醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件培訓(xùn)課件

1、醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件第一節(jié) 概述一、基本概念決策支持系統(tǒng):以管理學(xué)、運籌學(xué)、控制論和行為科學(xué)為基礎(chǔ)，以計算機(jī)技術(shù)、仿真技術(shù)和信息技術(shù)為手段，針對半結(jié)構(gòu)化的決策問題，支持決策活動的具有智能作用的人機(jī)系統(tǒng)。2醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件第一節(jié) 概述一、基本概念2醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng):指將醫(yī)學(xué)知識應(yīng)用到某一患者的特定問題，提出具有最佳費用/效果比的解決方案的計算機(jī)系統(tǒng)3醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng):指將醫(yī)學(xué)知識應(yīng)用到某一患者的特定問題，提出醫(yī)院信息系統(tǒng)的決策支持醫(yī)學(xué)決策支持：醫(yī)療工作中的計算機(jī)輔助決策支持管理決策支持：計算機(jī)輔助管理決策支持決策支持基礎(chǔ)統(tǒng)計學(xué)數(shù)據(jù)倉

2、庫人工智能4醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)院信息系統(tǒng)的決策支持4醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)決策支持：臨床醫(yī)生經(jīng)常為病人的診斷、治療作出決定。這些臨床決定亦即臨床決策（clinical decision）。決策（decision making）就是為達(dá)到同一目標(biāo)在眾多可以采取的方案中選擇最佳方案。臨床決策支持系統(tǒng):指幫助醫(yī)務(wù)人員制定臨床決策的計算機(jī)程序。5醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件5醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件二、醫(yī)學(xué)決策基本過程邏輯推理：如A能推出B、B能推出C，則A一定能推出C。由于醫(yī)學(xué)中沒有嚴(yán)格的規(guī)則，所以用得少。歸納推理：啟發(fā)式推理：上一次推理得出的結(jié)論，做為第二次循環(huán)推理的前提，循環(huán)推理，逐步求精。6醫(yī)學(xué)決策

3、支持系統(tǒng)課件二、醫(yī)學(xué)決策基本過程邏輯推理：6醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件臨床上的鑒別診斷：不同的疾病為不同的概念集合，而不同疾病之間有很多交集。鑒別診斷：區(qū)分交集部分的不同集合。疾病A疾病B交集交集劃分非確定性的交集劃分疾病A疾病B交集7醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件臨床上的鑒別診斷：疾病A疾病B交集交集劃分非確定性的交集劃分決策分析的基本步驟：供臨床選擇的治療方法有時很多，此時要篩除一些“劣”的決策，有利于下一步的分析。確定各決策可能的后果，并設(shè)置各種后果發(fā)生的概率。確定決策人的偏愛，并對效用賦值。在以上三步基礎(chǔ)上去選擇決策人最滿意的決策，即期望效用最大的決策。8醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件決策分析的基本步驟：8醫(yī)學(xué)

4、決策支持系統(tǒng)課件三、醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)的類型建立目的劃分：更好了解患者狀況的系統(tǒng)試圖提供最佳的治療決策的系統(tǒng)工作方式劃分被動系統(tǒng)半自動系統(tǒng)主動系統(tǒng)9醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件三、醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)的類型建立目的劃分：9醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課四、醫(yī)學(xué)決策系統(tǒng)的功能用藥指導(dǎo)傳遞行政信息醫(yī)師指令的餓自動評價自動報警、提示和警戒診斷幫助10醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件四、醫(yī)學(xué)決策系統(tǒng)的功能用藥指導(dǎo)10醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件五、 醫(yī)學(xué)決策支持的基本方法（一）貝葉斯公式和決策理論1）事件及其相互關(guān)系必然事件：在一定條件下必須出觀的現(xiàn)象 不可能事件：在一定條件下必然不出現(xiàn)的現(xiàn)象。隨機(jī)事件：在一定條件下，可能出現(xiàn)也可能不出現(xiàn)。11醫(yī)

