醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23課件

醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例232022/12/20醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例232022/12/13醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)1outline一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23outline一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用2一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分3醫(yī)療費(fèi)用在不斷上升

GDP的占比非常高10-19%0-9%趨勢分析:我們正處在醫(yī)療行業(yè)的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)

%

of

population

over

age

60

30+

%

25-29%

20-24%

2050

WW

Average

Age

60+:

21%Source:

United

Nations

“Population

Aging

2002”

全球老齡化

平均年齡60+的人:目前的10%,到2050年將到達(dá)20%

以美國為例:醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價(jià)值3千億美元/年,相當(dāng)于每年生成總

值增長0.7%醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23醫(yī)療費(fèi)用在不斷上升10-19%趨勢分析:我們正處在醫(yī)療行4到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將會(huì)急劇增長到35ZB,相當(dāng)于2009年數(shù)據(jù)量的44倍增長。01500010000

50002010

2011

2012

2013

2014

2015趨勢分析:我們正處在醫(yī)療行業(yè)的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)

存儲(chǔ)的增長

醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量(PB)AdminImagingEMREmailFileNon

Clin

ImgResearch

一個(gè)CT圖像含有大約150MB的數(shù)據(jù)，而一個(gè)基因組序列文件大小約750MB，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的病理圖則大得多，接近5GB。如果將這些數(shù)據(jù)量乘以人口數(shù)量和平均壽命，僅一個(gè)社區(qū)醫(yī)院或一個(gè)中等規(guī)模制藥企業(yè)就可以生成和累積達(dá)數(shù)個(gè)TB甚至數(shù)個(gè)PB級的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將會(huì)急劇增長到35ZB,相當(dāng)于2005一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分6醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來自于PACS影像、B超、病理分析等業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人體不同部位、不同?？朴跋竦臄?shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)和傳輸要采取不同策略。面對大數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)遇到前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景非常多，右圖僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。對于公共衛(wèi)生部門，可以通過過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，快速檢測傳染病，進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。比較效果研究臨床操作臨床決策支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控研發(fā)預(yù)測建模提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法疾病模式的分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例237醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來自于PACS影像一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢三、案例分析二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢三、案例分析二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場8臨床醫(yī)生的知識更新無法與急劇增長的醫(yī)學(xué)知識同步。對大批量的常規(guī)決策工作，自動(dòng)化決策效率更高(如大量的常規(guī)實(shí)驗(yàn)室檢測和數(shù)據(jù)分析等)。人有時(shí)會(huì)犯錯(cuò)誤或失誤，當(dāng)然醫(yī)生也不例外(復(fù)雜病例和常見病例都會(huì)出錯(cuò)),使用臨床決策支持系統(tǒng)，可以提醒專家沒在意的或沒有發(fā)現(xiàn)到的病人信息，從而提高診斷準(zhǔn)確性對醫(yī)學(xué)院學(xué)生，成熟專業(yè)的臨床支持系統(tǒng)可能是他們學(xué)習(xí)專業(yè)知識和專家經(jīng)驗(yàn)的方便可得的廉價(jià)的老師，同時(shí)也是他們初入醫(yī)院實(shí)習(xí)工作的非常好的助手。臨床決策支持系統(tǒng)的功能和作用醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23臨床醫(yī)生的知識更新無法與急劇增長的醫(yī)學(xué)知識同步。臨床決策支持9案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2310基于知識庫的CDSS

大部分CDSS屬于此類，它由三大模塊組成：知識庫、推理機(jī)和通訊模塊。知識庫存儲(chǔ)著編譯好的醫(yī)學(xué)知識，推理機(jī)則根據(jù)知識庫里的規(guī)則，以及患者的資料進(jìn)行自動(dòng)分析。分析的結(jié)果通過通訊模塊反饋給用戶。例如：MYCIN非基于知識庫的CDSS主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)從已有的經(jīng)驗(yàn)中自動(dòng)攫取規(guī)則。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23基于知識庫的CDSS

