高血压知识图谱表示及构建系统的研究与实现
这是一篇关于多元关系,超关系知识图谱,高血压,用药推荐的论文, 主要内容为知识图谱是一种语义网络,由节点和有向边组成,用于表示实体和语义关系,通常由SPO三元组组成,具有表达能力强、易解释、易处理等优点。然而,SPO三元组仅能表示二元关系,而真实世界中的知识充满了各种各样的多元关系,该特点在医学场景中尤为突出。因此,传统的知识建模方法在医学领域中面临着知识复杂性高、难以通过三元组的方式精确表达的问题,需要研究新的本体对医学知识进行建模。针对此问题,本文重点围绕多元关系及逻辑判断规则的医学知识建模、多元关系在图数据库中的存储及用药推荐方法、面向医生的高血压知识图谱服务平台方面开展研究,主要内容分为以下三项:(1)研究并实现高血压超关系知识图谱建模。针对普通知识图谱建模多元关系知识和逻辑规则的问题,本文提出一种应用于高血压领域的三层超关系知识图谱模型(Triple-view Hypertension Hy-per-relational Knowledge Graph,THH-KG),该方法基于超关系知识图谱模型搭建计算层、概念层、实例层三层图谱架构,实现多元的医学逻辑规则、概念知识和实例知识的联合表达。(2)研究并实现二元图数据库存储模型与用药推荐推理解释引擎。由于目前图数据库无法直接存储多元关系,本文设计了将多元关系转化为二元关系进行存储的方法。进一步提出了高血压知识图谱推理解释引擎(Hypertension Knowledge Graph Reasoning En-gine,HKG-RE),设计并通过实验说明准确率达到了与专业医生相近的水平,证明了THH-KG模型在用药推荐辅助决策应用的可行性。(3)设计并实现面向医生的高血压知识图谱服务平台。结合本文提出的THH-KG及HKG-RE,实现面向医生的搭建高血压知识图谱服务系统,设计知识管理模块、知识翻译模块、用药决策推理引擎模块,提供非专业人士友好的可视化界面及准确的用药辅助决策方案。最后,上述研究内容及成果应用于国家自然科学基金项目“医学认知图谱知识结构表示研究”、“面向医学知识图谱演进的图神经网络知识融合及补全方法研究”以及北京市自然科学基金项目“高血压患者产生型健康医疗数据的表示学习研究”中,在高血压场景中为知识建模、存储及推理提供了一系列可行可靠且有效的方案。
高血压知识图谱表示及构建系统的研究与实现
这是一篇关于多元关系,超关系知识图谱,高血压,用药推荐的论文, 主要内容为知识图谱是一种语义网络,由节点和有向边组成,用于表示实体和语义关系,通常由SPO三元组组成,具有表达能力强、易解释、易处理等优点。然而,SPO三元组仅能表示二元关系,而真实世界中的知识充满了各种各样的多元关系,该特点在医学场景中尤为突出。因此,传统的知识建模方法在医学领域中面临着知识复杂性高、难以通过三元组的方式精确表达的问题,需要研究新的本体对医学知识进行建模。针对此问题,本文重点围绕多元关系及逻辑判断规则的医学知识建模、多元关系在图数据库中的存储及用药推荐方法、面向医生的高血压知识图谱服务平台方面开展研究,主要内容分为以下三项:(1)研究并实现高血压超关系知识图谱建模。针对普通知识图谱建模多元关系知识和逻辑规则的问题,本文提出一种应用于高血压领域的三层超关系知识图谱模型(Triple-view Hypertension Hy-per-relational Knowledge Graph,THH-KG),该方法基于超关系知识图谱模型搭建计算层、概念层、实例层三层图谱架构,实现多元的医学逻辑规则、概念知识和实例知识的联合表达。(2)研究并实现二元图数据库存储模型与用药推荐推理解释引擎。由于目前图数据库无法直接存储多元关系,本文设计了将多元关系转化为二元关系进行存储的方法。