5、學(xué)決策支持系統(tǒng)課件五、 醫(yī)學(xué)決策支持的基本方法（一）貝葉斯公式和決策理論11醫(yī) “兩事件A,B中至少有一個出現(xiàn)”也是一事件，稱此事件為A,B的和，記作AUB; 事件“A1,A2,A3,.An中至少有一出現(xiàn)稱為Al，A2An的和，記為Al UA2Un。若“n個事件A1,A2,A3,.An都出現(xiàn)也是一事件，則稱為A1，A2，An的交，記作:A1A2A n。12醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件 “兩事件A,B中至少有一個出現(xiàn)”也是一事件，稱此事件為A,2）概率與頻率概率:可用一個小于或等于1的正數(shù)P(A)來表示事件A出現(xiàn)的可能性,P(A)就稱為事件A的概率。 較大的可能性用較大的數(shù)字來標(biāo)志較小可能性的就用較小的

6、數(shù)字來標(biāo)志頻率:當(dāng)概率值不易求出時我們往往取頻率作為概率的近似值，頻率的概念比較簡單可以很方便地求出。 13醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件2）概率與頻率13醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件3）貝葉斯定理條件概率:有時除了要知道事件的概率P(A)外，還需要知道在“事件B已出現(xiàn)”的條件下，事件A出現(xiàn)的條件概率P（A|B）。例如，我們需要知道在某疾病B發(fā)生條件下，癥狀A(yù)出現(xiàn)的概率時就要計算條件概率 P（A|B）。14醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件3）貝葉斯定理14醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件貝葉斯定理 nP(Di|S)=P(Di )P(S|Di)/ P(Di )P(S|Di) i=1D1,D2,Dn分別表示n種互斥的疾病,Di為第i個疾病

7、;P(Di)為Di的先驗概率(疾病發(fā)生的概率)。S為用于這些疾病鑒別診斷的某一臨床表現(xiàn)或檢驗結(jié)果的組合（癥候）P(S|Di)為疾病Di的癥狀S發(fā)生的概率；P(Di|S)為癥狀S提示疾病Di發(fā)生的概率（后驗概率）15醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件貝葉斯定理 先驗概率,表示醫(yī)生在具體診斷某患者前所掌握的疾病Di的發(fā)病情況。P(S|Di)為在已知疾病Di條件下，各癥狀S出現(xiàn)的“條件概率”，即某臨床癥候A的可能性，它可以通過收集足夠數(shù)量的病例容易地得到。P(Di|S）稱為后驗概率，表示在患者癥狀S出現(xiàn)時,患疾病Di的可能性。16醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件16醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件對于兩個或更多個癥狀存在的情況，仍可用貝

8、葉斯(Bayes)公式計算。在各個癥狀彼此獨立前提下，則各個癥狀同時出現(xiàn)的概率是各自單獨出現(xiàn)時其概率的乘積。因此假設(shè)各癥狀互相獨立，貝葉斯(Bayes)公式可寫為：17醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件對于兩個或更多個癥狀存在的情況，仍可用貝葉斯(Bayes)公在運用貝葉斯模型時須要注意的問題模型中j種疾病互斥，先驗概率之和要為l(即要構(gòu)成一個完整的疾病群).先驗概率的確定。參考文獻(xiàn)報道和歷史資料統(tǒng)計頻率作為近似估計。條件概率的確定。用于鑒別診斷的癥候指標(biāo)是互相獨立無關(guān)的。當(dāng)計算出各后驗概率P(Hj|A)后，作為臨床判斷的依據(jù)只有當(dāng)P(Hj|A)(jl，2，,n)間差距達(dá)五倍以上時方可下結(jié)論，或是當(dāng)某一后驗

