持系统在病历科工作中的应用案例1. 疾病诊断和治疗决策支持：决策支持系统可以根据病人的病历数据，结合临床指南和科学研究结果，为医护人员提供疾病诊断和治疗的建议和决策支持，提高医疗质量和效果。
2. 病历质量管理和监控：决策支持系统可以对病历数据进行自动分析和评估，识别异常和错误，帮助医护人员提高病历书写质量和规范性。
医疗诊疗决策支持系统的设计与实现方法
医疗诊疗决策支持系统的设计与实现方法随着计算机科学与医学的不断发展，医疗诊疗决策支持系统（CDSS）在医疗领域的应用越来越广泛。
CDSS是一种利用人工智能和数据分析技术，为医生提供辅助决策的系统。
它能够根据患者的病情、病史以及医学知识库等信息，为医生提供诊断、治疗方案等方面的建议和决策支持，帮助提高诊断的准确性和治疗的效果。
设计与实现医疗诊疗决策支持系统需要考虑以下几个方面。
首先，搜集和整理医学知识。
医疗诊疗决策支持系统需要依赖大量的医学知识来提供决策支持。
因此，设计与实现系统的第一步是搜集和整理医学知识。
这些知识可以来自于医学文献、专家的经验以及临床实践。
搜集到的知识需要进行标准化和归纳整理，构建成知识库以供系统使用。
其次，建立患者关联数据的数据库。
医疗诊疗决策支持系统需要分析患者的病情和病史等相关数据来进行决策支持。
因此，设计与实现系统的第二步是建立患者关联数据的数据库。
这个数据库应该能够存储和管理患者的关键信息，如病情描述、病史、检查结果、药物治疗等。
同时，这个数据库还需要提供查询和分析功能，以支持系统对患者数据的处理和利用。
接下来，设计系统的决策算法。
医疗诊疗决策支持系统需要根据病情和患者数据来生成决策建议。
因此，设计与实现系统的第三步是设计和实现相应的决策算法。
这些算法可以基于规则、机器学习和统计分析等方法。
规则可以是基于专家知识构建的，机器学习可以通过学习来自动发现和利用数据中的模式和规律，统计分析可以根据大量患者数据进行患者群体特征的归纳和推断。
这些算法需要能够对患者的病情进行评估和预测，并为医生提供相应的决策建议。
此外，设计用户界面和交互方式。
医疗诊疗决策支持系统需要提供良好的用户界面和交互方式，以便医生能够方便地使用系统并获得决策建议。
因此，设计与实现系统的第四步是设计和实现用户界面和交互方式。
用户界面应该直观易懂，能够展示患者的关键信息和决策建议，并提供相应的查询、分析和操作功能。
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• 判断实验结果 • 在验证实验结果时除了上述47例外，还利用了 原来没有考虑的脑干出血3例，脑干栓塞1例， 其结果见表2-8，由表可知：病理诊断为G1类 计24例，计量诊断符合20例；病理诊断为G2类 计6例，计量诊断符合4例；病理诊断为G3类计 17例，计量诊断符合16例。 • 若将病理诊断G1与G2合并后分为出血类(G1+G2) 和栓塞类(G3)二大类，则病理诊断G1+G2类计 30例计量诊断符合28例；栓塞17例中符合16例； 同时，3例脑于出血全部符合，只有l例脑干栓 塞误分在G1类中。
应用举例一: 如对某地区1207位阑尾炎思考的资料 统计为表3-1。按慢性阑尾炎、急性阑尾炎、阑 尾炎穿孔三类统计症候频率(腹痛开始部位、恶 心呕吐、大便、体温、体征及体检结果)。 –若已知慢性阑尾炎H1、急性阑尾炎H2、阑尾 炎穿孔H3发生的先验概率分别为： P(H1)＝0.391 P(H2)＝0.493 P(H3)＝0.116 –现有一阑尾炎患者、开始上腹痛，之后呕吐， 腹泻，人院体温37℃．全身腹肌紧张，压痛， WBC(白细胞)数达19350。
二、医学决策基本过程
• 逻辑推理： – 如A能推出B、B能推出C，则A一定能 推出C。 – 由于医学中没有严格的规则，所以用 得少。 • 归纳推理： • 启发式推理： – 上一次推理得出的结论，做为第二次 循环推理的前提，循环推理，逐步求 精。
• 临床上的鉴别诊断： – 不同的疾病为不同的概念集合，而不 同疾病之间有很多交集。 – 鉴别诊断：区分交集部分的不同集合。
• 在运用贝叶斯模型时须要注意的问题
