17、基于进化算法模拟认知反馈学习以诊断冠状动脉疾病

基于进化算法模拟认知反馈学习以诊断冠状动脉疾病

1. 认知反馈学习技术概述

认知反馈学习技术通过权重关联特征与实际结果。通过对一系列案例的判断，推断出与特征相关的权重，然后将正确的权重呈现给学习者以提供反馈。这种反馈是提高判断准确性的主要因素。该技术在医学领域作为教学工具已取得成功应用，能提升医学生在特定领域的诊断性能。

2. 诊断框架

2.1 动机与知识表示

专家临床医生常基于记忆中的疾病原型进行类比诊断。当分析一个病例时，它与疾病原型越相似，患者患该疾病的可能性就越大。基于此，开发了医学领域的诊断框架，知识以框架结构表示为疾病原型。每个框架槽包含最终诊断的相关信息（属性），所有属性都有代表阳性诊断的典型值，每个属性还附有一个权重，代表该信息对最终诊断的区分能力。疾病原型由一组三元组（属性 - 值 - 权重）表示，临床病例由一组属性 - 值对描述。通过句法类比和几何模型计算患者数据与疾病原型之间的相似度。获取每个原型的 {aᵢ, vᵢ, wᵢ} 需经过三个步骤：首先确定相关属性，然后确定该疾病的典型值，最后确定相对权重。这种基于原型的知识表示为疾病类别提供了结构化表示，适用于基于相似度的推理引擎。

2.2 冠状动脉疾病（CAD）

CAD 是成年人致残和死亡的常见原因，与吸烟、高胆固醇、高血压、肥胖、糖尿病和身体不活动等风险因素有关。主要症状是胸痛，但这也是其他常见疾病的常见症状，因此诊断 CAD 并非易事。全面的医学检查包括详细的临床病史和体格检查，以及非侵入性实验室检查，如运动试验、胆固醇和葡萄糖水平检测、超声心动图和核成像。冠状动脉造影是一种侵入性的确定性检查，仅在计划进行手术干预或临床评估和非侵入性检