9、概率值達(dá)085才下結(jié)論。 18醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件在運用貝葉斯模型時須要注意的問題18醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件應(yīng)用舉例一: 如對某地區(qū)1207位闌尾炎思考的資料統(tǒng)計為表3-1。按慢性闌尾炎、急性闌尾炎、闌尾炎穿孔三類統(tǒng)計癥候頻率(腹痛開始部位、惡心嘔吐、大便、體溫、體征及體檢結(jié)果)。若已知慢性闌尾炎H1、急性闌尾炎H2、闌尾炎穿孔H3發(fā)生的先驗概率分別為：P(H1)0.391 P(H2)0.493 P(H3)0.116現(xiàn)有一闌尾炎患者、開始上腹痛，之后嘔吐，腹瀉，人院體溫37全身腹肌緊張，壓痛，WBC(白細(xì)胞)數(shù)達(dá)19350。 19醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件應(yīng)用舉例一: 如對某地區(qū)1207位闌尾炎思考的

10、資料統(tǒng)計為表320醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件20醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件顯然其癥侯為BB13B23B33B42B51B61B73 ,則其P(Hj|B)(jl，2，3，4)的大小可通過公式算得。 21醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件顯然其癥侯為BB13B23B33B42B51B6其中，P(B|Hj)P(B13B23B33B42B51B61B73 |Hj) P(B13 | Hj) P(B23 | Hj) P(B33 | Hj) P(B42 | Hj) P(B51 | Hj) P(B61 | Hj) P(B73 | Hj) (j=l，2，3) P(B|H1) 94510-8 P(H1)P(B|H1)0351945 10-

11、8 3695 10-8 同理P(H2) P(B|H2) =5.53 10-5 P(H3) P(B|H3) =1.136 10-422醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件其中，P(B|Hj)P(B13B23B33B42B得：P(H1|B)=0.02%P(H2|B)=32.2%P(H3|B)=67.76%所以：診斷為闌尾炎穿孔（H3). 23醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件得：所以：診斷為闌尾炎穿孔（H3). 23醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課得：P(H1|B)=0.02%P(H2|B)=32.2%P(H3|B)=67.76%所以：診斷為闌尾炎穿孔（H3). 24醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件得：所以：診斷為闌尾炎穿孔（H3). 24醫(yī)學(xué)決策支持

12、系統(tǒng)課3、貝葉斯臨床決策系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)貝葉斯模型與傳統(tǒng)醫(yī)生診斷的差異貝葉斯條件概率決策診斷模型及最大似然診斷模型使用時必須預(yù)先知道所規(guī)定的全部征候表現(xiàn)，然后再進(jìn)行綜合分析、判斷。臨床醫(yī)師的診斷過程常是根據(jù)已掌握的病人的臨床表現(xiàn)，結(jié)合自己的知識與經(jīng)驗進(jìn)行分析、判斷和逐步問診、檢查后再分析及再判斷，直至有足夠把握作出結(jié)論。 貝葉斯逐步問診模型就是仿效這種過程，進(jìn)行逐步提問和逐步分析的計量診斷模型。 25醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件3、貝葉斯臨床決策系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)25醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件 舉例二：中風(fēng)部位診斷?；A(chǔ)資料：在因中風(fēng)造成死亡的病例中選擇發(fā)作后24小時仍處于昏迷狀態(tài)的47例為對象(62歲-87歲)。

13、方法：在中風(fēng)即刻到24小時內(nèi)患者所表現(xiàn)的癥狀中選擇六項癥狀進(jìn)行研究：S1：嘔吐S2：陳施氏呼吸S3：發(fā)作后血壓上升到200mmHg以上S4：單側(cè)麻痹S5：對光反射減弱或消失S6：心房顫動26醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件 舉例二：中風(fēng)部位診斷。26醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件診斷疾病分類：G1：大腦前、中動脈支配區(qū)域的出血與下丘腦出血G2：小腦出血與蛛網(wǎng)膜下腔出血G3：大腦中動脈支配區(qū)域的栓塞27醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件診斷疾病分類：27醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件診斷表編制步驟：對47例病人按G1，G2，G3三類分組，計算出各組內(nèi)每一癥狀出現(xiàn)的頻率。由于標(biāo)本數(shù)不太多，所以癥狀出現(xiàn)率為0時以0.01表示，出現(xiàn)率為1時以0.

