专利名称：基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法
技术领域：
本发明涉及一种疾病辅助判断方法，特别是利用数据关联分析的疾病辅助判断方 法，属于信息分析和辅助决策领域，可用于临床诊断支持系统。
背景技术：
临床诊断是医疗机构和医生最基本的医疗业务行为之一。如果医务人员能在第一 时间分析患者病因，确定可能的治疗方案，就能赢得最佳治疗时间，对抢救患者生命、保障 群众身体健康方面具有非常大的积极作用。由于临床诊断过程复杂，要求医生具备比较丰 富的临床经验，特别是一些疑难杂症，目前这种临床诊断经验都依赖于医生个人经历，还缺 少实际的辅助诊疗支持。因此构建临床诊疗的辅助指南系统对提高医生业务水平，增加诊 断的科学性，节约时间成本，积累各种诊疗经验具有重要的现实意义。临床辅助诊疗系统是一种以信息处理技术为基础、融入人工智能的临床诊断支持 系统。借助本系统的辅助诊疗流程，临床医生将能够获得与每项诊断相关的信息和内容 (疑似疾病、处方、经验教训、相关的图片、视频、文本及其文献等)，更快更方便的寻找对个 证临床问题的相关知识。例如，设某种疾病F可能出现3种临床表现El E3，在实际病人中就可能有如下7 种情况①E1、E2、E3 ；②E1、E2 ；③E1、E3 ；④E2、E3 ；；⑤El ；⑥E2 ；⑦E3。即其复杂程度 有勻+C32+C33种可能。如果按一般诊疗专家系统生成规则的原理，必须用7条规则描述， 才能保证实际运作中对信息的处理不会遗漏。但是当有j种疾病、η个临床表现出现时，且 j、η足够大时(如m彡1000, j ^ 1000)，其组合数之和已趋向无限大，即其复杂程度有无 限种可能，一般的生成规则是不可能对其进行全面描述的。
发明内容
作为对医务人员临床诊断的辅助支持，本发明的目的主要有两个，一是利用长期 积累的临床疾病知识和经验构建临床诊疗疾病知识库；二是利用构建的知识库，通过建立 分析查找算法为医生临床诊断提供辅助服务。本发明所述基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法，包括如下步骤步骤0 根据临床经验和专家数据将每种疾病相关的症状条目的集合(即每种疾 病表现出来的症状集合，集合元素为患该疾病时可能出现的症状)构成一个疾病模型α = (ai;a2, -,ak,…，，其中m为该疾病所表现出的症状的个数；将各疾病模型作为疾病库 的构成元素；将疾病库中各个疾病模型涉及到的症状作为症状库的构成元素，建立症状库； 作为优选，症状库带有分类导航；步骤1 根据患者的症状信息，首先在症状库中选择1个或1个以上症状，作为患 者的症状集合E ；作为优选，先输入患者的主要症状；步骤2 根据选定的症状在预设的疾病库中查找所有带有这些症状的疾病，并按 照相关度或疑似概率从高到低排列为疾病列表；
步骤3 将疾病列表列出，同时将与步骤1中选定的症状有关联的其它症状按照出 现频率从高到低列为症状列表，包括步骤2所述疾病列表涉及的其它症状；步骤4:从步骤3列出的症状列表中补选症状添加到患者的症状集合E中；或者直 接从疾病列表中选定一个疾病模型进行先期定位；步骤5 如果补选了新的症状，则在步骤3列出的疾病列表中查找所有带有当前症 状集合E中症状的疾病，并按照相关度或疑似概率从高到低排列为新的疾病列表；如果从疾病列表中选定了一个疾病模型，则将预存的该疾病的所有其它症状显示 出来，供用户进一步选择；如果用户此时增加或删除选定的症状，则返回步骤2，即引发新 一轮疑似疾病的定位和筛选；如果用户不再增加或删除症状，则继续进行步骤3 ；步骤6 根据用户选定的疑似疾病，提供该疾病的相关信息，包括疾病基本情况介 绍、所需要的检查项目和检查指标、常规治疗方法，用药信息等。步骤2和步骤5中所述按照相关度或疑似概率从高到低排列为疾病列表的方法包 括如下步骤步骤a 根据患者当前选定的症状集合E计算其对待排序的每个疾病的患病概率； 方法是，该患者患有疾病Hi的概率为P (Hi ι β ) = [P (Hi I bi) +P (Hi | b2) +··· +P (Hi | bj) +··· +P Qii | bn) ] /n ；其中7 Σ^ι^)^)其中…表示症状集合E中的特定症状，Hi表示待排序的特定疾病，P(HJbj)为患 者出现症状bj时，患疾病Hi的概率；P (bj I Hi)为患者患疾病Hi时出现症状bj的概率；P (Hi) 为患者患疾病Hi的先验概率，通常都为依据医学临床经验的预设值；D为待排序的疾病模 型的个数；步骤b 将步骤a所获得的概率从高到低进行排序，从而获得疾病列表。对比现有技术，本发明的有益效果在于，从医生对患者诊断治疗的实际需要出发， 依据医生实际工作中诊断病人的步骤，最大限度地利用有限的已知信息，可以进行信息的 追加和删改，最大可能的模拟现实情况。采用自成规则对获得的信息(症状等内容)进行 充分模拟，适合疾病的信息源的随机性和动态性的复杂情况。
