47、基于神经网络构建病历近似决策模型——以眼科为例

基于神经网络构建病历近似决策模型——以眼科为例

1. 引言

当新医生担任住院医师、门诊医生或急诊医生时，就会开始接触患者并提供诸如问诊、检查、诊断、治疗和用药等医疗服务。对于经验丰富、专业的主任医师或主治医生来说，这并非难事。然而，新医生常常会在处理一些较为棘手的患者或症状时感到困惑。这不仅会影响医生诊断和治疗时的情绪与判断，还会对患者的医疗质量产生负面影响。因此，目前相关机构仍需在临床医学的医生培训教育方面取得突破。

1.1 研究背景与动机

大多数医院都配备了信息系统以提高服务质量。随着全球网络应用的兴起，医生常常可以通过计算机和网络轻松获取大量信息，以解决医疗过程中出现的问题。据英国医学杂志报道，当医生遇到患有罕见疾病的患者时，在谷歌上寻求建议，其回答的正确率约为 58%。

尽管上述方法可以使用，但在面对紧迫的“临床治疗”任务时，实际应用中仍存在一些缺点需要克服：
1. 参考临床医疗指导手册的方法不仅耗时，还会影响患者对医生的信心。
2. 从互联网上寻求解决方案，尽管诊断回答的正确率可达 58%，但这一比例仍然偏低，距离实际应用还有很长的路要走。
3. 医学是人工神经网络应用的重要领域，但从已发表的研究文献来看，大多数仅局限于单一疾病的诊断研究。

1.2 研究目的

自 20 世纪 80 年代中期以来，由于人工神经网络理论和模型的发展取得了关键突破，人工神经网络的研究越来越热门，关于疾病诊断的论文也多次发表。医学是人工神经网络应用的重要领域，已发表论文的应用范围包括：癫痫诊断、皮肤病诊断、头痛诊断、急性冠状动脉阻塞、心脏病发作、心电图分类、尿液中膀胱癌细胞评估和肺功能评估等，共计