14、99表示。某患者出現(xiàn)的癥狀為S1，S3，S4，S5，而S2和S6癥狀沒有出現(xiàn)，根據(jù)表2-7可分別計算出該患者分屬三類的似然函數(shù)。28醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件診斷表編制步驟：28醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件29醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件29醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件于是，LG10.83(1-0.08)0.540.830.79(1-0.01)=0.27LG20.83(1-0.01) 0.170.330.83（1-0.01）=0.04LG30.29(1-0.18) 0.010.990.24（1-0.35）=0.0005比較上面三個似然函數(shù)的大小，最大函數(shù)為LG1，因而可以判斷患者所得的病名屬于G1類：大腦前、中動脈支配區(qū)域

15、出血。30醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件于是，30醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件判斷實驗結(jié)果在驗證實驗結(jié)果時除了上述47例外，還利用了原來沒有考慮的腦干出血3例，腦干栓塞1例，其結(jié)果見表2-8，由表可知：病理診斷為G1類計24例，計量診斷符合20例；病理診斷為G2類計6例，計量診斷符合4例；病理診斷為G3類計17例，計量診斷符合16例。若將病理診斷G1與G2合并后分為出血類(G1+G2)和栓塞類(G3)二大類，則病理診斷G1+G2類計30例計量診斷符合28例；栓塞17例中符合16例；同時，3例腦于出血全部符合，只有l(wèi)例腦干栓塞誤分在G1類中。 31醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件判斷實驗結(jié)果31醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件32醫(yī)學(xué)決

16、策支持系統(tǒng)課件32醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件Byes理論的局限：難估計先驗概率與條件概率條件之間線性無關(guān)早期醫(yī)學(xué)決策使用33醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件Byes理論的局限：33醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（二）決策樹與決策分析啟發(fā)式推理形成樹型決策樹（p170）決策樹（decision tree）是一種能夠有效地表達(dá)復(fù)雜決策問題的數(shù)學(xué)模型主訴腹部疼痛左上腹疼痛右上腹疼痛膽囊炎右下腹疼痛左下腹疼痛闌尾炎宮外孕卵巢囊腫扭轉(zhuǎn)闌尾炎闌尾炎34醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（二）決策樹與決策分析啟發(fā)式推理形成樹型決策樹（p170）主決策樹由一些決策點、機(jī)會點和決策枝、機(jī)會枝組成。一般用圓圈“”表示機(jī)會點，發(fā)生的結(jié)果不在醫(yī)師的控制之下；

17、小方框“”表示決策點，在決策點，醫(yī)師必須在幾種方案中選取一種；決策點相應(yīng)的分枝稱為決策枝；機(jī)會點相應(yīng)的分枝稱為機(jī)會枝。（P171圖8-1）35醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件決策樹由一些決策點、機(jī)會點和決策枝、機(jī)會枝組成。一般用圓圈“舉例：決策樹的應(yīng)用：最可能患胰腺癌者包括40歲以上，中腹部疼痛持續(xù)13周的人。假設(shè)這類人中胰腺癌的發(fā)生率為12。如有一種不冒什么風(fēng)險的早期診斷方法對胰腺癌的檢出率為80（敏感度），但對有類似癥狀的非胰腺癌患者的假陽性率為5，用此法診斷確診的胰腺癌患者手術(shù)死亡率為10，治愈率為45。36醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件舉例：決策樹的應(yīng)用：36醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件根據(jù)上述疾病概率，診斷概率和

18、死亡、治愈概率，如對1000人進(jìn)行診斷、治療，其所獲得的益處，是否比不進(jìn)行診斷檢查和手術(shù)更大？可以用一個決策樹（下圖）進(jìn)行分析比較。37醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件根據(jù)上述疾病概率，診斷概率和死亡、治愈概率，如對1000人進(jìn)由JC Sisson等人的一個關(guān)于胰腺癌的決策樹模型38醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件由JC Sisson等人的一個關(guān)于胰腺癌的決策樹模型38醫(yī)學(xué)從以上決策樹可見，不作該項檢查的死亡者為12例，均為胰腺癌病人。用該項檢查手術(shù)后死亡12.5人，其中有5例為非胰腺癌病人。而且新的檢查使44例非胰腺癌患者的胰腺功能因手術(shù)而可能受到損害。因此這項檢查對病人是弊大于利，不宜使用。39醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課

