【摘 要】
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在面向不同类型多样化患者的诊疗服务过程中，如何根据患者的病情实现快速的智能化诊断，是医疗服务中一个新的挑战与前沿性问题。基于此，本研究在对患者复杂多样的诊疗信息和诊断过程进行解析的基础上，提出了一种考虑诊疗过程中患者生成的多源融合行为信息的智能化诊断决策方法。在提出的智能化诊断决策方法中，首先考虑了患者不同类型诊疗信息的属性多样性，定义了不同类型属性特征的距离度量方法；然后在此基础上，采用基于相似
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（71974154）； 陕西省“高层次人才特殊支持计划”青年拔尖人才支持项目； 西京医院2019年度学科助推计划（XJZT19ML60）；
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在面向不同类型多样化患者的诊疗服务过程中，如何根据患者的病情实现快速的智能化诊断，是医疗服务中一个新的挑战与前沿性问题。基于此，本研究在对患者复杂多样的诊疗信息和诊断过程进行解析的基础上，提出了一种考虑诊疗过程中患者生成的多源融合行为信息的智能化诊断决策方法。在提出的智能化诊断决策方法中，首先考虑了患者不同类型诊疗信息的属性多样性，定义了不同类型属性特征的距离度量方法；然后在此基础上，采用基于相似性度量的粗糙集属性权重确定算法来获取各属性权重；进一步，将属性的相似性度量和一致性检验相结合，对目标患者病历与历史患者病历库中的信息进行比较和智能推理计算，根据推理过程中定量计算获得的相似度数值等来生成和目标患者病历最为相似的病历，进而辅助医生给出精准的治疗方案。最后，通过Cleveland数据集中的UCI心脏病数据验证了提出方法的有效性和可行性。
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