基于电子病历可视分析的临床诊断模型

针对当前医生在临床诊疗过程中缺乏系统有效的手段,以及隐藏在大量电子病历中的医学知识没有得到充分利用的现状,研究了利用可视分析和数据挖掘相结合的方法,辅助医生进行临床诊疗服务.本文以不明原因发热疾病为例,首先对电子病历进行数据预处理和结构化提取,然后结合具体需求进行可视组织与分析,再利用数据挖掘相关算法对患者大量症状和发热原因之间的关系进行学习,帮助医生发现病历中潜在的医疗知识,辅助医生进行诊断.在上述工作的基础上,构建了一个面向临床诊疗的可视分析与辅助诊断框架,并给出了系统实例加以验证,结果表明该系统可以有效的帮助医生分析不明原因发热电子病历内的知识,有利于进一步的疾病诊断,缩短了平均确诊时间.     

粗集在医疗诊断知识支持中的应用

医疗诊断需要医生的临床经验,开发辅助诊断系统具有重要的意义。大量的病历蕴涵专家丰富的诊疗知识,但长期以来得不到充分的开采利用。而粗集是约简决策表、挖掘知识的新方法。文章以ICU医疗诊断辅助系统为例,设计了一个基于粗集的医疗诊断知识支持工具。     

基于知识库分割的多知识库整合方法

知识库是集团企业云制造平台中知识服务的重要基础,知识库的质量直接决定着知识服务的质量。目前单一分散的知识库不能提供统一的知识资源全局视图,不利于知识资源的共享。多知识库整合技术已经成为该领域的研究热点之一。提出一种基于知识库分割的多知识库整合方法,采用基于蚁群聚类的分割策略,将知识库有效划分为知识块集。在知识块间利用语义概念映射生成知识块间映射图,从而实现多知识库整合。通过对算法的时间复杂度进行分析,表明该方法在时间复杂度方面要优于基于最小概念集的多知识库整合方法;实验结果也表明该方法在运行性能方面明显优于已有的方法。     

基于领域本体的中医语义推理诊断系统

本文基于本体理论建立中医系统知识库,并在此基础上开发智能诊断系统。为了在诊断推理中与用户输入的症状相匹配,文中采用统计学中的TFIDF结合语义思想的方法进行相似度计算排序解决,该系统为中医临床医生提供一个诊疗决策的优良工具。     

基于多重注意力机制的中文医疗实体识别

医疗实体识别是从医疗文本中识别疾病、症状、药物等多种类型的医疗实体，能够为知识图谱、智慧医疗等下游任务的发展提供支持。针对现有命名实体识别模型提取语义特征较单一、对医疗文本语义理解能力不足的问题，提出一种基于多重注意力机制的神经网络模型MANM。为捕获文本中更丰富的语义特征，在模型输入中引入医疗词汇先验知识，通过自注意力机制获取医疗文本的全局语义特征，并利用双线性注意力机制获取词汇和字符层面的潜在语义特征，得到包含字词间依赖关系的特征向量。为提高模型的上下文信息捕捉能力，采用改进的长短时记忆网络提取文本时序特征，同时设计多头自注意力机制获取词语间隐含的关联语义特征。最后融合上述多层次语义特征，利用条件随机场进行实体识别。在公开数据集CMeEE、CCKS2019、CCKS2020上进行对比实验，实验结果表明，MANM模型在3个数据集上的F1值分别达到64.29%、86.12%、90.32%，验证了所提方法在医疗实体识别中的有效性。     

融合知识图谱和深度学习方法的问诊推荐系统

近年来,随着互联网的普及和大数据分析等技术的发展,人们对移动医疗服务的需求越来越迫切,具体表现为根据症状确定自己患有的疾病以及根据疾病选择服务质量较好的医院及医生.为了解决上述问题,基于知识图谱和深度学习技术设计并实现了一种问诊推荐系统.基于互联网开放的医疗数据,构建了"疾病-症状"知识图谱,帮助用户根据症状自查,并以知识图谱嵌入模型训练知识图谱中实体的嵌入向量表示,根据向量的欧式距离相似度选取最相近的疾病实体丰富推荐选项,两者结合实现疾病诊断服务.同时,基于社交媒体的评论数据,结合现有的医疗服务质量评价指标,使用了深度学习的分析方法,自动给出医生的服务质量多维度的评分,为用户提供医生医院推荐服务.最后,通过构建测试集以及设计调查问卷等方式,验证了疾病诊断服务和医生医院推荐服务的准确率分别达到了74.00％和90.91％.     