19、件從以上決策樹可見，不作該項檢查的死亡者為12例，均為胰腺癌?。ㄈ┤斯ぶ悄芎蛯＜蚁到y(tǒng)技術(shù)人工智能是用機(jī)器來模擬推理,學(xué)習(xí)與聯(lián)想的功能。 專家系統(tǒng)是指運用一個或多個專家提供的特殊領(lǐng)域知識進(jìn)行推理和判斷, 以求解那些需要專家才能解決的復(fù)雜問題的一種智能計算機(jī)程序。 。40醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（三）人工智能和專家系統(tǒng)技術(shù)人工智能是用機(jī)器來模擬推理,學(xué)習(xí)以專業(yè)知識來解決困難問題的計算機(jī)程序以邏輯演繹或?qū)＜业慕?jīng)驗法則來模擬人類的推理其過程是透過對問題特征的了解，進(jìn)而向系統(tǒng)中的專家知識庫咨詢，并藉由經(jīng)驗法則的應(yīng)用，產(chǎn)生所需的答案專家系統(tǒng)是一種具邏輯性推理能力，以其儲存某特定領(lǐng)域或?qū)＜抑R來解決現(xiàn)實問題的

20、計算機(jī)系統(tǒng)41醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件以專業(yè)知識來解決困難問題的計算機(jī)程序41醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的優(yōu)點（1）具有高度的針對性：（2）具有啟發(fā)性：（3）透明性：（4）靈活性：42醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的優(yōu)點（1）具有高度的針對性：42醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課專家系統(tǒng)的組成 （1）知識庫細(xì)菌感染病治療專家系統(tǒng)MYCIN 的一條規(guī)則如下:如果: 1) 有機(jī)體的本性不知道,且2) 有機(jī)體的染色是革蘭氏陰性,且3) 有機(jī)體的形態(tài)是桿狀的,且4) 有機(jī)體的需氧性是需氧的,則: 存在強(qiáng)有力的啟發(fā)性證據(jù)說明有機(jī)體的類別是腸細(xì)菌科。43醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成 （1）知識庫43醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課

21、件專家系統(tǒng)的組成（2）數(shù)據(jù)庫在醫(yī)療專家系統(tǒng)中, 數(shù)據(jù)庫中存放的是當(dāng)前患者的姓名、年齡、癥狀等以及推理而得的結(jié)果、病情等 。44醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成（2）數(shù)據(jù)庫44醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成（3）推理機(jī)在專家系統(tǒng)中, 推理方式有 ：正向推理 ：反向推理： 正反向混合推理 ：45醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成（3）推理機(jī)45醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成知識獲取模塊 它應(yīng)具有下列功能: (1)根據(jù)實踐結(jié)果, 發(fā)現(xiàn)知識庫中不合理或錯誤的知識( 規(guī)則) , 并予以刪除。(2) 根據(jù)實踐結(jié)果, 總結(jié)出新知識,并加入知識庫中 。46醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成知識獲取模

22、塊 46醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成(5) 解釋接口 如MYCIN中用戶與系統(tǒng)的對答:用戶問:你怎么知道培養(yǎng)基是從無菌源取得的?MYCIN 答:RULE 001 和RULE 002 提供了證據(jù)。用戶問: RULE 001 是如何觸發(fā)的?MYCIN 答: 已知培養(yǎng)基的無菌性取決于對該培養(yǎng)基進(jìn)行檢驗的方法, 并且不知道是否小心地加以操作, 所以有很大的可能性證明培養(yǎng)基是從無菌源取得的。 47醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的組成(5) 解釋接口 47醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件專家系統(tǒng)的架構(gòu)知識庫知識擷取副系統(tǒng)推理機(jī)解釋副系統(tǒng)自然語言介面使用者問題狀況問題敘述工作區(qū)專家或知識工程師48醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課

