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【摘要】：醫(yī)療行業(yè)電子病歷數(shù)據(jù)的不斷累積,為智慧醫(yī)療系統(tǒng)的研究與設(shè)計的提供了大量的數(shù)據(jù)支撐。所以在線問診系統(tǒng),開發(fā)基于病歷數(shù)據(jù)的輔助問診系統(tǒng)可幫助醫(yī)生進行問診工作,為診斷提供有效參考意見。本文依據(jù)醫(yī)院一般門診的實際問診流程,采用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理方法構(gòu)建了問診模型來推理醫(yī)生的診斷過程。問診模型通過模擬醫(yī)生與患者的信息動態(tài)交互方式,將病歷拆分為更精細的粒度(癥狀),從而實現(xiàn)輔助問診需求。本文的主要工作有:(1)實現(xiàn)電子病歷結(jié)構(gòu)化在問診過程中,醫(yī)生需重復(fù)詢問患者是否具有其他癥狀來做最終的診斷。所以,輔助問診系統(tǒng)期望能對醫(yī)生提問的癥狀詞做推薦,推薦詞即相關(guān)癥狀信息。在電子病歷文本中提取癥狀要素是構(gòu)建問診模型基礎(chǔ)工作。本文通過醫(yī)學(xué)實體定義、病歷數(shù)據(jù)標注、醫(yī)學(xué)實體識別來完成電子病歷結(jié)構(gòu)化工作。文中一共定義了 8種實體,標注了一萬多份病歷數(shù)據(jù),最終采用-CRF模型加規(guī)則聯(lián)合識別的策略,準確率達0.938。(2)設(shè)計與實現(xiàn)基于電子病歷數(shù)據(jù)的問診模型問診模型主要包括癥狀推薦和疾病預(yù)測兩部分。根據(jù)先問后診策略,實現(xiàn)了基于N-Gram和LSTM文本分類的問診模型。根據(jù)先診后問策略,實現(xiàn)了基于決策樹和LSTM文本分類的問診模型和基于決策樹和強化學(xué)習(xí)的問診模型。通過選取神經(jīng)內(nèi)科、消化科、心內(nèi)科和兒科四個科室病歷數(shù)較多的的十種疾病的病歷數(shù)據(jù)作為模型的訓(xùn)練集在線問診系統(tǒng),并從疾病診斷準確率和對話輪數(shù)角度對比分析了三個模型的效果。其中,基于決策樹和強化學(xué)習(xí)的問診模型優(yōu)于其他兩個模型。在對話輪數(shù)為6時,其診斷準確率達0.679。(3)開發(fā)基于問診模型的交互網(wǎng)站為了問診模型的實際使用,本文開發(fā)了輔助問診系統(tǒng)。該系統(tǒng)提供病歷管理、癥狀推薦和疾病預(yù)測功能。癥狀推薦模塊用于交互性輔助問診,疾病預(yù)測模塊用于直接輔助診斷。通過問診交互網(wǎng)站,用戶可切換三個問診模型得到不同推薦癥狀詞和預(yù)測疾病來為下一步問診作參考。