30、基于移动设备的糖尿病问答与预警系统：Dia - AID

基于移动设备的糖尿病问答与预警系统：Dia - AID

1. 糖尿病现状与系统开发背景

糖尿病，尤其是 2 型糖尿病，是一种终身慢性疾病，患者通常需要自行进行日常健康管理。随着普适医疗（U - healthcare）服务受到更多关注以及信息技术的发展，对慢性病的预防管理和个人健康状况的管理需求日益增长。糖尿病已成为严重的全球公共卫生问题和 21 世纪最具挑战性的健康难题。

从数据来看，2000 年全球 20 - 79 岁糖尿病患者约 1.51 亿，到 2017 年增至 4.25 亿，预计到 2045 年将达到 6.29 亿，即每 11 个成年人中就有 1 人患糖尿病。2015 年，糖尿病直接导致 160 万人死亡，且近 50%的患者未被诊断。在患者群体中，大部分为 2 型糖尿病（T2DM），与 1 型糖尿病不同，80%的 2 型糖尿病可通过控制血糖和保持健康生活方式预防。因此，糖尿病管理对于患者和高危人群至关重要。

近年来，医疗保健的重点正从治疗转向疾病的预防和早期诊断。智能手机的普及使得移动健康应用成为实时检查用户健康状况的便捷平台，其功能也从信息提供发展到以生活方式为导向的智能健康管理。然而，现有的医疗搜索引擎往往无法及时为用户提供临床相关答案，无法满足患者的咨询需求。基于自然语言处理技术的问答系统（Q&A）能为用户提供直接、精确的答案，因此开发便捷有效的医疗领域问答系统，尤其是针对糖尿病患者的系统，具有重要意义。

2. 相关工作

问答系统的研究最初从开放领域开始，随着特定领域应用需求的增加，研究重点逐渐转向受限领域问答。受限领域问答针对特定领域信息，能在实际应用中实现有效可靠的性能，满足领域专家的专业信息需求，提高用户满意度。

在医学领域，问答系统面临着复杂的特定领域术语、词汇和本体资源的挑战。为解决这些问题，许多学者提出了不同的方法。例如，Abacha 等人提出了完整的问题分析方法，包括医学实体识别、语义关系提取和自动转换为 SPARQL 查询，结果显示 60%的问题能正确转换。Anca 提出了 GFMed 系统，通过引入语法框架将生物医学信息从自然语言转换为相应的 SPARQL 语言，实验证明该方法有效。

在问题表示方面，Zhang 等人提出了基于多层自组织映射的系统，通过树结构表示电子书的丰富特征，实验表明基于树结构表示的模型优于基于内容的模型。后来，他们又提出了 Tree2Vector 学习框架，将树结构数据转换为向量表示，进一步探索了术语在书中的空间分布。

在医疗问答系统的发展中，糖尿病作为全球非传染性疾病的主要死因之一，引发了众多关于其预防、流行和死亡率的研究。虽然已有一些糖尿病管理应用，但大多提供一般信息搜索和管理，忽略了对患者至关重要的咨询服务。为克服这些困难，我们构建了 LMD - FAQ 知识库，为用户提供准确答案，并基于此为糖尿病患者提供饮食、药物和症状等方面的咨询服务。同时，通过分析全球 190 个国家的临床试验，我们发现了 6 个与糖尿病密切相关的健康特征，即身体质量指数（BMI）、血糖、收缩压、舒张压、糖化血红蛋白（HbA1c）和肌酐，并根据国际医疗标准定义了这些特征的早期预警区间。

3. 系统架构与模块

我们开发的移动糖尿病问答与预警系统 Dia - AID 由三个模块组成：
- 大规模多语言糖尿病常见问题知识库（LMD - FAQ 知识库） ：包含从主流糖尿病相关专业网站获取的大量糖尿病问答对。
- 多模式融合问答框架（MMF - QA） ：集成了基于知识的问答、基于 FAQ 的问答和基于网络的问答三种策略。
- 具有早期预警功能的糖尿病数据管理模块（DM - EW） ：实时记录患者的健康数据，监测健康状况。

下面是系统架构的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(LMD - FAQ 知识库):::process --> B(MMF - QA 框架):::process
    C(DM - EW 模块):::process --> B
    B --> D(用户):::process

