论文部分内容阅读
随着物联网、云计算、人工智能、移动互联网等信息技术逐步渗入医院,医院信息系统采集并存储了大量围绕健康服务而产生的医疗信息,其真实地反映了医疗行为活动。大数据概念的提出让人们意识到真实海量的医院数据相关分析比少量抽样数据分析更有价值。因此,利用真实世界的海量数据开展中医药相关研究,用数据说话,用数据决策已成为一种新的研究趋势。症状是中医辨证论治的核心数据,然而中医在认识疾病、诊断疾病的过程中采用自然语言记录诊疗信息使得症状信息的临床表达难以规范与统一,进而导致计算机技术支撑下的症状信息共享与深度利用难以实现。因此,构建计算机可理解可操作的规范化、形式化的症状本体表达模型的研究工作亟待开展。目的:构建中医症状本体(除舌诊、脉诊症状),为计算机理解处理症状信息奠定基础,探索临床症状信息处理、利用新途径。方法:采用七步法构建症状本体。依据文献研究法获取、整理症状术语。采用“自下而上”、“自上而下”两种方法混合确定症状本体类、本体类属性及其约束,构建症状本体表达模型。采用分类与编码技术形式化表达症状本体,构建症状本体实例库。最后,采用实例验证法,研制症状数据采集系统,通过对114份黄疸病历的症状数据进行关联分析,验证模型的可行性。结果:(1)构建了症状本体表达模型,即依据中医诊法划分症状本体类,症状本体类属性共23个,分别为症状主体概念、性质、程度、发生因素、加重因素、缓解因素、发作缓急、发作频次、持续时间、人群、位置、气味、周期、部位、质地、色、色泽、形态、动态、量、次数、排出感、病症等,其可分为特有属性和共有属性。症状之间的关系可分为同义关系,上、下位关系;(2)构建了症状本体实例库,采用“ICD”的多轴分类思想,将本体类及其属性等24个方面作为症状分类轴心,症状内涵可由24个轴心及其值组合表达,并采用分类与编码技术对症状实例进行了编码;(3)提出部位、色、病症、发生因素、加重因素、缓解因素、获取方式等分类轴心具有层次关系,参照症状本体类划分方法,构建了相应属性值的层次结构;(4)采用C/S模式研制了症状数据采集系统,探索了一条症状本体应用路径,即在人机交互的模式下采集症状信息,以结构化、规范化的形式保存、导出症状数据,可用于多角度挖掘利用。验证了症状本体模型的可行性及开放性。结论:症状本体规范化、结构化地表达了症状内涵,为计算机从语义上理解、处理症状数据提供了依据。同时,在研制症状数据采集系统时,采用快速输入技术为解决症状信息采集全与采集时间长之间的矛盾提供了一种解决方法,此外还对病历中症状信息深度挖掘与利用进行了有益的探索。然而,症状本体表达模型没有考虑到舌诊、脉诊症状表达,且还存在属性分类不够完善、阴性症状、复合症状无法表达等不足,下一步将继续探索研究。