进一步提出了高血压知识图谱推理解释引擎(Hypertension Knowledge Graph Reasoning En-gine,HKG-RE),设计并通过实验说明准确率达到了与专业医生相近的水平,证明了THH-KG模型在用药推荐辅助决策应用的可行性。(3)设计并实现面向医生的高血压知识图谱服务平台。结合本文提出的THH-KG及HKG-RE,实现面向医生的搭建高血压知识图谱服务系统,设计知识管理模块、知识翻译模块、用药决策推理引擎模块,提供非专业人士友好的可视化界面及准确的用药辅助决策方案。最后,上述研究内容及成果应用于国家自然科学基金项目“医学认知图谱知识结构表示研究”、“面向医学知识图谱演进的图神经网络知识融合及补全方法研究”以及北京市自然科学基金项目“高血压患者产生型健康医疗数据的表示学习研究”中,在高血压场景中为知识建模、存储及推理提供了一系列可行可靠且有效的方案。
基层医疗信息化系统的设计与实现
这是一篇关于基层医疗,医疗信息化,用药推荐,知识图谱的论文, 主要内容为我国的基层医疗机构包括城市社区卫生服务中心、乡镇卫生院以及村卫生室,功能定位是为所在地区的人民群众提供基本的公共卫生服务和医疗服务。本文针对基层医疗机构的信息化水平比较落后、当前的医院信息系统不满足发展要求、医疗数据结构不统一、信息资源共享程度较低、医保结算流程繁琐等问题,设计并实现了基层医疗信息化系统,系统接入当地医疗保障信息平台与县域医疗监管平台,并在多个镇卫生院上线运行。本文以云南省丽江市永胜县医疗服务共同体的院内信息化项目为背景,对该县的基层医疗机构信息系统的现状进行了调研,阐述了研究的目标和内容,将基层医疗信息化系统划分为系统综合管理平台、医疗数据统计平台、医师工作站、护士工作站、药房药库管理、收费管理、村医系统七个模块。其中前六个模块为基础系统模块,村医系统是在基础系统上进行简化开发而来,为村医提供门诊收费和历史处方管理功能。通过采集网络中的医疗数据和提取系统上线后生成的临床医疗数据,建立医药知识图谱,医疗数据中的疾病名称遵循ICD-10医学术语规范,并使用医药知识图谱检索与疾病关联的药品,为医师提供用药推荐功能,协助医师开具处方。系统综合管理、医疗数据统计平台和村医系统采用B/S架构,系统客户端采用C/S架构。系统后台核心框架采用Spring Boot,前端框架采用Vue.js,系统客户端采用NW.js进行系统封装。在数据存储方面,系统的基础数据和业务数据使用关系型数据库MySQL进行持久化存储,需要频繁访问的数据使用高性能数据库Redis进行缓存,医药知识图谱使用图形数据库Neo4j存储。基层医疗信息化系统的实现提高了基层医疗机构的信息化水平,简化了医保结算流程,优化了基层医疗机构运行效率,为上级医疗机构提供了标准化的基层医疗机构数据,推进了县域医共体建设,具有一定实际意义。
高血压知识图谱表示及构建系统的研究与实现
这是一篇关于多元关系,超关系知识图谱,高血压,用药推荐的论文, 主要内容为知识图谱是一种语义网络,由节点和有向边组成,用于表示实体和语义关系,通常由SPO三元组组成,具有表达能力强、易解释、易处理等优点。然而,SPO三元组仅能表示二元关系,而真实世界中的知识充满了各种各样的多元关系,该特点在医学场景中尤为突出。因此,传统的知识建模方法在医学领域中面临着知识复杂性高、难以通过三元组的方式精确表达的问题,需要研究新的本体对医学知识进行建模。针对此问题,本文重点围绕多元关系及逻辑判断规则的医学知识建模、多元关系在图数据库中的存储及用药推荐方法、面向医生的高血压知识图谱服务平台方面开展研究,主要内容分为以下三项:(1)研究并实现高血压超关系知识图谱建模。针对普通知识图谱建模多元关系知识和逻辑规则的问题,本文提出一种应用于高血压领域的三层超关系知识图谱模型(Triple-view Hypertension Hy-per-relational Knowledge Graph,THH-KG),该方法基于超关系知识图谱模型搭建计算层、概念层、实例层三层图谱架构,实现多元的医学逻辑规则、概念知识和实例知识的联合表达。