基于互联网+的脾胃常见病中医辅助预问诊系统设计与实现
这是一篇关于中医问诊,脾胃病,辅助预问诊,JavaScript,系统设计与实现的论文, 主要内容为目的:本研究构建基于互联网+的中医辅助预问诊系统,提供吉林省偏远地区脾胃常见病预问诊服务,通过本系统获取患者的诊前症状信息,辅助临床医师提前了解患者病情,提高临床医师的诊疗效率,优化问诊患者的就医流程,同时也提高偏远地区患者就医满意度,实现医疗流程的精细化管理,以及实现更高质量和效率的医疗服务。方法:从吉林省柳河县中医院电子病历系统中采集从2018年1月至2021年10月期间符合纳入标准的所有脾胃科住院患者的病程记录信息,提取患者诊断病名、证型及症状信息。经筛选最终纳入302份样本作为分析数据,运用频数统计分析、聚类分析、因子分析方法,以及多版本《中医内科学》教材中的中医理论,综合分析设计常见证型问诊诊断表。依据问诊诊断表设计问诊提问逻辑,运用MYSQL数据库管理系统存储表数据,使用Spring Boot+Spring MVC平台开发框架,前端使用HTML5+Java Script+j Query框架开发方法,开发设计脾胃常见病中医辅助预问诊系统。结果:1.本研究共获取306份病历样本,依据《中医诊断学》中医理论进行规范与统计筛选,最终纳入302份样本作为分析数据,确定胃痛、腹痛、便秘、泄泻、呕吐五种脾胃常见病类型,以及胃气壅滞、胃阴不足、脾胃虚寒、肝胃气滞、肝胃郁热、湿热蕴结、寒湿泄泻、暑湿泄泻、食滞肠胃、肝气犯胃、肠胃积热11种地区主证型类型。2.运用频数统计分析、因子分析、聚类分析方法、以及多版本《中医内科学》教材中的中医理论,综合分析得到问诊诊断表。诊断表中包含5种地区脾胃常见病名、11种地区主证型、以及各证型中主症及兼症症状变量69个。3.依据问诊诊断表进行脾胃常见病预问诊逻辑设计,开发并搭建辅助预问诊系统。系统实现功能模块包括登录模块、预问诊模块、症状信息补充模块、导出预问诊记录模块四个部分。患者登录系统后首先需要进行身份认证,然后根据系统给出的提问选项,选择符合自己的症状信息,在结束问诊后,可以补充自己未被记录的症状信息,最终导出预问诊记录,形成预问诊病历。结论:本研究设计的脾胃常见病中医辅助预问诊系统,能够提供吉林省偏远地区脾胃常见病预问诊服务,采集脾胃常见病患者的诊前症状信息,形成预问诊记录。该系统能够帮助临床医师更好地了解患者的病情,并提前进行干预,提高诊疗质量及效率。利用本系统患者在就诊前有充足的时间回顾自身症状,描述病情,大大改善患者的就医体验,促进居民健康发展。
基于知识图谱的中医问诊系统
这是一篇关于知识图谱,中医问诊,实体识别,中医证候的论文, 主要内容为传统中医学和人工智能技术的结合是现代中医的重要发展方向。随着人工智能技术的发展,人们可以通过线上问诊的方式进行疾病的初步自诊,并获得一些医疗建议。中医问诊与一般的线上问诊有所不同,在长远的实践中,中医发展出了它特有的一套辩证方法。中医通过中医四诊来获取病症,通过辩证论治的思想对病人病症进行综合归纳,进行中医证候的推断,最后确定相应的治疗方法。中医辩证诊断的研究从最初的专家系统、机器学习分类辩证模型到基于深度学习的智能问诊系统,已经取得了不错的成果。自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术进一步推动了中医现代化的发展。目前,线上问诊多采用规则的方法,采用模式匹配来收集病症信息,再根据建立的知识库获得关联的医疗建议信息。这种基于规则的方法速度快,准确率较高,但人工建立的规则难以覆盖所有问题,而且需要大量人力维护更新。新兴的智能问诊模型则通常使用知识图谱建立医疗知识网络,构建机器学习或深度学习模型,但可解释性较差,同时中医领域数据构造难,准确率较低。另一方面,现有的智能问诊专注于西医诊断场景,结合中医辩证理论进行中医问诊的较少。针对上述情况,本文将人工智能技术与中医辩证诊治的方法结合起来,设计了一个基于知识图谱的智能问诊系统为用户提供中医辩证诊疗服务,并提出了一种中医证候的判断方法。主要工作内容可以总结为以下几点:1)构建中医诊疗知识图谱。研究知识图谱的构建方法,Neo4j图数据库的特点,信息抽取的各种方法,收集相关诊疗知识进行实体和关系的抽取,并进行症状询问语句的生成,完成知识图谱的构建。