–模型中j种疾病互斥，先验概率之和要为 l(即要构成一个完整的疾病群). –先验概率的确定。参考文献报道和历史资料 统计频率作为近似估计。 –条件概率的确定。 –用于鉴别诊断的症候指标是互相独立无关的。 –当计算出各后验概率P(Hj|A)后，作为临床 判断的依据只有当P(Hj|A)(j＝l，2，…,n) 间差距达五倍以上时方可下结论，或是当某 一后验概率值达0．85才下结论。
• 医院信息系统的决策支持 – 医学决策支持：医疗工作中的计算机 辅助决策支持 – 管理决策支持：计算机辅助管理决策 支持 • 决策支持基础 – 统计学 – 数据仓库 – 人工智能
• 医学决策支持：临床医生经常为病人的 诊断、治疗作出决定。这些临床决定亦 即临床决策（clinical decision）。 • 决策（decision making）就是为达到同 一目标在众多可以采取的方案中选择最 佳方案。 • 临床决策支持系统:指帮助医务上述疾病概率，诊断概率和死亡、 治愈概率，如对1000人进行诊断、治 疗，其所获得的益处，是否比不进行 诊断检查和手术更大？可以用一个决 策树（下图）进行分析比较。
由JC Sisson等人的一个关于胰腺癌的决策树模型
–从以上决策树可见，不作该项检查的死 亡者为12例，均为胰腺癌病人。用该项 检查手术后死亡12.5人，其中有5例为 非胰腺癌病人。而且新的检查使44例非 胰腺癌患者的胰腺功能因手术而可能受 到损害。因此这项检查对病人是弊大于 利，不宜使用。
–贝叶斯条件概率决策诊断模型及最大似然诊 断模型使用时必须预先知道所规定的全部征 候表现，然后再进行综合分析、判断。 –临床医师的诊断过程常是根据已掌握的病人 的临床表现，结合自己的知识与经验进行分 析、判断和逐步问诊、检查后再分析及再判 断，直至有足够把握作出结论。 –贝叶斯逐步问诊模型就是仿效这种过程，进 行逐步提问和逐步分析的计量诊断模型。
（三）人工智能和专家系统技术
• 人工智能是用机器来模拟推理,学习与联 想的功能。 • 专家系统是指运用一个或多个专家提供 的特殊领域知识进行推理和判断, 以求解 那些需要专家才能解决的复杂问题的一 种智能计算机程序。 •。
• 以专业知识来解决困难问题的计算机程 序 • 以逻辑演绎或专家的经验法则来模拟人 类的推理 • 其过程是透过对问题特征的了解，进而 向系统中的专家知识库咨询，并藉由经 验法则的应用，产生所需的答案 • 专家系统是一种具逻辑性推理能力，以 其储存某特定领域或专家知识来解决现 实问题的计算机系统
2）概率与频率 • 概率:可用一个小于或等于1的正数P(A) 来表示事件A出现的可能性,P(A)就称为 事件A的概率。
–较大的可能性用较大的数字来标志 –较小可能性的就用较小的数字来标志
• 频率:当概率值不易求出时我们往往取频 率作为概率的近似值，频率的概念比较 简单可以很方便地求出。
3）贝叶斯定理 • 条件概率: –有时除了要知道事件的概率P(A)外，还 需要知道在“事件B已出现”的条件下， 事件A出现的条件概率P（A|B）。例如， 我们需要知道在某疾病B发生条件下，症 状A出现的概率时就要计算条件概率 P（A|B）。
贝叶斯定理
n
P(Di|S)=P(Di )×P(S|Di)/∑ P(Di )×P(S|Di) i=1
• D1,D2,…Dn分别表示n种互斥的疾病,Di为第i个疾 病; • P(Di)为Di的先验概率(疾病发生的概率)。 • S为用于这些疾病鉴别诊断的某一临床表现或检验 结果的组合（症候） • P(S|Di)为疾病Di的症状S发生的概率； • P(Di|S)为症状S提示疾病Di发生的概率（后验概率）
（一）贝叶斯公式和决策理论 1）事件及其相互关系 • 必然事件：在一定条件下必须出观的现象 • 不可能事件：在一定条件下必然不出现的 现象。 • 随机事件：在一定条件下，可能出现也可 能不出现。
• “两事件A,B中至少有一个出现”也是一 事件，称此事件为A,B的和，记作AUB; • 事件“A1,A2,A3,….An中至少有一出现 称为Al，A2…An的和，记为Al UA2…Un。 • 若“n个事件A1,A2,A3,….An都出现也是 一事件，则称为A1，A2…，An的交，记 作:A1∩A2∩…∩A n。
