49、基于贝叶斯网络的自动多疾病诊断与处方系统

基于贝叶斯网络的自动多疾病诊断与处方系统

1. 引言

医疗保健行业直接关系到各国人民生活的满意度。现代医疗保健是一个竞争激烈的领域，不断努力提高人们的生存几率。它将大部分利润投入到研发中，是一个重要的经济影响因素。

在这方面，临床决策支持系统（CDSS）在医疗保健中是至关重要的工具。决策支持系统（DSS）是利用数学工具和技术开发的，用于帮助管理层在不确定的情况下做出决策。在20世纪50年代末，人们开始认识到在临床过程中使用CDSS的重要性，并在60年代初开始实施和应用。

CDSS的快速发展得益于人工智能，最近还得益于机器学习。早期的CDSS有一些成功的系统，如MYCIN、QMR和Protege。CDSS大致可分为基于知识的系统和非基于知识的系统。基于知识的系统有三个主要组成部分，包括知识库、推理引擎和与用户沟通的方法，这类系统通过医学领域的专家数据来整理和填充知识。非基于知识的系统则是从临床数据中学习知识。

知识获取是任何CDSS的基础，在知识库中正确表示知识是关键步骤。知识表示可以是逻辑的，推理只需简单查找已知事实；也可以是程序式的，采用“如果 - 那么”规则、逻辑或概率的形式。程序式系统常用的方法是模糊逻辑和贝叶斯规则。知识表示还可以基于图/网络，如贝叶斯网络、决策树和人工神经网络等方法；也可以是结构化的，根据知识的重要性将其打包到不同层次。

本文聚焦于一个用于诊断一些常见印度疾病的临床决策支持系统的设计细节，采用贝叶斯网络方法实现该系统。所需的数据集是在医学领域专家的帮助下生成的。该系统还会推荐与模型诊断出的疾病相关的实验室测试，并根据患者年龄推荐药物。该系统旨在辅助医生决策，不建议患者在没有医学专家监督的情况下单独使用。