2)研究当前应用于命名实体识别任务的经典模型BERT-Bi LSTM-CRF,分析模型的各个层的作用,构造适用于中医问诊场景的医患对话数据集,进行症状实体识别模型训练,并通过对比实验验证该模型在本文症状识别任务中的效果。3)提出了一种中医证候推理的方法。将病人问诊中获得的四诊症状作为参数,证候作为结论,以中医八纲辨证、三焦辩证等10类辩证法作为证候的推理原则,建立逻辑表达式。设计了一种统计表达式中的症状参数和逻辑符号的方法进行症状求证,该方法以症状参数的出现次数作为症状参数的权重,以逻辑表达式中的逻辑“与”数量来衡量该表达式的求证路径长度,从而确定下一步要询问的症状,得到表达式中的症状参数的值,进行证候推理。4)对中医问诊系统的设计实现。基于前面症状识别和证候推理的工作,设计并实现了问诊小程序和后台知识管理系统。通过对系统进行需求分析,确定了问诊系统的架构和功能设计,完成了小程序端的系统实现,问诊小程序通过与病人交互,识别患者回答中的症状实体作为症状参数,进行证候推理。当推理信息不足时进行症状求证,反问病人是否有相关症状,从而控制和病人的对话过程,补全症状参数,最终得到证候,并输出诊疗结果。后台知识管理系统则采用B/S架构设计实现,管理员可通过系统进行知识图谱的更新和其他功能管理。
基于知识图谱的中医问诊系统
这是一篇关于知识图谱,中医问诊,实体识别,中医证候的论文, 主要内容为传统中医学和人工智能技术的结合是现代中医的重要发展方向。随着人工智能技术的发展,人们可以通过线上问诊的方式进行疾病的初步自诊,并获得一些医疗建议。中医问诊与一般的线上问诊有所不同,在长远的实践中,中医发展出了它特有的一套辩证方法。中医通过中医四诊来获取病症,通过辩证论治的思想对病人病症进行综合归纳,进行中医证候的推断,最后确定相应的治疗方法。中医辩证诊断的研究从最初的专家系统、机器学习分类辩证模型到基于深度学习的智能问诊系统,已经取得了不错的成果。自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术进一步推动了中医现代化的发展。目前,线上问诊多采用规则的方法,采用模式匹配来收集病症信息,再根据建立的知识库获得关联的医疗建议信息。这种基于规则的方法速度快,准确率较高,但人工建立的规则难以覆盖所有问题,而且需要大量人力维护更新。新兴的智能问诊模型则通常使用知识图谱建立医疗知识网络,构建机器学习或深度学习模型,但可解释性较差,同时中医领域数据构造难,准确率较低。另一方面,现有的智能问诊专注于西医诊断场景,结合中医辩证理论进行中医问诊的较少。针对上述情况,本文将人工智能技术与中医辩证诊治的方法结合起来,设计了一个基于知识图谱的智能问诊系统为用户提供中医辩证诊疗服务,并提出了一种中医证候的判断方法。主要工作内容可以总结为以下几点:1)构建中医诊疗知识图谱。研究知识图谱的构建方法,Neo4j图数据库的特点,信息抽取的各种方法,收集相关诊疗知识进行实体和关系的抽取,并进行症状询问语句的生成,完成知识图谱的构建。2)研究当前应用于命名实体识别任务的经典模型BERT-Bi LSTM-CRF,分析模型的各个层的作用,构造适用于中医问诊场景的医患对话数据集,进行症状实体识别模型训练,并通过对比实验验证该模型在本文症状识别任务中的效果。3)提出了一种中医证候推理的方法。将病人问诊中获得的四诊症状作为参数,证候作为结论,以中医八纲辨证、三焦辩证等10类辩证法作为证候的推理原则,建立逻辑表达式。设计了一种统计表达式中的症状参数和逻辑符号的方法进行症状求证,该方法以症状参数的出现次数作为症状参数的权重,以逻辑表达式中的逻辑“与”数量来衡量该表达式的求证路径长度,从而确定下一步要询问的症状,得到表达式中的症状参数的值,进行证候推理。4)对中医问诊系统的设计实现。基于前面症状识别和证候推理的工作,设计并实现了问诊小程序和后台知识管理系统。通过对系统进行需求分析,确定了问诊系统的架构和功能设计,完成了小程序端的系统实现,问诊小程序通过与病人交互,识别患者回答中的症状实体作为症状参数,进行证候推理。当推理信息不足时进行症状求证,反问病人是否有相关症状,从而控制和病人的对话过程,补全症状参数,最终得到证候,并输出诊疗结果。后台知识管理系统则采用B/S架构设计实现,管理员可通过系统进行知识图谱的更新和其他功能管理。
基于知识图谱的中医问诊系统
