[发明专利]一种基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置，方法包括：收集临床诊疗证据；针对多学科领域的疾病，从临床诊疗证据中，提取医学知识并进行整合，形成以症状为核心的症状特征库和以诊疗建议为核心的诊疗知识库；基于症状特征库和诊疗知识库，将其中的知识转化为产生式规则，形成规则库；在医生诊疗过程中，依据症状特征库，设置症状相关问题，结合患者输入信息，匹配规则库，实现辅助问诊和分诊；依据诊疗知识库，结合患者数据及输入的病情描述信息，匹配规则库，实现辅助诊断和治疗；在获取的患者疾病病症与各产生式规则匹配不完备时，通过自动计算特征权重返回最相似的推荐意见。可以辅助支持临床医生的决策。

技术领域

本发明涉及临床辅助问诊、分诊、诊断、治疗技术领域，具体而言，涉及一种基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置。

背景技术

临床决策支持系统(Clinical Decision Support System，CDSS)是指根据患者的临床信息，依据系统的临床知识，自动判断并给出相关临床建议，辅助医生进行临床决策，从而提高医疗质量和服务的计算机应用系统。目前国内医疗卫生机构的医疗水平仍存在发展不平衡的问题，尤其是基层医院，在问诊、分诊、诊断和治疗的各环节仍需要进一步完善。传统医疗机构的分诊主要依靠护士凭借经验进行，不仅耗费人力，效率低下，而且容易出错；而医生诊疗过程中问诊时间也十分有限，多数情况下患者排队时间较长而医生实际问诊时间则非常短暂，这在一定程度上加深了医患矛盾；目前国内医疗机构医生诊疗水平参差，尤其是基层医院诊疗不规范、随意性较大的问题比较突出，伴随循证医学时代的到来，科学有效的临床诊疗需要以循证医学证据为依托，尽管有领域内专家编写的临床指南、诊疗规范作为参考，但医生在有限的时间内对指南的理解和运用都存在不同程度的问题，影响指南的实际落地。CDSS是人工智能和医疗领域结合的很好实践，以CDSS辅助医生决策，可以弥补上述不足。当前CDSS在国外应用较普遍，国内则起步较晚。伴随国家医疗机构电子病历等级评价、促进健康医疗大数据和人工智能应用等相关政策的出台，CDSS被纳入电子病历等级评价体系以促进医疗智能化发展，医院对CDSS的建设有所投入，这些促进了CDSS的发展，但全面、系统、科学、专业的决策支持能力仍有待提升。目前市场上虽有一些CDSS产品，但仍缺乏严格遵循循证医学指南、功能全面系统的CDSS来辅助临床。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供基于规则推理的临床决策支持系统构建方法及装置，以辅助临床诊疗。

第一方面，本发明实施例提供了基于规则推理的临床决策支持系统构建方法，包括：

收集筛选多学科领域公开发表的包含权威临床指南、诊疗规范、教科书、文献、专家共识、专家经验的全方位、多层次临床医学证据；

针对多学科领域的疾病，从收集的临床医学证据中，梳理逻辑框架，提取疾病问诊、分诊、诊断、治疗相关的医学知识，并对提取的医学知识进行整合，形成以症状为核心的症状特征库和以诊疗建议为核心的诊疗知识库；

基于症状特征库和诊疗知识库，分别将症状特征库和诊疗知识库中包含的整合后的医学知识转化为产生式规则，形成症状规则库以及诊疗规则库；

从输入的患者病情描述信息以及患者临床数据中，提取与所述症状特征库和诊疗知识库中的症状特征、诊疗特征相匹配的患者疾病特征；

依据症状特征库，结合输入的患者病情描述信息，匹配症状规则库中的相应产生式规则，实现辅助问诊和分诊；

依据诊疗知识库，结合输入的患者病情描述信息和患者诊疗过程产生的临床数据，匹配诊疗规则库中的相应产生式规则，实现辅助诊断和治疗；

在获取的患者疾病病症与各产生式规则匹配不完备时，通过自动计算权重评分返回最相似的诊断和治疗结果。