云平台历史电子病历案例相似度模糊推理研究

本文从医学临床实际出发，结合模糊数学理论、辅助诊断技术、模拟医生看病诊断方法，首先对电子病历案例模糊医疗信息进行了研究，对基于数值型与文字型模糊医疗属性信息的相似度计算进行深入分析，提出了一个基于加权综合医疗属性与必要属性相似度计算模型的电子病历辅助诊断算法。建立了一个基于医疗云的电子病历案例模糊推理模型。

【关键词】云平台 电子病历 医学仪器

1 引言

患者到医院看病就诊，在检查诊断过程中，医生一般借助医学仪器检测结果，结合医生观察询问及病体主诉，以得到针对该患者的症状集合描述。这些症状集合描述所表达的病情特征往往包含较多模糊的、不精确的数字与文字医疗信息。医生将患者的病情诊断、治疗过程、治疗结果，形成病案电子病历，积累医疗诊断病案知识。本论文研究在电子病历云平台基础上，构建模糊推理匹配相似度较高的历史电子病案，给予医生可信度高的同类病历参考，提供诊断与治疗决策参考，提高诊断与治疗效率，减少对医生诊断的干扰，同时在模糊推理过程中，匹配的效率也是值得深入研究的问题。

2 云平台历史电子病历案例相似度模糊推理研究

基于历史电子病历案例的模糊推理，是通过访问云平台中历史病历案例库中以往同类型问题的检索过程，作为解决当前患者新案例的一种参考，按病历检索是为了得到相似度高，对新病案诊疗有较高参考的一种推理算法，检索到最相似案例的模糊推理是本研究的关键。

2.1 隶属函数

则称uA为定义在U上的一个隶属函数，由uA（u）（u∈U）所构成的集合A称为U上的一个模糊集，uA（u）称为u对A的隶属度。

2.2 模糊集匹配

同一属性两模糊集的相似度计算有多种模型，如贴近度，语义距离、相似度等。

（2）文字型：文字表示医疗信息的相似度，并利用提取关键词特征、词义特征、句义特征的分析来计算。考虑到医学领域词义特征与句义特征的复杂性，本文在相似度计算中仅以关键词特征作为计算依据。即利用新病案与病案库中的文字信息中的有效次来构成向量空间，然后计算两个句子的向量，利用这两个向量夹角的余玄值作为句子的相似度。假设两个句子S1与S2，他们所有有效词构成的向量空间为V={Y1，Y2，…Yi}，其中Yi为有效词。句子S1的向量V1={m1，m2，…mi}，其中mi为有效词Yi在句子S1中出现的次数。句子S2的向量V1={n1，n2，…ni}，其中ni为有效词Yi在句子S2中出现的次数，则两个句子的相似度为：

3 病情相似性诊断模糊推理

根据对一个患者仪器诊断检测，医生询问观察、病体主诉所获的各个方面属性的医疗信息，借助从医疗云中历史病历病案检索出的案例，与新病历病案相似度匹配，论文提出综合考虑案例所有属性的相似度，同时考虑必备条件的相似度要求。

（1）加权综合属性的相似度计算。分别计算考虑数值型与文字型的综合相似度，设P1，P2，…Pn是n个医疗属性的加权匹配，其权值满足W（Pi）=1，新旧病历病案的加权综合相似度T（P）=T（P1）×W（Pi）。

（2）医疗重要属性的必要条件要求。诊断医疗信息中，有些信息在诊断中具备必备条件，需要分别考虑其相似度务必满足最低值条件，设类似病案中的医疗信息必要条件有P1，P2，…Pm，共m个必备条件，针对每个必备条件确定相应的阀值，记为Q1，Q2，…Qm，必备条件相似度定位为：T（Pi）≥Qi

在模糊推理时，新旧病历案例相似度匹配，主要难点在于模糊表示的数值型属性与文字型属性的相似性匹配，然后再满足必备属性匹配度阈值的条件，并给予不同属性在设定的权重之下，综合计算所有属性的综合相似度匹配结果，以此作为医生诊断新患者的辅助参考。

4 结束语

在医生给患者看病治疗过程中，仪器检测、医生观察询问病体、病体主诉所获取的是病情个方面属性的医疗信息，给治疗带来很多难度。治病的方法都是借助医生看病的历史病案的经验，结合当前病案的实际情况，最终给出诊断治疗方法。大量丰富的历史病案的辅助作用在本文中所研究的模糊相似度匹配模型与模糊推理算法中效果明显。由于各个诊断医疗属性对整个病情判断的重要性不同，有些属性是必备条件。论文提出的必备条件是加权综合模糊匹配的前提，同时这也起到提高模糊推理辅助医疗系统推理性能，加权综合相似度才是判断旧病案是否能成为新病案的辅助诊断依据。

参考文献

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作者简介

梁实（1963-），男。流行病与卫生统计学博士学位。现为深圳市医学信息中心主任医师、副主任，主要从事临床医学、卫生统计与大数据分析研究。

作者单位

1.深圳市医学信息中心 广东省深圳市 518000

2.深圳市保健中心 广东省深圳市 518000

3.深圳云计算中心 广东省深圳市 518000