一种基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111951955A(43)申请公布日2020.11.17(21)申请号202010814909.6(22)申请日2020.08.13(71)申请人神州数码医疗科技股份有限公司地址100080北京市海淀区北四环西路66号19层(72)发明人洪娜韩霖刘宏涛张慧怡马匡宇王志明陶瑞瑞张凯宋加强王以尚(74)专利代理机构北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)11463代理人刘亚飞(51)Int.Cl.G16H50/20(2018.01)G16H50/70(2018.01)G16H70/20(2018.01)权利要求书2页说明书15页附图2页(54)发明名称一种基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置(57)摘要本发明提供了一种基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置，方法包括：收集临床诊疗证据；针对多学科领域的疾病，从临床诊疗证据中，提取医学知识并进行整合，形成以症状为核心的症状特征库和以诊疗建议为核心的诊疗知识库；基于症状特征库和诊疗知识库，将其中的知识转化为产生式规则，形成规则库；在医生诊疗过程中，依据症状特征库，设置症状相关问题，结合患者输入信息，匹配规则库，实现辅助问诊和分诊；依据诊疗知识库，结合患者数据及输入的病情描述信息，匹配规则库，实现辅助诊断和治疗；在获取的患者疾病病症与各产生式规则匹配不完备时，通过自动计算特征权重返回最相似的推荐意见。可以辅助支持临床医生的决策。CN111951955ACN111951955A权利要求书1/2页1.一种基于基于规则推理的临床决策支持系统构建方法，其特征在于，包括：收集筛选多学科领域公开发表的包含权威临床指南、诊疗规范、教科书、文献、专家共识、专家经验的全方位、多层次临床医学证据；针对多学科领域的疾病，从收集的临床医学证据中，梳理逻辑框架，提取疾病问诊、分诊、诊断、治疗相关的医学知识，并对提取的医学知识进行整合，形成以症状为核心的症状特征库和以诊疗建议为核心的诊疗知识库；基于症状特征库和诊疗知识库，分别将症状特征库和诊疗知识库中包含的整合后的医学知识转化为产生式规则，形成症状规则库以及诊疗规则库；从输入的患者病情描述信息以及患者临床数据中，提取与所述症状特征库和诊疗知识库中的症状特征、诊疗特征相匹配的患者疾病特征；依据症状特征库，结合输入的患者病情描述信息，匹配症状规则库中的相应产生式规则，实现辅助问诊和分诊；依据诊疗知识库，结合输入的患者病情描述信息和患者诊疗过程产生的临床数据，匹配诊疗规则库中的相应产生式规则，实现辅助诊断和治疗；在获取的患者疾病病症与各产生式规则匹配不完备时，通过自动计算权重评分返回最相似的诊断和治疗结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于症状特征库和诊疗知识库，分别将症状特征库和诊疗知识库中包含的整合后的医学知识转化为产生式规则，包括：转化规则为IF-THEN规则，其中，IF-THEN规则中的IF后的描述为各种临床情况的输入判断条件，条件间使用与、或、非逻辑运算方式连接，THEN后的描述为满足输入判断条件时的输出结果，对于症状特征库的医学知识转化，IF后为包含症状、发病时间、起病特点的问诊内容，THEN后的医学知识为依据输入判断条件判断的疾病名称、关联分诊科室；对于诊疗知识库的医学知识转化，IF后为包含疾病症状、体征、辅助检查、临床特点的患者信息，THEN后为依据输入判断条件判断的诊断和治疗方案。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：针对每一产生式规则，为该产生式规则中的各症状特征、诊疗特征设置对应的特征权重。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在获取的患者疾病病症与各产生式规则匹配不完备时，所述方法还包括：针对得到的每一产生式规则，依据该产生式规则中包含的每一疾病病症对应的特征权重，计算各疾病病症对应的症状特征、诊疗特征权重之和，得到该产生式规则的分值；按照分值由大致小的顺序，展示产生式规则对应的决策建议，以展示临床决策支持系统推荐的决策建议，并根据权重给出排序评分。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依据所述决策建议，查询各临床决策支持建议与医生实际诊疗建议的对比关系，得到所述决策建议的接受度，并反馈给临床决策支持系统用于进一步优化。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：依据所述决策建议，将得到的辅助问诊、分诊、诊断和治疗的结果推送至当前值班医生以及护士，查询各临床决策支持建议与医生实际诊疗建议的对比关系，得到所述决策建议2CN111951955A权利要求书2/2页的接受度，并反馈给临床决策支持系统用于进一步优化。7.一种基于规则推理的临床决策支持系统构建装置，其特征在于，包括：资料收集模块