大部分CDSS屬于此11MYCIN系統(tǒng)

MYCIN系統(tǒng)是由斯坦福(Stanford)大學(xué)建立的對細(xì)菌感染疾病的診斷和治療提供咨詢的計(jì)算機(jī)咨詢專家系統(tǒng)。醫(yī)生向系統(tǒng)輸入病人信息，MYCIN系統(tǒng)對之進(jìn)行診斷，并提出處方。細(xì)菌傳感疾病專家在對病情診斷和提出處方時(shí)，大致遵循下列4個(gè)步驟：確定病人是否有重要的病菌感染需要治療。為此，首先要判斷所發(fā)現(xiàn)的細(xì)菌是否引起了疾病。(2)確定疾病可能是由哪種病菌引起的。(3)判斷哪些藥物對抑制這種病菌可能有效。(4)根據(jù)病人的情況，選擇最適合的藥物。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23MYCIN系統(tǒng)MYCIN系統(tǒng)是由斯坦福(Stanford)12咨詢開始時(shí)，先啟動(dòng)咨詢系統(tǒng)，進(jìn)入人機(jī)對話狀態(tài)。在對話過程中，系統(tǒng)向用戶提出必要的問題，進(jìn)行推理。當(dāng)結(jié)束咨詢時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)地轉(zhuǎn)入解釋子系統(tǒng)。解釋子系統(tǒng)回答用戶的問題，并解釋推理過程。解釋時(shí)，系統(tǒng)顯示說明為什么需要某種信息，以及如何得到某個(gè)結(jié)論。這樣做的主要目的是為了使醫(yī)生容易接受系統(tǒng)的結(jié)論。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23咨詢開始時(shí)，先啟動(dòng)咨詢系統(tǒng)，進(jìn)入人機(jī)對話狀態(tài)。在對話過程中，13動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都用如下形式的三元組描述：(對象屬性值）1.“對象”又稱為上下文，它是系統(tǒng)要處理的實(shí)體，例如：PERSON(病人）2.“屬性”又稱臨床參數(shù),用于描述相應(yīng)對象的特征，例如“病人”的姓名、年齡、性別。3.“值”是指相應(yīng)屬性的值，根據(jù)屬性的不同類別，其值可以是一個(gè)或多個(gè)。對象屬性值病人-1性別((男1.0))病人-1藥物過敏((青霉素1.0)(氣芐青霉素1.0))病原體-1鑒別名<(鏈球菌0.6)(葡萄球菌0.4))醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都用如下形式的三元組描述14MYCIN采用上下文樹(Contexttree)來表示問題,一棵上下文樹構(gòu)成了對一個(gè)病人的完整描述。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23MYCIN采用上下文樹(Contexttree)來表示問題15知識庫的知識表示領(lǐng)域知識的表示領(lǐng)域知識用規(guī)則表示,其一般形式為：RULE***IF<前提>THEN<行為>

例如對如下規(guī)則：RULE047如果：（1）病原體的鑒別名不確定，且（2）病原體來自血液，且（3）病原體的染色是革蘭氏陰性，且（4）病原體的形態(tài)是桿狀的，且（5）病原體呈赭色那么：該病原體的鑒別名是假單胞細(xì)菌，可信度為0.4。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23知識庫的知識表示領(lǐng)域知識的表示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2316靜態(tài)知識的表示（屬性特性的表示）

從臨床參數(shù)（屬性）的角度來看，可認(rèn)為每個(gè)臨床參數(shù)都具很多種特性。主要特性有：MEMBEROF:按所描述的對象不同迸行分類時(shí)，臨床參數(shù)所屬的類型名，例如:PRO-PToVALUTYPE:臨床參數(shù)是單值、二值還是多值。PROMPT:用于向用戶提問一個(gè)單值或二值參數(shù)的值。LABDATA：用于指出相應(yīng)參數(shù)的值是否可從用戶那里獲得。對象屬性值BURNMEMBEROFPRO-PTBURNVALUTYPEBINARYBURNPROMPTIs*aburnpatient?BURNLABDATA1醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23靜態(tài)知識的表示（屬性特性的表示）