23、件專家系統(tǒng)的架構(gòu)知識庫知識擷取副系統(tǒng)推理機(jī)解釋副系統(tǒng)自然語言國外的開發(fā)的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)49醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件國外的開發(fā)的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)49醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件我國開發(fā)的專家系統(tǒng)的疾病覆蓋情況50醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件我國開發(fā)的專家系統(tǒng)的疾病覆蓋情況50醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)：MYCIN斯坦福大學(xué) 1975 年開發(fā)細(xì)菌感染的醫(yī)學(xué)診斷1)血液中的細(xì)菌感染2)腦膜炎感染輸入：與醫(yī)師訪談后所得診斷與治療法的建議輸出：診斷與治療的各種建議51醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)：MYCIN斯坦福大學(xué) 1975 年開發(fā)51醫(yī)學(xué)MYCIN的結(jié)構(gòu)咨詢程序解釋程序提問/回答程序知識獲取程序.病人數(shù)據(jù)庫知識庫5

24、2醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件MYCIN的結(jié)構(gòu)咨詢程序解釋程序提問/回答知識獲取程序.病人MYCIN 系統(tǒng)MYCIN主要用于協(xié)助醫(yī)生診斷腦膜炎一類的細(xì)菌感染疾病。在MYCIN的知識庫里，大約存放著450條判別規(guī)則和1000條關(guān)于細(xì)菌感染方面的醫(yī)學(xué)知識。它一邊與用戶進(jìn)行對話，一邊進(jìn)行推理診斷。它的推理規(guī)則稱為“產(chǎn)生式規(guī)則”，類似于：“IF（打噴嚏）OR（鼻塞）OR（咳嗽），THEN（有感冒癥狀）”這種醫(yī)生診斷疾病的經(jīng)驗總結(jié)，最后顯示出它“考慮”的可能性最高的病因，并以給出用藥的建議而結(jié)束。53醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件MYCIN 系統(tǒng)53醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和連接系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(ARTIFI

25、CIAL NEURAL NETWORK，簡稱A.N.N.)是在對人腦組織結(jié)構(gòu)和運行機(jī)智的認(rèn)識理解基礎(chǔ)之上模擬其結(jié)構(gòu)和智能行為的一種工程系統(tǒng)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要以一定的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí)，然后才能工作。54醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（四）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和連接系統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(ARTIFICIAL現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進(jìn)行說明，規(guī)定當(dāng)“A”輸入網(wǎng)絡(luò)時，應(yīng)該輸出“1”，而當(dāng)輸入為“B”時，輸出為“0”。所以網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的準(zhǔn)則應(yīng)該是：如果網(wǎng)絡(luò)作出錯誤的的判決，則通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，應(yīng)使得網(wǎng)絡(luò)減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網(wǎng)絡(luò)的各連接權(quán)值賦予(0，1)區(qū)間內(nèi)的隨機(jī)值，將“A”所對應(yīng)的圖

26、象模式輸入給網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)將輸入模式加權(quán)求和、與門限比較、再進(jìn)行非線性運算，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。在此情況下，網(wǎng)絡(luò)輸出為“1”和“0”的概率各為50%，也就是說是完全隨機(jī)的。55醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件現(xiàn)以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對手寫“A”、“B”兩個字母的識別為例進(jìn)行說第二節(jié) 醫(yī)學(xué)決策系統(tǒng)支持相關(guān)技術(shù)決策支持系統(tǒng)（DSS）：從數(shù)據(jù)庫中找出必要的數(shù)據(jù)，并利用數(shù)學(xué)模型的功能，為用戶產(chǎn)生所需的信息。一、數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫概念：是一個面向主題的、集成的、與時間相關(guān)的、不可修改的、包含歷史數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集合。它用于支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。數(shù)據(jù)倉庫的概念對收集不同來源的數(shù)據(jù)從新的角度提出了一種新的結(jié)構(gòu)方法數(shù)據(jù)倉庫的根本任務(wù)