图1为辅助诊疗处理的流程图；图2为疾病和症状的关系图。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明内容进行解释，首先附图1给出了本发明的实施 流程图。在此技术方案中，首先构建疾病库、症状库。症状与疾病是多对多的关系，每个症 状对应多个疾病，每个疾病对应多个症状，不同的症状组合可能由不同的疾病所引起的；每个疾病会表现出一个或若干个症状，见附图2。症状是疑似疾病的主要特征。所建立的症状 是疾病过程中机体内的一系列机能、代谢和形态结构异常变化所引起的病人主观上的异常 感觉的集合，如呕吐、疼痛、畏寒等。应用本发明的辅助诊疗流程实施例步骤1 根据患者的描述信息，首选选择症状El、E2，如先选定症状“腰部酸痛”、 “尿血”；步骤2 在疾病库中检索所有带有症状El、E2的疾病模型；步骤3 将所有带有症状El、E2的疾病模型列出，同时列出与El、E2有可能关联的 其它症状供用户选择；步骤4:用户可以从列出的症状列表中补充新的症状，以完善疾病模型；也可以直 接选定一个疾病进行先期定位；步骤5 如果用户增加了新的症状如E3、E4，则此时会对疾病模型的生成产生影 响，症状越多，疾病模型的完成度越高，根据自成规则产生的疾病组合也越多；根据贝叶斯 计算获得的概率越高，疑似疾病的排行度也越高；选定一个疾病后，系统还会列出这个疾病下的所有症状，此时用户还可以再次根 据自身实际情况进行增减，以便进行确诊；步骤6 列出与该疾病相关的其它医学知识和信息。所述疾病的相关信息包括疾 病基本情况介绍、所需要的检查项目和检查指标、常规治疗方法，用药信息中的1种或1种 以上的组合。“同病异症和异病同症”都是临床中遇到的复杂情况，而医生需要诊治的是针对某 个具体病人。在搜索疾病的过程中可以不断地模拟，充分地利用已经获得病人的信息和发 挥医生思维的能动性，提高最终结果的准确性。利用本发明，医生可以进行信息的追加和删 改，不断地积累与完善自己的经验，也可吸收和继承其他专家的知识经验或智能系统，使医 生的思维和逻辑推断不断获得理性升华。同时也避免了许多医学专业人员与计算机专业人 员之间进行信息交流时不可避免的各自理解上的差异，比较真实地反映医生的思维模式和 具有良好的专业水准，保证了系统的专业性、可靠性与稳定性。以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说 明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范 围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明 的保护范围之内。
权利要求
1.一种基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法，其特征在于，包括如下步骤 步骤0 根据临床经验和专家数据将每种疾病相关的症状条目的集合构成一个疾病模型α = (ai;a2, -,ak,…，，其中m为该疾病所表现出的症状的个数；将各疾病模型作 为疾病库的构成元素；将疾病库中各个疾病模型涉及到的症状作为症状库的构成元素，建 立症状库；步骤1 根据患者的症状信息，首先在症状库中选择1个或1个以上症状，作为患者的 症状集合E ；步骤2 根据选定的症状在预设的疾病库中查找所有带有这些症状的疾病，并按照相 关度或疑似概率从高到低排列为疾病列表；步骤3 将疾病列表列出，同时将与步骤1中选定的症状有关联的其它症状按照出现频 率从高到低列为症状列表，包括步骤2所述疾病列表涉及的其它症状；步骤4 从步骤3列出的症状列表中补选症状添加到患者的症状集合E中；或者直接从 疾病列表中选定一个疾病模型进行先期定位；步骤5 如果补选了新的症状，则在步骤3列出的疾病列表中查找所有带有当前症状集 合E中症状的疾病，并按照相关度或疑似概率从高到低排列为新的疾病列表；如果从疾病列表中选定了一个疾病模型，则将预存的该疾病的所有其它症状显示出 来，供用户进一步选择；如果用户此时增加或删除选定的症状，则返回步骤2，即引发新一 轮疑似疾病的定位和筛选；如果用户不再增加或删除症状，则继续进行步骤3 ； 步骤6 根据用户选定的疑似疾病，提供该疾病的相关信息； 其中，步骤2和步骤5中所述按照相关度或疑似概率从高到低排列为疾病列表的方法包括如 下步骤步骤a 根据患者当前选定的症状集合E计算其对待排序的每个疾病的患病概率；方法 是，该患者患有疾病Hi的概率为
2.根据权利要求1所述一种基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法，其特征在 于，所述症状库带有分类导航。
3.根据权利要求1所述一种基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法，其特征在 于，在步骤1中，先输入患者的主要症状。
4.根据权利要求1-3所述任一种基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法，其特征在于，步骤6所述疾病的相关信息包括疾病基本情况介绍、所需要的检查项目和检查指标、 常规治疗方法，用药信息中的1种或1种以上的组合。
全文摘要
本发明所述基于诊断要素数据关联的疾病辅助判断方法，属于信息分析和辅助决策领域。根据临床经验和专家数据建立疾病库，再将疾病库中各个疾病模型涉及到的症状作为症状库的构成元素建立症状库；根据患者的症状信息，在症状库中选择症状，作为患者的症状集合；根据选定的症状在预设的疾病库中查找所有带有这些症状的疾病，并按照相关度或疑似概率从高到低排列为疾病列表。本发明从医生对患者诊断治疗的实际需要出发，依据医生实际工作中诊断病人的步骤，最大限度地利用有限的已知信息，可以进行信息的追加和删改，最大可能的模拟现实情况。采用自成规则对获得的信息(症状等内容)进行充分模拟，适合疾病的信息源的随机性和动态性的复杂情况。
文档编号G06F19/00GK102110192SQ20111008366
公开日2011年6月29日 申请日期2011年4月2日 优先权日2011年4月2日
发明者代涛 申请人:中国医学科学院医学信息研究所