從臨床參數(shù)（屬性）的角度來17

推理策略：

MYCIN的咨詢系統(tǒng)采用逆向推理（目的驅(qū)動(dòng)）過程。在咨詢開始時(shí)，首先例示上下文樹中的根節(jié)點(diǎn)。根節(jié)點(diǎn)屬于PERSON類型的上下文。例示包括以下3步：

(1)賦于這個(gè)上下文一個(gè)名稱；

(2)把這個(gè)上下文加到上下文樹上去；

(3)馬上跟蹤這類上下文的MAINPROPS表中的參數(shù)。

實(shí)例示范：

系統(tǒng)首先在數(shù)據(jù)庫中建立一棵上下文樹的根節(jié)點(diǎn),并為該根節(jié)點(diǎn)指定一個(gè)名字PATIENT-1(病人-1)，其類型為PERSON。

PERSON的屬性為(NAMEAGESEXREGIMEN),其中前三項(xiàng)都具LABDATA特性，即可通過向用戶詢問得到其值。于是系統(tǒng)向用戶提出詢問。

用戶輸人病人的姓名、年齡及性別，并以三元組形式存入數(shù)據(jù)中。REGIMEN不是LABDATA屬性，必須由系統(tǒng)推出。

醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23

推理策略：

MYCIN的咨詢系統(tǒng)采用逆向推理（目18為了得到REGIMEN,系統(tǒng)將開始推理過程。推理時(shí)首先運(yùn)用的一條規(guī)則是RULE092。規(guī)則092

IF存在一種病菌需要處理

某些病菌雖然沒有出現(xiàn)在目前的培養(yǎng)物中，但已經(jīng)注意到它們需要處理

THEN根據(jù)病菌對藥物的敏感情況，編制一個(gè)可能抑制該病菌的處方表

從處方表中選擇最佳的處方

ELSE病人不必治療規(guī)則092的前提部分涉及到臨床參數(shù)TREATFOR，它是一個(gè)NONLABDATA,因而系統(tǒng)調(diào)用TREATFOR的UPDATEI-BY特性所指出的第一條規(guī)則090。

醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2319規(guī)則090：

IF已知細(xì)菌的類別

存在和這種細(xì)菌的出現(xiàn)有關(guān)的顯著的病癥

THEN肯定存在一種需要處理的細(xì)菌(可信度1.0)檢查它的前提是否為真，此時(shí)如果該前提所涉及到的值是可向用戶詢問的，就直接詢問用戶,否則再找出可推出該值的規(guī)則。如此反復(fù)進(jìn)行，直到最后推出PATIENT-1的主要臨床參數(shù)REGIMEN為止。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23規(guī)則090：