27、：把信息加以整理歸納并及時提供給管理決策人員。主要作用：提供報表和圖表、支持多維分析、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。56醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件第二節(jié) 醫(yī)學(xué)決策系統(tǒng)支持相關(guān)技術(shù)決策支持系統(tǒng)（DSS）：從數(shù)數(shù)據(jù)倉庫的主題：是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時所關(guān)心的重點方面。面向主題：數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)的信息是按主題進(jìn)行組織，為按主題進(jìn)行決策的過程提供信息。集成：指信息是經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理。時間性變化：數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)倉庫后，將長期被保留。包含歷史數(shù)據(jù)：從過去某一時點到目前的各個階段的信息。57醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件數(shù)據(jù)倉庫的主題：是指用戶使用數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行決策時所關(guān)心的重點方數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的四個層次體系結(jié)構(gòu)：（1）數(shù)據(jù)源：整個系

28、統(tǒng)的數(shù)據(jù)源泉（2）數(shù)據(jù)的存儲與管理：不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，決定了外部數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式。58醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的四個層次體系結(jié)構(gòu)：58醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件大部分情況下，數(shù)據(jù)挖掘都要先把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中拿到數(shù)據(jù)挖掘庫或數(shù)據(jù)集市中。數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)倉庫各分公司數(shù)據(jù)集市分析數(shù)據(jù)集市數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)集市圖1：數(shù)據(jù)挖掘庫從數(shù)據(jù)倉庫中得出59醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件大部分情況下，數(shù)據(jù)挖掘都要先把數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)倉庫中拿到數(shù)據(jù)挖掘庫數(shù)據(jù)挖掘庫可能是你的數(shù)據(jù)倉庫的一個邏輯上的子集，而不一定非得是物理上單獨的數(shù)據(jù)庫。60醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件數(shù)據(jù)挖掘庫可能是你的數(shù)據(jù)倉庫的一個邏輯上的子集，而不一定非得可以把一個或幾個事務(wù)數(shù)據(jù)

29、庫導(dǎo)到一個只讀的數(shù)據(jù)庫中，就把它當(dāng)作數(shù)據(jù)集市，然后在他上面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)挖掘庫圖2：數(shù)據(jù)挖掘庫從事務(wù)數(shù)據(jù)庫中得出61醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件可以把一個或幾個事務(wù)數(shù)據(jù)庫導(dǎo)到一個只讀的數(shù)據(jù)庫中，就把它當(dāng)作（3）聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）：對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效集成，按多維模型進(jìn)行組織，以便進(jìn)行多角度、多層次的分析，并發(fā)現(xiàn)趨勢。傳統(tǒng)的查詢和報表工具是告訴你數(shù)據(jù)庫中都有什么（what happened），OLAP則更進(jìn)一步告訴你下一步會怎么樣（What next）、和如果我采取這樣的措施又會怎么樣（What if）。62醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（3）聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）：對分析需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效

30、集成（4）前端工具：報表工具、數(shù)據(jù)分析工具、查詢工具、數(shù)據(jù)挖掘工具。（P173圖8-2)63醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（4）前端工具：報表工具、數(shù)據(jù)分析工具、查詢工具、數(shù)據(jù)挖掘工二、在線分析處理技術(shù)（一）關(guān)系聯(lián)機(jī)分析處理（二）多維聯(lián)機(jī)在線分析處理（三）混合聯(lián)機(jī)在線分析處理 P174 圖8-364醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件二、在線分析處理技術(shù)（一）關(guān)系聯(lián)機(jī)分析處理64醫(yī)學(xué)決策支持系三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所謂數(shù)據(jù)挖掘，就是從數(shù)據(jù)庫中抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應(yīng)用價值的信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘是KDD最核心的部分。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)分析工具不同的是數(shù)據(jù)挖掘使用的是基于發(fā)現(xiàn)的方法，運用模式匹配和其它算法決定數(shù)據(jù)之間的重要

