基于自然语言理解的智能导诊系统设计,本文是系统设计方面硕士学位毕业论文范文与自然语言理解和导诊和系统设计类学士学位论文范文.
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引言
鉴于医学领域的专业性限制,很多患者在就诊时难免出现“有病乱投医”的情况,给就医过程带来很大的麻烦.不但耽误疾病的治疗,而且还可能面临“医疗欺诈”的风险.目前互联网上出现了很多在线就医咨询服务,为患者求医问药提供了很大帮助.但是现有在线医疗咨询服务受技术水平的影响,在咨询准确率、咨询效率等方面还存在很多问题,难以满足患者的需要.本研究利用大数据处理技术,设计了一种能够理解自然语言描述并能提供较高诊断水平的系统,为患者准确就医提供帮助.
一、现有导诊服务存在问题分析
现有导诊服务一般分为以下三种形式.
（1）就医目录指南.就医目录指南最普遍的导诊服务形式.该类服务通过设置疾病目录/ 症状目录为患者提供疾病信息解读和就医课室、医学专家推荐服务.目前各医疗机构的网站和专业的第三方医疗卫生信息服务网站都提供了这项服务,并与在线挂号系统集成.就医目录指南在一定程度上实现导诊功能,但是该服务起效的前提是患者需要明确所患有的疾病,而该前提是不合逻辑也不现实的,尤其对于初次患病的患者.
（2）人工在线咨询.人工咨询也是常见的一种导医服务形式.该服务通过在线论坛、聊天工具、电话交流等形式接受患者咨询,并向患者提供就诊建议.该类服务的人性化、专业性良好,但服务质量受咨询服务人员专业水平影响较大,尤其在监管不力时,会出现欺诈风险,很多就医人工咨询服务普遍存在诱导就医的问题,以2016 年百度贴吧事件最为典型.目前该类服务是政府重点关注和治理对象.除此以外,人工咨询服务高额的运营成本也降低了服务的持续性、可行性.
（3）智能导诊服务.智能导诊服务是一种高科技服务形式,主要采用人工智能技术识别患者可能患有的疾病并给出就医指导.该类服务的显著优点是效率高,不受人为因素的影响.缺点是受技术水平和数据资料质量影响很大.比如对患者自然主诉的理解水平就直接影响了后续的疾病判断,推理算法的准确率和效率也影响了咨询质量.大数据处理技术的发展为该类服务的升级与普及提供了巨大支持,是目前互联网医疗服务领域的投资热点,智能导诊服务有望成为今后主流的就医咨询服务形式.
二、基于自然语言理解的智能导诊系统设计
针对目前目前智能导诊服务存在的不足,本文设计了一种增强型的智能导诊服务系统.该系统具备如下特点：
（1）具备自然语言理解能力,可以识别患者自然化的主诉描述,给患者咨询带来方便.
（2）疾病诊断依据专业的疾病数据库,通过“疾病特征提取+ 模式匹配”的形式,为患者输出最可能患有的疾病,给出就诊科室建议,甚至可以进一步根据患者所在地推荐医院和医师.
（3）所有数据的采集与整理不掺杂商业因素和人为因素,数据来源均为权威医学医疗数据库和学术资源库数据的再加工、再整理.
（4）系统采用人机交互方式,通过机器提问患者选择的方式递进明确患者出现的各种症状,提高问诊质量,为准确诊断打好基础.系统的工作流程如图1 所示.
2.1 自然语言理解机制设计.自然语言理解是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向.它主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法.常用的自然语言理解算法一般由三部分构成：语句分词、同义词标准化和基于特证词的相似度分析.
本系统的语句分词采用业界流行的分词工具,如Jieba分词,通过分词组件将患者主诉分解为中文词汇,并剔除虚词；同义词标准化通过建立症状同义词语料库,将自然表达的词汇转为标准的临床词汇.如患者输入的“头晕想吐肚子疼”症状描述首先被分解为（头晕,吐,肚子疼）,然后经过同义词标准化转化为（头晕、呕吐、腹痛）；基于特征词的相似度分析将此特征词向量与疾病库中每个疾病的症状向量进行相似度分析,并按相似度进行逆序排列,形成疑似疾病列表disset.后续的交互式诊断推理将以disset 为基础执行.
2.2 交互式推理机制设计.交互式推理机制模仿了就医问诊过程.系统将从疑似疾病列表中选取相似度最高的疾病的症状逐条向患者询问,直到患者回答“否”换取另一条疾病进行询问（已经确认的症状不再重复询问）,这样可以很快完成问诊过程,得出诊断意见.
如果所有疑似疾病均被排除,则系统保留患者的主诉描述,交由医学专家进行人工诊断,并将结果离线反馈给患者,同时更新系统的疾病库,以备下次咨询使用.
交互式诊断推理算可描述如下：
foreach dis in disset:
foreach sym in dis.symptoms:
if answer(sym)等于等于FALSE:// 如果症状被否定则删除包含该症状的所有候选疾病
disset.remove(sym)
if empty(disset)等于等于FALSE:
output(disset)
else:
output(" 无就诊建议,提交专家咨询")
2.3 导医服务机制设计.交互式推理获得的disset 包含了用户确认的症状所指向的疑似疾病列表,导医服务将根据疾病所属科室向用户提出就诊科室建议.如果用户进一步提供了地理位置信息,导医服务还可以进一步提供更为详细的就医建议,包括就诊医院、坐诊专家、坐诊时间等.具体算法不再赘述.
2.4 核心数据模型设计.病案模型diodel 是本系统的核心数据模型.其json 格式的定义如下：
diodel等于{disid:"D00011",
disname:" 冠心病",
distitle:" 冠状动脉粥样硬化性心脏病",
disinfo:" 冠状动脉粥样硬化性心脏病是冠状动脉血管发生动脉粥样硬化病变而引起血管腔狭窄或阻塞,造成心肌缺血、缺氧或坏死而导致的心脏病,常常被称为“冠心病”...",
symptoms:[" 因体力活动、情绪激动等诱发,突感心前区疼痛,多为发作性绞痛或压榨痛,也可为憋闷感"," 疼痛从胸骨后或心前区开始,向上放射至左肩、臂,甚至小指和无名指,休息或含服油可缓解.",
" 胸痛放散的部位也可涉及颈部、下颌、牙齿、腹部等."],dept:" 心内科",keywords:[" 胸痛"," 心前区不适"," 心悸","乏力"," 发热"," 出汗"," 惊恐"," 恶心",...],
check;"...",
diag:"...",
factors:"..."
treatment:"..."}
通过采集病案库或网络医学百科数据并按上述模型解析,即可建立常见疾病的病案知识库.而对于新发现的疾病或罕见疑难杂症,也可以利用互联网及时加入到病案库中,为患者就医或医学研究提供知识支持.
三、 结束语
本研究利用大数据处理技术,设计了一种能够理解自然语言描述并能提供较高诊断水平的系统,为患者准确就医提供帮助.课题组成员基于本文提出的算法实用PHP 语言和MongoDB 数据库开发了一个面向移动端的导医系统原型,经试运行,取得了较好的服务效果.另外,在试用过程中也发现,本系统可以用于医学生的专业学习,通过模拟就医过程,可以进一步加强对所学医学知识的理解和掌握.H
总而言之，该文是关于系统设计方面的大学硕士和本科毕业论文以及自然语言理解和导诊和系统设计相关系统设计论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
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