(2)研究并实现二元图数据库存储模型与用药推荐推理解释引擎。由于目前图数据库无法直接存储多元关系,本文设计了将多元关系转化为二元关系进行存储的方法。进一步提出了高血压知识图谱推理解释引擎(Hypertension Knowledge Graph Reasoning En-gine,HKG-RE),设计并通过实验说明准确率达到了与专业医生相近的水平,证明了THH-KG模型在用药推荐辅助决策应用的可行性。(3)设计并实现面向医生的高血压知识图谱服务平台。结合本文提出的THH-KG及HKG-RE,实现面向医生的搭建高血压知识图谱服务系统,设计知识管理模块、知识翻译模块、用药决策推理引擎模块,提供非专业人士友好的可视化界面及准确的用药辅助决策方案。最后,上述研究内容及成果应用于国家自然科学基金项目“医学认知图谱知识结构表示研究”、“面向医学知识图谱演进的图神经网络知识融合及补全方法研究”以及北京市自然科学基金项目“高血压患者产生型健康医疗数据的表示学习研究”中,在高血压场景中为知识建模、存储及推理提供了一系列可行可靠且有效的方案。
基于Hadoop平台的高血压治疗效果分析系统的设计与开发
这是一篇关于高血压治疗效果分析系统,用药推荐,Hadoop,Mahout,HBase,SSH的论文, 主要内容为高血压作为常见的慢性病,已经成为威胁心脑血管病的最主要因素,能诱发脑卒中、心肌梗死、心力衰竭及慢性肾脏病等系列并发症。根据近年的报告指出,我国高血压患病人口基数大,而控制率、治疗率偏低。如何提高高血压防治的控制率与治疗率成为当前一个热门话题,且有着相当的研究价值。所幸的是,随着大数据时代的到来,大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径,改变了一些疾病诊断方式。苏州市智能健康管理与信息工程技术重点实验室所设计的多功能便携血压计,通过蓝牙技术将患者的血压记录传输到移动终端以及云端健康监控中心。血压计在实际使用过程中,收集了大量的用户数据,利用这些数据来进行数据挖掘分析有着重要的研究价值。针对高血压控制率、治疗率偏低的现状,本文对高血压的防治现状以及大数据挖掘技术进行深入研究分析,设计了高血压治疗效果分析系统,主要完成的工作如下:针对高血压患者诊断记录的数据特点,设计了基于Hbase数据库的高血压患者案例记录库,为系统进行大规模数据建模以及检索提供了快速检索能力。在案例库的基础上设计了高血压用药推荐与疗效预测模型。系统使用了随机森林分类算法来对高血压患者案例库进行用药分类,利用对源案例的分类结果来做用药推荐。同时,系统使用案例推理来查找与源案例接近的目标案例,来为患者做疗效预测。实现了基于SSH(Struts+Spring+Hibernate)网络框架的高血压治疗效果分析系统,包括用户管理模块、高血压患者案例管理模块、高血压治疗效果分析模型建立模块与高血压治疗效果分析模块。并且搭建基于Hadoop分布式计算平台以及Hbase分布式数据库的大数据处理系统,并部署网站系统在Tomcat容器上。针对系统的关键功能进行了测试,测试结果显示了系统拥有海量数据存储能力,能进行大规模分类建模与运算。通过本系统,用户能够通过上传高血压案例数据来进行疗效分析以及实现用药推荐等功能。
基层医疗信息化系统的设计与实现