IF已知細(xì)菌的類別

存在和這20發(fā)展障礙

醫(yī)學(xué)知識的復(fù)雜性導(dǎo)致了系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮非常多的因素，如患者的癥狀、體征、實(shí)驗(yàn)室檢查數(shù)據(jù)、家族史、基因、流行病學(xué)資料、現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)等等。而且，每年發(fā)表的臨床研究數(shù)以千計(jì)，而且不少研究彼此矛盾，大量的數(shù)據(jù)導(dǎo)致了系統(tǒng)維護(hù)上存在困難。目前成功用于診斷環(huán)節(jié)的CDSS常常局限于某個(gè)領(lǐng)域，比如，1971年上線使用的Leeds腹痛診斷系統(tǒng)，其診斷的正確率高達(dá)91.8%，而醫(yī)生的診斷正確率在79.6%。但這套系統(tǒng)僅能用于腹痛的診斷。臨床工作的復(fù)雜性也增加了系統(tǒng)整合的難度。目前大多數(shù)系統(tǒng)仍獨(dú)立于臨床工作流程，這導(dǎo)致了醫(yī)生需要獨(dú)立打開CDSS，然后花費(fèi)時(shí)間錄入患者資料，降低了工作效率。目前整合比較成功的案例是藥房系統(tǒng)和賬單系統(tǒng)。因?yàn)樗幏抗ぷ飨鄬唵?，CDSS主要解決藥物相互作用問題，比較容易設(shè)計(jì)。CDSS經(jīng)常產(chǎn)生大量的警告信息，很容易導(dǎo)致醫(yī)護(hù)人員疲勞應(yīng)付。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23發(fā)展障礙醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2321正向推理（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)） 用戶通過人機(jī)界面輸入一批事實(shí)，推理機(jī)用這些事實(shí)，一次雨知識庫中的規(guī)則前提匹配，若某規(guī)則前提全被事實(shí)滿足，則規(guī)則可以被運(yùn)用。規(guī)則的結(jié)論作為新的事實(shí)存儲(chǔ)，然后用更新過的事實(shí)再與其他規(guī)則的前提匹配，直到不再有可匹配的規(guī)則。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23正向推理（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)） 用戶通過人機(jī)界面輸入一批事實(shí)，推理機(jī)用22演講完畢，謝謝聽講!再見，seeyouagain2022/12/20醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23演講完畢，謝謝聽講!再見，seeyouagain202223醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例232022/12/20醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例232022/12/13醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)24outline一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23outline一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用25一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分26醫(yī)療費(fèi)用在不斷上升

GDP的占比非常高10-19%0-9%趨勢分析:我們正處在醫(yī)療行業(yè)的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)

%

of

population

over

age

60

30+

%

25-29%

20-24%

2050

WW

Average

Age

60+:

21%Source:

United

Nations

“Population

Aging

2002”

全球老齡化

平均年齡60+的人:目前的10%,到2050年將到達(dá)20%

以美國為例:醫(yī)療大數(shù)據(jù)的價(jià)值3千億美元/年,相當(dāng)于每年生成總

值增長0.7%醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23醫(yī)療費(fèi)用在不斷上升10-19%趨勢分析:我們正處在醫(yī)療行27到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將會(huì)急劇增長到35ZB,相當(dāng)于2009年數(shù)據(jù)量的44倍增長。01500010000

50002010

2011

2012

2013

2014

2015趨勢分析:我們正處在醫(yī)療行業(yè)的一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)

存儲(chǔ)的增長

醫(yī)療服務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量(PB)AdminImagingEMREmailFileNon

