【摘 要】
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慢性阻塞性肺疾病,简称慢阻肺疾病,是一种常见的慢性呼吸系统疾病。该疾病会让患者严重丧失劳动能力,这给患者的家庭以及社会带来沉重的经济负担。中医治疗慢阻肺疾病具有毒副作用小且标本兼治的优点,能够极大缓解慢阻肺患者的症状。目前我国的慢阻肺疾病患者基数大,有经验的中医数量不足,导致中医慢阻肺医疗资源面临着巨大的压力,因此研究慢阻肺中医智能诊疗尤为迫切。针对慢阻肺中医智能诊疗中的证型和症状多样化,且证型相
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慢性阻塞性肺疾病,简称慢阻肺疾病,是一种常见的慢性呼吸系统疾病。该疾病会让患者严重丧失劳动能力,这给患者的家庭以及社会带来沉重的经济负担。中医治疗慢阻肺疾病具有毒副作用小且标本兼治的优点,能够极大缓解慢阻肺患者的症状。目前我国的慢阻肺疾病患者基数大,有经验的中医数量不足,导致中医慢阻肺医疗资源面临着巨大的压力,因此研究慢阻肺中医智能诊疗尤为迫切。针对慢阻肺中医智能诊疗中的证型和症状多样化,且证型相似易误判的问题,本文首先提出了基于邻居聚合归纳学习的Graph Embedding算法来实现症状的向量化,在聚合的过程不断获取邻居信息来捕获症状证型间的联系;同时提出一种基于症状集特征异构图的证型分类模型,从不同类型症状构成的症状集提取特征,并构建不同特征对关系的权重矩阵,实现对于不同症状关联的表征,通过加强症状之间的关联避免因为单一症状对于证型影响过大而出现误判,提升模型对于证型的分类准确度。针对慢阻肺患者的中药处方推荐容易出现药物相冲导致药效消失甚至产生危害的问题,本文提出了一种基于图卷积网络的慢阻肺中医处方推荐模型。模型特征提取部分采用编码器-解码器框架,通过深度金字塔卷积神经网络结合门循环单元从患者的病症特征矩阵中提取出的病理特征,将症理特征与患者的证型向量进行特征融合,同时统计药物之间共现的次数构建相关系数矩阵,改进相关系数的计算公式解决了系数过度平滑的问题,利用图卷积网络设计药物推荐的分类器,分类器通过筛选共现频次低的药物组从而解决推荐处方中出现相冲药物的问题。本文以慢阻肺中医证型分类模型与药物推荐模型为核心,设计并实现了慢阻肺中医智能诊疗系统,系统具备了信息采集、证型判断、药物推荐等功能;在本文所构建的慢阻肺中医诊疗数据集上进行对比实验,结果表明,本文中所提出的证型分类模型与处方推荐模型的F1分数分别达到了73.36%和62.84%,均高于对比算法;慢阻肺中医智能诊疗系统已投入实际使用,达到了湖北省某中医院肺科专家们的预期。
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