31、聯(lián)系。（一）數(shù)據(jù)挖掘支持技術(shù)數(shù)據(jù)庫技術(shù)和人工智能技術(shù)65醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件三、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)65醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（二）數(shù)據(jù)挖掘方法與過程方法：決策樹關(guān)聯(lián)規(guī)則人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粗糙集理論遺傳算法過程：對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)整理，抽取出用來完成特定挖掘目標(biāo)的數(shù)據(jù)集。選擇合適的挖掘方法和工具，在領(lǐng)域?qū)＜抑笇?dǎo)下進(jìn)行知識獲取研究對事物的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測66醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（二）數(shù)據(jù)挖掘方法與過程方法：66醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件培訓(xùn)課件HIS 中的數(shù)據(jù)處理模型 68醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件HIS 中的數(shù)據(jù)處理模型 68醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（四）數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)例如根據(jù)數(shù)據(jù)

32、庫挖掘出以下三條規(guī)則:a ) 不鍛煉 ( 43 年齡 48 ) 不吸煙不喝酒 女性高血壓(s=1.6%，c=20%)b ) 不鍛煉 ( 43 年齡 48 ) 不吸煙 喝酒 女性高血壓(s=2.3%，c=22%) c ) 不鍛煉 ( 43 年齡 48 ) 吸煙 喝酒 女性高血壓(s=2.9%，c=26%)規(guī)則a、b、c 表明不鍛煉、吸煙、喝酒這三個危險因素如果同時存在, 將明顯增加高血壓病的發(fā)生率( 22% 26% ) 。69醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件（四）數(shù)據(jù)挖掘在醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)69醫(yī)(2) 分類規(guī)則的發(fā)現(xiàn)在HIS應(yīng)用中, 可以通過決策樹方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等算法對數(shù)據(jù)庫中的病

33、歷記錄進(jìn)行挖掘, 參照國際疾病的編碼(ICD 9) 標(biāo)準(zhǔn), 根據(jù)系統(tǒng)中存在疾病的相應(yīng)特征, 構(gòu)造出相應(yīng)疾病的分類模型, 并對每種疾病尋找出一種效果較好的治療方案。臨床應(yīng)用時, 可以將病人的病癥數(shù)據(jù)與模型中的數(shù)據(jù)相比較, 確定出疾病的類型。70醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件(2) 分類規(guī)則的發(fā)現(xiàn)在HIS應(yīng)用中, 可以通過決策樹方法、(3) 序列模式的發(fā)現(xiàn)例如: 某疾病40% 的病人會發(fā)生在7、8、9 三個月內(nèi)。另外,為了發(fā)現(xiàn)序列模式, 不僅需要知道某事件是否發(fā)生，而且需要確定知道此時間發(fā)生的時間。在HIS中, 記錄有大量病人病情變化的時間記錄?？梢允占瘜Σ∪俗兓闆r, 利用相關(guān)挖掘技術(shù)發(fā)現(xiàn)序列模式。發(fā)現(xiàn)序

34、列模式便于醫(yī)療工作人員預(yù)測病人的病情發(fā)展趨勢, 確定病情的發(fā)展時間, 從而有針對性地防止某些疾病的發(fā)生71醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件(3) 序列模式的發(fā)現(xiàn)例如: 某疾病40% 的病人會發(fā)生在(4) 聚類分析聚類分析不同于分類分析, 輸入的記錄是一組未分類的記錄, 在進(jìn)行聚類之前并不知道將要劃分為哪幾種類別。聚類就是將數(shù)據(jù)分到不同的類中, 要求同類數(shù)據(jù)間具有很高的相似性, 而不同類間的數(shù)據(jù)盡量不相關(guān)。在醫(yī)學(xué)中, 一些特定癥狀的聚集可能預(yù)示某種特定的疾病。72醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件(4) 聚類分析聚類分析不同于分類分析, 輸入的記錄是一組未HIS 中數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗治?3醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件HIS 中數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗治?3醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)課件HIS 中數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗治?( 1 ) IF (性別= 男) AND (體重= 肥胖)AND (47 年齡 55) AND (97 血糖 571 ) THEN 高血壓比率= 66. 20%( 2 ) IF (性別= 男) AND (體重= 肥胖) AND(50 年齡 55) AND (103 血糖 571 )THEN 高血壓比率= 79.