Clin

ImgResearch

一個(gè)CT圖像含有大約150MB的數(shù)據(jù)，而一個(gè)基因組序列文件大小約750MB，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的病理圖則大得多，接近5GB。如果將這些數(shù)據(jù)量乘以人口數(shù)量和平均壽命，僅一個(gè)社區(qū)醫(yī)院或一個(gè)中等規(guī)模制藥企業(yè)就可以生成和累積達(dá)數(shù)個(gè)TB甚至數(shù)個(gè)PB級的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23到2020年，醫(yī)療數(shù)據(jù)將會(huì)急劇增長到35ZB,相當(dāng)于20028一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景三、案例分29醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來自于PACS影像、B超、病理分析等業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。人體不同部位、不同?？朴跋竦臄?shù)據(jù)文件大小不一，PACS網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)和傳輸要采取不同策略。面對大數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)遇到前所未有的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景非常多，右圖僅以臨床操作和研發(fā)為例，展示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。對于公共衛(wèi)生部門，可以通過過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，快速檢測傳染病，進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序，快速進(jìn)行響應(yīng)。比較效果研究臨床操作臨床決策支持系統(tǒng)醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度遠(yuǎn)程病人監(jiān)控研發(fā)預(yù)測建模提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法疾病模式的分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2330醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要來自于PACS影像一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢三、案例分析二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23一、醫(yī)療與大數(shù)據(jù)的趨勢三、案例分析二、醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用場31臨床醫(yī)生的知識更新無法與急劇增長的醫(yī)學(xué)知識同步。對大批量的常規(guī)決策工作，自動(dòng)化決策效率更高(如大量的常規(guī)實(shí)驗(yàn)室檢測和數(shù)據(jù)分析等)。人有時(shí)會(huì)犯錯(cuò)誤或失誤，當(dāng)然醫(yī)生也不例外(復(fù)雜病例和常見病例都會(huì)出錯(cuò)),使用臨床決策支持系統(tǒng)，可以提醒專家沒在意的或沒有發(fā)現(xiàn)到的病人信息，從而提高診斷準(zhǔn)確性對醫(yī)學(xué)院學(xué)生，成熟專業(yè)的臨床支持系統(tǒng)可能是他們學(xué)習(xí)專業(yè)知識和專家經(jīng)驗(yàn)的方便可得的廉價(jià)的老師，同時(shí)也是他們初入醫(yī)院實(shí)習(xí)工作的非常好的助手。臨床決策支持系統(tǒng)的功能和作用醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23臨床醫(yī)生的知識更新無法與急劇增長的醫(yī)學(xué)知識同步。臨床決策支持32案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23案例分析醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2333基于知識庫的CDSS

大部分CDSS屬于此類，它由三大模塊組成：知識庫、推理機(jī)和通訊模塊。知識庫存儲(chǔ)著編譯好的醫(yī)學(xué)知識，推理機(jī)則根據(jù)知識庫里的規(guī)則，以及患者的資料進(jìn)行自動(dòng)分析。分析的結(jié)果通過通訊模塊反饋給用戶。例如：MYCIN非基于知識庫的CDSS主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)從已有的經(jīng)驗(yàn)中自動(dòng)攫取規(guī)則。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23基于知識庫的CDSS

大部分CDSS屬于此34MYCIN系統(tǒng)

MYCIN系統(tǒng)是由斯坦福(Stanford)大學(xué)建立的對細(xì)菌感染疾病的診斷和治療提供咨詢的計(jì)算機(jī)咨詢專家系統(tǒng)。醫(yī)生向系統(tǒng)輸入病人信息，MYCIN系統(tǒng)對之進(jìn)行診斷，并提出處方。細(xì)菌傳感疾病專家在對病情診斷和提出處方時(shí)，大致遵循下列4個(gè)步驟：確定病人是否有重要的病菌感染需要治療。為此，首先要判斷所發(fā)現(xiàn)的細(xì)菌是否引起了疾病。(2)確定疾病可能是由哪種病菌引起的。(3)判斷哪些藥物對抑制這種病菌可能有效。(4)根據(jù)病人的情況，選擇最適合的藥物。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23MYCIN系統(tǒng)MYCIN系統(tǒng)是由斯坦福(Stanford)35咨詢開始時(shí)，先啟動(dòng)咨詢系統(tǒng)，進(jìn)入人機(jī)對話狀態(tài)。在對話過程中，系統(tǒng)向用戶提出必要的問題，進(jìn)行推理。當(dāng)結(jié)束咨詢時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)地轉(zhuǎn)入解釋子系統(tǒng)。解釋子系統(tǒng)回答用戶的問題，并解釋推理過程。解釋時(shí)，系統(tǒng)顯示說明為什么需要某種信息，以及如何得到某個(gè)結(jié)論。這樣做的主要目的是為了使醫(yī)生容易接受系統(tǒng)的結(jié)論。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23咨詢開始時(shí)，先啟動(dòng)咨詢系統(tǒng)，進(jìn)入人機(jī)對話狀態(tài)。在對話過程中，36動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都用如下形式的三元組描述：(對象屬性值）1.“對象”又稱為上下文，它是系統(tǒng)要處理的實(shí)體，例如：PERSON(病人）2.“屬性”又稱臨床參數(shù),用于描述相應(yīng)對象的特征，例如“病人”的姓名、年齡、性別。3.“值”是指相應(yīng)屬性的值，根據(jù)屬性的不同類別，其值可以是一個(gè)或多個(gè)。對象屬性值病人-1性別((男1.0))病人-1藥物過敏((青霉素1.0)(氣芐青霉素1.0))病原體-1鑒別名<(鏈球菌0.6)(葡萄球菌0.4))醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)表示數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)都用如下形式的三元組描述37MYCIN采用上下文樹(Contexttree)來表示問題,一棵上下文樹構(gòu)成了對一個(gè)病人的完整描述。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23MYCIN采用上下文樹(Contexttree)來表示問題38知識庫的知識表示領(lǐng)域知識的表示領(lǐng)域知識用規(guī)則表示,其一般形式為：RULE***IF<前提>THEN<行為>