这是一篇关于基层医疗,医疗信息化,用药推荐,知识图谱的论文, 主要内容为我国的基层医疗机构包括城市社区卫生服务中心、乡镇卫生院以及村卫生室,功能定位是为所在地区的人民群众提供基本的公共卫生服务和医疗服务。本文针对基层医疗机构的信息化水平比较落后、当前的医院信息系统不满足发展要求、医疗数据结构不统一、信息资源共享程度较低、医保结算流程繁琐等问题,设计并实现了基层医疗信息化系统,系统接入当地医疗保障信息平台与县域医疗监管平台,并在多个镇卫生院上线运行。本文以云南省丽江市永胜县医疗服务共同体的院内信息化项目为背景,对该县的基层医疗机构信息系统的现状进行了调研,阐述了研究的目标和内容,将基层医疗信息化系统划分为系统综合管理平台、医疗数据统计平台、医师工作站、护士工作站、药房药库管理、收费管理、村医系统七个模块。其中前六个模块为基础系统模块,村医系统是在基础系统上进行简化开发而来,为村医提供门诊收费和历史处方管理功能。通过采集网络中的医疗数据和提取系统上线后生成的临床医疗数据,建立医药知识图谱,医疗数据中的疾病名称遵循ICD-10医学术语规范,并使用医药知识图谱检索与疾病关联的药品,为医师提供用药推荐功能,协助医师开具处方。系统综合管理、医疗数据统计平台和村医系统采用B/S架构,系统客户端采用C/S架构。系统后台核心框架采用Spring Boot,前端框架采用Vue.js,系统客户端采用NW.js进行系统封装。在数据存储方面,系统的基础数据和业务数据使用关系型数据库MySQL进行持久化存储,需要频繁访问的数据使用高性能数据库Redis进行缓存,医药知识图谱使用图形数据库Neo4j存储。基层医疗信息化系统的实现提高了基层医疗机构的信息化水平,简化了医保结算流程,优化了基层医疗机构运行效率,为上级医疗机构提供了标准化的基层医疗机构数据,推进了县域医共体建设,具有一定实际意义。
基于Hadoop平台的高血压治疗效果分析系统的设计与开发
这是一篇关于高血压治疗效果分析系统,用药推荐,Hadoop,Mahout,HBase,SSH的论文, 主要内容为高血压作为常见的慢性病,已经成为威胁心脑血管病的最主要因素,能诱发脑卒中、心肌梗死、心力衰竭及慢性肾脏病等系列并发症。根据近年的报告指出,我国高血压患病人口基数大,而控制率、治疗率偏低。如何提高高血压防治的控制率与治疗率成为当前一个热门话题,且有着相当的研究价值。所幸的是,随着大数据时代的到来,大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径,改变了一些疾病诊断方式。苏州市智能健康管理与信息工程技术重点实验室所设计的多功能便携血压计,通过蓝牙技术将患者的血压记录传输到移动终端以及云端健康监控中心。血压计在实际使用过程中,收集了大量的用户数据,利用这些数据来进行数据挖掘分析有着重要的研究价值。针对高血压控制率、治疗率偏低的现状,本文对高血压的防治现状以及大数据挖掘技术进行深入研究分析,设计了高血压治疗效果分析系统,主要完成的工作如下:针对高血压患者诊断记录的数据特点,设计了基于Hbase数据库的高血压患者案例记录库,为系统进行大规模数据建模以及检索提供了快速检索能力。在案例库的基础上设计了高血压用药推荐与疗效预测模型。系统使用了随机森林分类算法来对高血压患者案例库进行用药分类,利用对源案例的分类结果来做用药推荐。同时,系统使用案例推理来查找与源案例接近的目标案例,来为患者做疗效预测。实现了基于SSH(Struts+Spring+Hibernate)网络框架的高血压治疗效果分析系统,包括用户管理模块、高血压患者案例管理模块、高血压治疗效果分析模型建立模块与高血压治疗效果分析模块。并且搭建基于Hadoop分布式计算平台以及Hbase分布式数据库的大数据处理系统,并部署网站系统在Tomcat容器上。针对系统的关键功能进行了测试,测试结果显示了系统拥有海量数据存储能力,能进行大规模分类建模与运算。通过本系统,用户能够通过上传高血压案例数据来进行疗效分析以及实现用药推荐等功能。
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