嵌入知识语义的医疗领域对话系统

由于领域知识图谱包含丰富的相应领域下实体及实体间关系的知识语义,能够为领域对话的回复提供重要参考,提出一种BERT融合BiLSTM的对话训练方法。基于医疗知识图谱,将知识语义的图谱信息融入对话系统,使用TransE模型将已有的医疗图谱数据融入多轮对话,通过扩充知识库的信息扩大对话系统的适用范围,对比GPT2和BERT模型在已有多轮对话数据集上的效果。实验结果表明,该方法F1值达到92.59%,满足了对话系统对回复严谨性的要求。     

基于优化随机森林算法的乳腺癌分类诊断

为有效辅助医生筛选乳腺癌恶性肿瘤,提出一种基于人工鱼群优化的随机森林模型.通过改进的smote加权采样等方法对原始数据集进行均衡处理,采用皮尔森相关系数法提取与乳腺癌恶性肿瘤相关性强的特征作为模型的输入,通过人工鱼群算法优化随机森林模型,寻找最优的模型参数,对乳腺癌数据集进行分类诊断.实验结果表明,所提优化模型具有较好...     

航空术语语义知识库辅助构建方法

语义知识库是自然语言处理任务的基础性资源,广泛应用于语义计算和语义推理等任务。现有的大规模语义知识库基本都是通用型知识库,缺乏特定领域的语义知识。为了弥补这种不足,该文基于HowNet的语义理论体系,提出了一种辅助构建航空术语语义知识库的方法。该方法根据航空术语的特点将辅助构建分成四个关键过程,构建了2 000条术语概念描述(DEF)。最后通过对人工标注的术语间相似度与根据术语DEF计算的术语间相似度结果的对比,验证了该构建方法的有效性。     

中文症状知识库的建立与分析

构建大规模的知识库是人工智能、自然语言理解等领域的基础任务之一。症状作为描述病人的主观感受和诊断疾病的重要依据,更是优化智能导诊、医学问答等任务的重要因素。该文在现有的医学症状知识库研究的基础上,结合症状的概念、特征及在医学诊断中发挥的作用,构建了一个公开的中文症状知识库。该知识库从症状的本体分类、相关疾病、发作部位及多发人群等层面对相关属性进行了详细描述,涵盖了8 772种症状,共计146 631条属性关系。所构建的症状知识库(CSKB)是中文医学知识图谱的重要组成部分,并为KBQA、知识推理及决策支持等应用提供了数据基础。     

基于关联规则的约简算法

该文研究了症状间的关联规则,并由它提出了一种约简算法。这种约简算法可以用于处理病案数据库中的数据,从而简化了数据库中的病案数据。     

缺锌对番茄、甜椒生长发育及矿质代谢的影响

研究了缺锌溶液培养对番茄 (Lycopersiconesculentummiller)和甜椒 (Capsicum frutescensL .Var.grossumBailey)两种蔬菜生长发育及磷、钾、钙、锌在植物体内各部位含量的影响 ,结果表明 :两种蔬菜叶部缺锌症状的出现与叶的含锌量关系并不大 ,而与叶的含磷量和含钙量密切相关 .叶部缺锌症状的出现 ,主要是由于叶内磷的过度积累产生的毒害作用和叶内钙含量的大幅度降低产生的有害影响 ,以及钾含量的降低造成离子平衡失调的结果 ,而供锌不足造成叶含锌量降低的直接作用并不是主要的 .     