4. 大规模多语言糖尿病 FAQ 知识库的构建

FAQ 能为用户浏览特定网站时常见的问题提供具体答案，通过复用积累的专业知识，可显著提高问答效率。我们开发了一种自动构建 LMD - FAQ 知识库的方法，具体步骤如下：
1. 自动问题获取 ：分析特定网站的页面结构，识别糖尿病问题。这些网站由领域专家精心挑选，包括糖尿病临床指南网站、专业糖尿病网站、糖尿病专业信息网站和交互式问答网站。使用正则表达式匹配页面代码，提取问题和相关答案。
2. 问题目标识别与分类 ：基于先前的工作，应用自动答案类型识别和分类方法，利用句法和语义分析提取问题的目标和意图。考虑到问题的句法结构不同，识别并分析四种典型情况，每种情况有特定的处理策略。通过基于原则的句法解析器提取问题目标特征，并扩展其上位特征和语义标签，最后将扩展特征发送到训练好的分类器预测相应的答案类型。
3. 语义模式生成与匹配 ：利用语义模式以更结构化和语义化的方式索引问题和答案。根据第二步提取的问题目标和答案类型，将问题表示为包含问题目标、问题类型、概念、事件和约束五个组件的结构语义模式。应用基于熵的方法自动生成语义模式。

通过上述步骤，我们从专业网站提取 FAQ 数据，以一致的格式进行格式化，并使用语义模式进行索引，以便快速检索。目前，LMD - FAQ 知识库包含 19317 对英语常见问答和 6041 对中文问答，为问答系统提供了基本的数据支持。

以下是知识库构建步骤的表格总结：
|步骤|描述|
|----|----|
|自动问题获取|分析网站页面结构，用正则表达式提取问题和答案|
|问题目标识别与分类|句法和语义分析，提取目标和意图，分类答案类型|
|语义模式生成与匹配|生成结构语义模式，索引问题和答案|

5. 多模式融合问答框架

MMF - QA 框架集成了三种问答模型：
- 基于知识的问答模型 ：依赖糖尿病知识库为提出的问题生成简洁答案。对于新问题，分析其结构和关键词，生成相应的语义模式，将问题从自然语言转换为结构语义表示，进一步表示为元组（[Concept1], Relation, [Concept2]），用于从知识库中提取答案。例如，“糖尿病的症状有哪些？”表示为（[症状], Rel: of, [糖尿病]）。
- 基于 FAQ 的问答模型 ：计算给定问题与 FAQ 知识库中问题的匹配分数，保留分数大于特定阈值的问题作为候选，对候选问题进行排名并返回得分最高的前 k 个问题。该模型包括三个主要步骤：
- 基于 Qsem 的问题匹配 ：应用 QSem 框架，考虑问题词类型（问题目标词、用户导向词和无关词）和语义模式，根据不同词类型的功能计算相似度。
- 基于 LSI 的答案排名 ：对候选问题进行重新排名，包括特征提取、潜在语义索引（LSI）相似度计算和排名。
- 答案选择 ：将问题和候选答案转换为 QA 对，使用逻辑回归（LR）分类器进行答案选择，包括特征提取、参数调整、模型训练和答案选择。
- 基于网络的问答模型 ：使用类似策略计算与网络问题集合的匹配分数，通过标准问答技术从网站提取 k 个答案，返回候选问答集。

最后，将基于 FAQ 和基于网络的问答模型的候选答案合并为最终候选答案集，进行答案排名和选择。

以下是多模式融合问答框架的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(基于知识的问答模型):::process --> B(MMF - QA 框架):::process
    C(基于 FAQ 的问答模型):::process --> B
    D(基于网络的问答模型):::process --> B
    B --> E(答案排名与选择):::process
    E --> F(最终答案):::process

基于移动设备的糖尿病问答与预警系统：Dia - AID

6. 糖尿病数据管理与早期预警模块

由于糖尿病患者和高危人群通常需要长期的健康管理，我们开发了一个实时数据管理模块，并融入早期预警功能，以实现患者的健康自我管理。

在数据管理模块中，用户需要先注册基本信息，之后登录系统并报告与六个主要健康特征相关的近期数据，这些特征包括糖化血红蛋白（HbA1c）、身体质量指数（BMI）、血糖、收缩压（hypertension_S）、舒张压（hypertension_D）和肌酐。这些健康数据会被安全地存储在服务器端。

该模块会利用历史健康数据实时计算和监测用户的健康状况。针对每个健康特征，我们通过查阅国际糖尿病联盟（IDF）的文件和报告设定了相应的警报值。一旦健康数据出现显著变化，或者特征值接近对应的警报值范围，系统会自动向用户发送警告信息，告知当前情况。

为了评估系统的可用性，我们设计了一个为期 2 个月的随机研究。有 30 人自愿成为内部测试用户，通过 Dia - AID 系统监测自己的健康状况。在测试期间，用户自行测量并报告这六个特征的数据。系统会根据每次新的数据报告，结合已有的数据进行实时计算，总结用户的健康状况。

