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专题
2019/1/22 17:56

基于临床知识图谱的慢性肾病辅助决策模型研究

邮电设计技术  王 琦,康亮环,刘国臻

王 琦(北京大学),康亮环,刘国臻(北京聚人天下科技有限公司)

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摘要:提出了一种基于知识图谱的临床辅助决策系统构建方法。首先,通过建立标准数据模型,对多源数据进行汇聚,建立医学语料库;通过专家路径及医学教科书,参考UMLS的两层结构建立知识图谱的主干;然后通过医学自然语言处理及人工标注机制,对数据进行标准化处理,并通过数据挖掘建立概率模型,为知识图谱补充枝叶;基于知识图谱建立智能问诊路径,解决医生与辅助决策系统的交互问题。通过以上的路径建立起面向基层医生的肾病临床辅助决策系统,实现基层医生对慢性肾病标准化、规范化诊断和转诊,做到慢性肾病早发现、早治疗,起到了较好的效果。

关键词:慢性肾病;知识图谱;临床辅助决策;自然语言处理

doi:10.12045/j.issn.1007-3043.2018.12.015

引言

近年来,慢性疾病发病率呈急剧上升趋势,已经成为影响居民健康水平提高、阻碍经济社会发展的重大公共卫生问题和社会问题。2012年柳叶刀文章指出,中国成人慢性肾病的患病率约10.8%,总数高达1.2亿人,而这一数字依然在持续增长。但实际检出率远远低于这个数字。实行分级诊疗、赋能基层医疗,能够解决医疗资源的供需矛盾,对实现慢性疾病控制、患者健康管理等起到十分关键的作用。

在此背景下,利用医疗大数据和自然语言处理技术,基于临床数据和专家经验构建慢性肾病知识图谱,形成面向基层医疗业务的慢性肾病的临床辅助模型,实现基层医生对慢性肾病标准化、规范化诊断和转诊,做到慢性肾病早发现、早治疗。

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