Work fatigue and physiological symptoms in different occupations of high-elevation construction workers

The objective of this study is to investigate whether work fatigue and physiological symptoms that high-elevation construction workers experience would be affected by the occupations. Questionnaires of demographic data and subjective fatigue symptoms as well as some physiological measurements were carried out, pre- and post-shift, on scaffolders, steel fixers, formworkers, electrician-plumbers, concreters and miscellaneous workers at a high-rise building construction site. This study found that some subjective fatigue symptoms coincide with the life style of some workers and that the extent of fatigue symptoms and physiological strains varies among different occupations of construction workers. Scaffolders, steel fixers and formworkers are categorized as physically demanding fatigue type of workers, while concreters, electrician-plumbers and miscellaneous workers as general type. The prevalence and occurrence of subjective fatigue symptoms indicate high-elevation workers have more complaints of “projection of physical impairment” than “drowsiness and dullness” and “difficulty in concentration”. Some unexpected changes (i.e., post-shift measurements are greater than pre-shift ones) in some strength tests in scaffolders and concreters were consistent with the observations of how they exercised their bodies during work shift. Considerable variation of average heart rate among occupations was found, with scaffolders the highest and concreters the lowest. This study concludes that questionnaires of subjective fatigue symptoms and some physiological measurements can be used as indicators to predict the extent of strains or hazards which construction workers encounter. In terms of management program of safety and health, more attention should be paid to those physically demanding workers, such as scaffolders, workers with lower sense of safety and health, such as miscellaneous workers, and workers with older age, such as concreters.     

数据挖掘在给水管网安全中的应用

简要介绍了数据挖掘及其在给水管网安全中的应用。提出了一种基于数据挖掘的时间序列相似性查询方法。通过对事故症候相似性查询，建立安全预警系统，为调度员提供事故预警信息。     

基于遗传编程的轴承信号特征参数构造方法研究

针对早期故障诊断过程中,单个特征参数不能准确反映设备工作状态的问题,提出了基于遗传编程算法的特征参数构造方法。提取振动信号的时域和频域特征构造初始特征参数,采用遗传编程算法,对初始的特征参数进行组合优化,在时域和频域分别构建了复合特征参数,并用于滚动轴承典型故障的识别,同时引入检测指数,将优化前后的特征参数对轴承状态的识别效果进行对比分析。结果表明,构建的复合特征参数可有效识别滚动轴承状态。     

数据挖掘在给水管网安全中的应用

简要介绍了数据挖掘及其在给水管网安全中的应用。提出了一种基于数据挖掘的时间序列相似性查询方法。通过对事故症候相似性查询,建立安全预警系统,为调度员提供事故预警信息。     

体视学及其在古陶瓷中的应用

本文以古陶瓷复相显微结构图像为研究对象,利用体视学方法分析古陶瓷中釉的各相参数,并对其进行定量表征,为古陶瓷的研究与应用提供数据依据.     

基于K近邻的腧穴配方自动生成算法

针灸是中医的重要组成部分,运用新兴技术挖掘大量隐藏在针灸诊疗记录中的规律,既可推动针灸更好地为国民健康服务,又能促进中医现代理论体系的完善。腧穴（即穴位）的选择是针灸治病的关键,而运用现代技术选择腧穴的研究还处于起步阶段。以数据挖掘技术为手段,提出了一种基于K近邻方法的腧穴处方自动生成算法。该算法通过分析病历库中与目标现病史最相似K条病历的穴位配方,来自动给出患者针灸治疗的推荐方案。为更好地计算病历的相似性,根据针灸临床数据的特点分别采用了规范症状、一元字串（unigram）和二元字串（bigram）三种特征。在包含6 267条针灸临床病历的数据集上对算法的有效性进行了验证,实验结果表明使用一元字串和二元字串的特征更适合腧穴处方的自动生成,在删除或保留患者复诊数据这两种情况下F度量值分别可达到40.30%和62.71%。     

盘锦、营口地区水稻综合缺素症发生原因分析

对辽宁省盘锦、营口地区2001～2002年水稻综合缺素症进行的研究结果表明，该地区发生缺素症不同于以往描述的病症现象，其发病期在每年的6～7月份。主要症状为初期水稻抽出叶中段出现黄化斑，个别发展到叶间和叶基部。为了进一步弄清水稻缺素症发生原因，2001年进行田间试验和2002年进行水培试验。在田间试验中，对该地区水稻的土样、水样、植物样中的营养元素进行化学诊断。在水培试验中，对同一品种水稻进行了形态诊断。通过水培试验验证田间试验的结果，该地区主要缺乏B、Zn，其次缺Fe、Mn.缺素主要原因是6～7月份气温高，降雨少，土壤pH和HCO3^-高及全盐量增加，导致Zn、B、Mn、Fe等营养元素缺乏。