以下是用户 Cecil 报告的健康数据记录表格：
|特征|值|时间|特征|值|时间|
|----|----|----|----|----|----|
|HBA1C|7.5|2017 - 11 - 01 10:22:03|HBA1C|9.0|2017 - 11 - 04 19:15:18|
|GLUCOSE|12.0|2017 - 11 - 01 10:22:03|BMI|22.0|2017 - 11 - 04 19:15:18|
|BMI|22.1|2017 - 11 - 01 10:22:03|GLUCOSE|15.0|2017 - 11 - 04 19:15:18|
|HYPERTENSION_S|111.0|2017 - 11 - 01 10:22:03|HYPERTENSION_S|113.0|2017 - 11 - 04 19:15:18|
|HYPERTENSION_D|82.0|2017 - 11 - 01 10:22:03|HYPERTENSION_D|84.0|2017 - 11 - 04 19:15:18|
|CREATININE|1.18|2017 - 11 - 01 10:22:03|CREATININE|1.24|2017 - 11 - 04 19:15:18|
|HBA1C|6.0|2017 - 11 - 02 18:24:39|HBA1C|9.0|2017 - 11 - 05 18:10:25|
|BMI|22.0|2017 - 11 - 02 18:24:39|BMI|24.0|2017 - 11 - 05 18:10:25|
|GLUCOSE|10.0|2017 - 11 - 02 18:24:39|GLUCOSE|15.0|2017 - 11 - 05 18:10:25|
|HYPERTENSION_S|110.0|2017 - 11 - 02 18:24:39|HYPERTENSION_S|113.0|2017 - 11 - 05 18:10:25|
|HYPERTENSION_D|80.0|2017 - 11 - 02 18:24:39|HYPERTENSION_D|84.0|2017 - 11 - 05 18:10:25|
|CREATININE|1.2|2017 - 11 - 02 18:24:39|CREATININE|1.24|2017 - 11 - 05 18:10:25|
|HBA1C|7.8|2017 - 11 - 03 18:30:28|HBA1C|10.0|2017 - 11 - 06 19:21:13|
|BMI|21.9|2017 - 11 - 03 18:30:28|BMI|24.0|2017 - 11 - 06 19:21:13|
|GLUCOSE|12.0|2017 - 11 - 03 18:30:28|GLUCOSE|18.0|2017 - 11 - 06 19:21:13|
|HYPERTENSION_S|111.0|2017 - 11 - 03 18:30:28|HYPERTENSION_S|115.0|2017 - 11 - 06 19:21:13|
|HYPERTENSION_D|82.0|2017 - 11 - 03 18:30:28|HYPERTENSION_D|86.0|2017 - 11 - 06 19:21:13|
|CREATININE|1.2|2017 - 11 - 03 18:30:28|CREATININE|1.15|2017 - 11 - 06 19:21:13|

以下是糖尿病数据管理与早期预警模块的工作流程 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(用户注册基本信息):::process --> B(用户登录报告健康数据):::process
    B --> C(数据存储在服务器端):::process
    C --> D(实时计算与监测健康状况):::process
    D --> E{数据是否异常?}:::process
    E -- 是 --> F(发送警告信息):::process
    E -- 否 --> D

7. 系统优势与意义

Dia - AID 系统具有多方面的优势和重要意义。

从数据支持角度来看，大规模多语言糖尿病 FAQ 知识库为系统提供了坚实的数据基础。它整合了来自主流糖尿病相关专业网站的大量问答对，经过精心的构建和管理，能够为用户提供准确、全面的常见问题答案。通过自动获取问题、目标识别分类以及语义模式生成匹配等步骤，确保了知识库的高效性和可扩展性。

在问答功能方面，多模式融合问答框架集成了基于知识、基于 FAQ 和基于网络的三种问答策略。这种多元化的方式能够充分利用不同数据源的优势，提高回答问题的准确性和全面性。基于知识的问答模型能够从专业知识库中提取精确答案；基于 FAQ 的问答模型通过匹配已有问题，快速找到相关答案；基于网络的问答模型则可以从互联网上获取最新的信息。

早期预警功能是系统的一大亮点。糖尿病患者和高危人群需要长期的健康管理，实时监测健康数据并及时发出预警，能够帮助用户及时发现健康问题，采取相应的措施。通过设定合理的警报值，系统可以在健康数据出现异常时迅速通知用户，为疾病的预防和控制提供了有力支持。

此外，系统的移动性特点使得用户可以随时随地使用。随着智能手机的普及，用户可以通过移动设备方便地访问系统，获取健康信息和咨询服务，提高了健康管理的便捷性和效率。

总结

Dia - AID 系统是一个综合性的基于移动设备的糖尿病问答与预警系统。它通过构建大规模多语言糖尿病 FAQ 知识库、多模式融合问答框架和具有早期预警功能的糖尿病数据管理模块，为糖尿病患者和高危人群提供了全面、便捷的健康管理解决方案。系统的开发结合了自然语言处理技术和移动医疗的优势，能够有效满足用户的咨询需求，帮助用户更好地管理自己的健康状况。未来，随着技术的不断发展和数据的不断积累，该系统有望进一步优化和完善，为更多的糖尿病患者带来福音。

总之，Dia - AID 系统在糖尿病管理领域具有重要的应用价值和发展前景，它将为改善糖尿病患者的生活质量和健康状况发挥积极作用。