胆囊炎
阑尾炎
宫外孕
卵巢囊肿扭转
阑尾炎
阑尾炎
• 决策树由一些决策点、机会点和决策枝、 机会枝组成。一般用圆圈“○”表示机 会点，发生的结果不在医师的控制之下； 小方框“□”表示决策点，在决策点， 医师必须在几种方案中选取一种；决策 点相应的分枝称为决策枝；机会点相应 的分枝称为机会枝。（P171图8-1）
• 举例二：中风部位诊断。
– 基础资料：在因中风造成死亡的病例中选择发 作后24小时仍处于昏迷状态的47例为对象(62岁 -87岁)。 – 方法：在中风即刻到24小时内患者所表现的症 状中选择六项症状进行研究：
• • • • • • S1：呕吐 S2：陈施氏呼吸 S3：发作后血压上升到200mmHg以上 S4：单侧麻痹 S5：对光反射减弱或消失 S6：心房颤动
–诊断疾病分类： •G1：大脑前、中动脉支配区域的出 血与下丘脑出血 •G2：小脑出血与蛛网膜下腔出血 •G3：大脑中动脉支配区域的栓塞
–诊断表编制步骤： 对47例病人按G1，G2，G3三类分组， 计算出各组内每一症状出现的频率。 由于标本数不太多，所以症状出现率 为 0时 以 0.01表 示，出现 率为 1时 以 0.99表示。 •某患者出现的症状为S1，S3，S4，S5， 而S2和S6症状没有出现，根据表2-7 可分别计算出该患者分属三类的似然 函数。
得： P(H1|B)=0.02% P(H2|B)=32.2% P(H3|B)=67.76%
所以：诊断为阑尾炎穿孔（H3).
得： P(H1|B)=0.02% P(H2|B)=32.2% P(H3|B)=67.76%
所以：诊断为阑尾炎穿孔（H3).
3、贝叶斯临床决策系统设计实现 • 贝叶斯模型与传统医生诊断的差异
显然其症侯为B＝B13·23·33·42·51·61·73 ,则 B B B B B B
其P(Hj|B)(j＝l，2，3，4)的大小可通过公式算得。
• 其中，P(B|Hj)＝P(B13·23·33·42·51·61·73 B B B B B B |Hj) ＝P(B13 | Hj) P(B23 | Hj) P(B33 | Hj) P(B42 | Hj) P(B51 | Hj) P(B61 | Hj) P(B73 | Hj) (j=l，2，3) P(B|H1) ＝9．45×10-8 P(H1)P(B|H1)＝0．351×9．45× 10-8 ＝3．695× 10-8 同理P(H2) P(B|H2) =5.53 × 10-5 P(H3) P(B|H3) =1.136 × 10-4
专家系统的优点 （1）具有高度的针对性： （2）具有启发性： （3）透明性： （4）灵活性：
专家系统的组成
（1）知识库
• 细菌感染病治疗专家系统MYCIN 的一条规则如 下: • 如果: • 1) 有机体的本性不知道,且 • 2) 有机体的染色是革兰氏阴性,且 • 3) 有机体的形态是杆状的,且 • 4) 有机体的需氧性是需氧的, • 则: 存在强有力的启发性证据说明有机体的类别 是肠细菌科。
疾病A 交 集 疾病B 交 集
疾病A
疾病B
交集划分
非确定性的交集划分
• 决策分析的基本步骤： –供临床选择的治疗方法有时很多， 此时要筛除一些“劣”的决策，有利 于下一步的分析。 –确定各决策可能的后果，并设置各 种后果发生的概率。 –确定决策人的偏爱，并对效用赋值。 –在以上三步基础上去选择决策人最 满意的决策，即期望效用最大的决策。
三、医学决策支持系统的类型
• 建立目的划分：
–更好了解患者状况的系统 –试图提供最佳的治疗决策的系统
• 工作方式划分
–被动系统 –半自动系统 –主动系统
四、医学决策系统的功能
• • • • • 用药指导 传递行政信息 医师指令的饿自动评价 自动报警、提示和警戒 诊断帮助
五、 医学决策支持的基本方法
• 先验概率,表示医生在具体诊断某患者前所 掌握的疾病Di的发病情况。 • P(S|Di)为在已知疾病Di条件下，各症状S 出现的“条件概率”，即某临床症候A的可 能性，它可以通过收集足够数量的病例容 易地得到。 • P(Di|S）称为后验概率，表示在患者症状S 出现时,患疾病Di的可能性。