26、临床推荐知识演变特征分析与肿瘤多学科会诊决策优化

临床推荐知识演变特征分析与肿瘤多学科会诊决策优化

在医疗领域，临床推荐（RPC）的知识演变分析以及肿瘤多学科会诊决策的优化至关重要。以下将详细介绍相关内容。

1. 临床推荐的表示与定义

• 表示 ：RPC 可被视为一组原子推荐的集合，记为 {R}。每个推荐 R 由临床情况 S 和行动计划 P 组成，即 R = (S, P)，表示在临床情况 S 下推荐行动计划 P。临床情况 S 由一组决策变量定义，行动计划 P 由有序的行动序列定义。
• 定义
  • 推荐相同性 ：两个推荐 R 和 Rj 相同，当且仅当它们的临床情况相同且行动计划相同，即 (R = Rj) ⇔ (S = Sj ∧ P = Pj)。
  • 抽象方法 ：采用“本体论抽象”，将概念分为“高”和“低”两个层次。通过抽象函数 abst，将不同的概念进行抽象，避免过度泛化。例如，abst(吉西他滨) = abst(顺铂) = 化疗。
  • 内容比较函数
    • samecontent ：用于比较两个行动计划，若它们由相同的行动集合组成，则认为内容相同，即 samecontent(Pi, Pj) = (Pi ⊆ Pj) ∧ (Pj ⊆ Pi)。
    • subsumes ：用于比较两个临床情况，若 Sj 比 Si 更具体，则 subs