[发明专利]一种用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法

说明书

技术领域

本发明涉及到医学信息智能处理领域，具体来说涉及一种用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法。

背景技术

电子病历 (Electronic Medical Records, EMR)作为数字化医院的一个重要组成部分，它是以病人为中心，以计算机为媒介，客观、完整、连续地记录病人病情变化和诊断的全过程，并通过计算机网络实现医疗信息的查询、统计分析、信息交换与共享等，EMR是病人临床进行科学诊断治疗的基础资料，在未来计算机辅助临床决策支持系统（Clinical  Decision Support System, CDSS）中将起着重要的作用。根据国际医疗机构一体化组织IHE（Integrating Healthcare Enterprise) 模型标准，电子病历应成为未来居民健康档案的核心部分，通过标准化接口与医院信息系统进行集成。在HL7 (Health Level Seven)中，临床文档结构标准CDA (Clinical Document Architecture)简明、完整地定义了电子病历统一结构和词汇标准，用于实现广泛临床场景的信息表达需求，这为进一步开展标准化电子病历相关研究和应用奠定了较好的基础。

电子病历系统中存储的医疗数据隐含着大量的有用信息，挖掘出其中重要的医学诊断规则和知识是形成计算机智能临床决策支持系统的关键，但由于电子病历是一个特殊的不完备信息系统，其存储的医学数据具有如下主要特点：

（1）电子病历数据的多样性。电子病历系统中医疗数据对象形态异常丰富，它不仅记录纸质病历的全部内容, 还记录MRI、CT、X 线、超声、心电图和手术麻醉等影像图片、声像动态及神经电生理信号等，这是它区别于其它领域数据最显著的特征，这种数据多样性加大了电子病历处理的难度。

（2）电子病历数据的不完整性。病例和病案的有限性使电子病历系统不可能对任何一种疾病信息都能作出全面地反映，病历数据中存在大量不完整、不确定的未知病历属性，以及疾病信息所体现出的客观不完整性和描述疾病的主观不确切性，是形成电子病历属性不完整的主要因素。

（3）电子病历数据的动态性。电子病历系统中医学检测的波形、图像等均是时间函数，它们是不断更新和动态变化的，具有较强的不确定时效性，如何对这些动态数据进行高效处理是设计临床决策支持系统需要解决的关键技术。 

上述电子病历系统中存储的医学数据复杂属性，使得病历系统进行结构化转换后通常是电子病历系统，给其特征选择、规则挖掘及临床决策分析等带来了较大困难。我们知道疾病诊疗是一个复杂、综合的过程，片面的信息和简单地分析、归纳、推理机制等自然会导致似是而非甚至完全错误的诊断结论。电子病历系统中医疗数据属性所具有多样性、不确定性、不完整性和动态性等，给其属性约简带来了一定的挑战，对复杂类型的电子病历属性如何有效处理是设计未来电子病历临床智能决策分析系统的关键技术，因此结合电子病历系统自身具有的复杂性和特殊性, 设计一些高效的技术和方法进行不完备病历属性约简处理，为挖掘疾病或体征之间的关联性、基因变异与疾病发生、治疗、药物关系，以及成功开展临床决策支持分析和个性化诊断、治疗等具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种易构造、较快进化收敛速度和较高的最小属性约简运行效率和精度的用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法，本发明为电子病历属性约简提供了一种新的技术方法，将在医学信息智能处理领域得到广泛应用。

    本发明通过以下的技术方案实现的：

一种用于电子病历属性约简的自适应蛙群进化树设计方法，具体步骤如下：

A、采用属性空间映射关系                                                ，构造电子病历相应病症的形式背景并映射至蛙群进化种群空间，建立属性约简的函数优化模型，将病历最小属性约简优化问题转化为进化蛙群结点的目标寻优问题；

B、将电子病历属性集划分成进化子树：初始时先将原电子病历属性集随机划分成若干具有进化子树度的进化子树，执行时不断优化每次划分的各进化子树执行记录，计算其相应的动态选择概率并调整为有序序列；然后根据新的进化子树度重新将电子病历属性集划分为若干棵新的进化子树，再将病历属性集中各病症属性分配至各棵子树的结点上，参与进化树的迭代寻优；