例如對如下規(guī)則：RULE047如果：（1）病原體的鑒別名不確定，且（2）病原體來自血液，且（3）病原體的染色是革蘭氏陰性，且（4）病原體的形態(tài)是桿狀的，且（5）病原體呈赭色那么：該病原體的鑒別名是假單胞細(xì)菌，可信度為0.4。醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23知識庫的知識表示領(lǐng)域知識的表示醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例2339靜態(tài)知識的表示（屬性特性的表示）

從臨床參數(shù)（屬性）的角度來看，可認(rèn)為每個(gè)臨床參數(shù)都具很多種特性。主要特性有：MEMBEROF:按所描述的對象不同迸行分類時(shí)，臨床參數(shù)所屬的類型名，例如:PRO-PToVALUTYPE:臨床參數(shù)是單值、二值還是多值。PROMPT:用于向用戶提問一個(gè)單值或二值參數(shù)的值。LABDATA：用于指出相應(yīng)參數(shù)的值是否可從用戶那里獲得。對象屬性值BURNMEMBEROFPRO-PTBURNVALUTYPEBINARYBURNPROMPTIs*aburnpatient?BURNLABDATA1醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23靜態(tài)知識的表示（屬性特性的表示）

從臨床參數(shù)（屬性）的角度來40

推理策略：

MYCIN的咨詢系統(tǒng)采用逆向推理（目的驅(qū)動(dòng)）過程。在咨詢開始時(shí)，首先例示上下文樹中的根節(jié)點(diǎn)。根節(jié)點(diǎn)屬于PERSON類型的上下文。例示包括以下3步：

(1)賦于這個(gè)上下文一個(gè)名稱；

(2)把這個(gè)上下文加到上下文樹上去；

(3)馬上跟蹤這類上下文的MAINPROPS表中的參數(shù)。

實(shí)例示范：

系統(tǒng)首先在數(shù)據(jù)庫中建立一棵上下文樹的根節(jié)點(diǎn),并為該根節(jié)點(diǎn)指定一個(gè)名字PATIENT-1(病人-1)，其類型為PERSON。

PERSON的屬性為(NAMEAGESEXREGIMEN),其中前三項(xiàng)都具LABDATA特性，即可通過向用戶詢問得到其值。于是系統(tǒng)向用戶提出詢問。

用戶輸人病人的姓名、年齡及性別，并以三元組形式存入數(shù)據(jù)中。REGIMEN不是LABDATA屬性，必須由系統(tǒng)推出。

醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)例23

推理策略：

MYCIN的咨詢系統(tǒng)采用逆向推理（目41為了得到REGIMEN,系統(tǒng)將開始推理過程。推理時(shí)首先運(yùn)用的一條規(guī)則是RULE092。規(guī)則092

IF存在一種病菌需要處理

某些病菌雖然沒有出現(xiàn)在目前的培養(yǎng)物中，但已經(jīng)注意到它們需要處理

THEN根據(jù)病菌對藥物的敏感情況，編制一個(gè)可能抑制該病菌的處方表

從處方表