这是一篇关于知识图谱,中医问诊,实体识别,中医证候的论文, 主要内容为传统中医学和人工智能技术的结合是现代中医的重要发展方向。随着人工智能技术的发展,人们可以通过线上问诊的方式进行疾病的初步自诊,并获得一些医疗建议。中医问诊与一般的线上问诊有所不同,在长远的实践中,中医发展出了它特有的一套辩证方法。中医通过中医四诊来获取病症,通过辩证论治的思想对病人病症进行综合归纳,进行中医证候的推断,最后确定相应的治疗方法。中医辩证诊断的研究从最初的专家系统、机器学习分类辩证模型到基于深度学习的智能问诊系统,已经取得了不错的成果。自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术进一步推动了中医现代化的发展。目前,线上问诊多采用规则的方法,采用模式匹配来收集病症信息,再根据建立的知识库获得关联的医疗建议信息。这种基于规则的方法速度快,准确率较高,但人工建立的规则难以覆盖所有问题,而且需要大量人力维护更新。新兴的智能问诊模型则通常使用知识图谱建立医疗知识网络,构建机器学习或深度学习模型,但可解释性较差,同时中医领域数据构造难,准确率较低。另一方面,现有的智能问诊专注于西医诊断场景,结合中医辩证理论进行中医问诊的较少。针对上述情况,本文将人工智能技术与中医辩证诊治的方法结合起来,设计了一个基于知识图谱的智能问诊系统为用户提供中医辩证诊疗服务,并提出了一种中医证候的判断方法。主要工作内容可以总结为以下几点:1)构建中医诊疗知识图谱。研究知识图谱的构建方法,Neo4j图数据库的特点,信息抽取的各种方法,收集相关诊疗知识进行实体和关系的抽取,并进行症状询问语句的生成,完成知识图谱的构建。2)研究当前应用于命名实体识别任务的经典模型BERT-Bi LSTM-CRF,分析模型的各个层的作用,构造适用于中医问诊场景的医患对话数据集,进行症状实体识别模型训练,并通过对比实验验证该模型在本文症状识别任务中的效果。3)提出了一种中医证候推理的方法。将病人问诊中获得的四诊症状作为参数,证候作为结论,以中医八纲辨证、三焦辩证等10类辩证法作为证候的推理原则,建立逻辑表达式。设计了一种统计表达式中的症状参数和逻辑符号的方法进行症状求证,该方法以症状参数的出现次数作为症状参数的权重,以逻辑表达式中的逻辑“与”数量来衡量该表达式的求证路径长度,从而确定下一步要询问的症状,得到表达式中的症状参数的值,进行证候推理。4)对中医问诊系统的设计实现。基于前面症状识别和证候推理的工作,设计并实现了问诊小程序和后台知识管理系统。通过对系统进行需求分析,确定了问诊系统的架构和功能设计,完成了小程序端的系统实现,问诊小程序通过与病人交互,识别患者回答中的症状实体作为症状参数,进行证候推理。当推理信息不足时进行症状求证,反问病人是否有相关症状,从而控制和病人的对话过程,补全症状参数,最终得到证候,并输出诊疗结果。后台知识管理系统则采用B/S架构设计实现,管理员可通过系统进行知识图谱的更新和其他功能管理。
基于知识图谱的中医问诊系统
这是一篇关于知识图谱,中医问诊,实体识别,中医证候的论文, 主要内容为传统中医学和人工智能技术的结合是现代中医的重要发展方向。随着人工智能技术的发展,人们可以通过线上问诊的方式进行疾病的初步自诊,并获得一些医疗建议。中医问诊与一般的线上问诊有所不同,在长远的实践中,中医发展出了它特有的一套辩证方法。中医通过中医四诊来获取病症,通过辩证论治的思想对病人病症进行综合归纳,进行中医证候的推断,最后确定相应的治疗方法。中医辩证诊断的研究从最初的专家系统、机器学习分类辩证模型到基于深度学习的智能问诊系统,已经取得了不错的成果。自然语言处理、知识图谱、深度学习等技术进一步推动了中医现代化的发展。目前,线上问诊多采用规则的方法,采用模式匹配来收集病症信息,再根据建立的知识库获得关联的医疗建议信息。这种基于规则的方法速度快,准确率较高,但人工建立的规则难以覆盖所有问题,而且需要大量人力维护更新。新兴的智能问诊模型则通常使用知识图谱建立医疗知识网络,构建机器学习或深度学习模型,但可解释性较差,同时中医领域数据构造难,准确率较低。另一方面,现有的智能问诊专注于西医诊断场景,结合中医辩证理论进行中医问诊的较少。针对上述情况,本文将人工智能技术与中医辩证诊治的方法结合起来,设计了一个基于知识图谱的智能问诊系统为用户提供中医辩证诊疗服务,并提出了一种中医证候的判断方法。主要工作内容可以总结为以下几点:1)构建中医诊疗知识图谱。研究知识图谱的构建方法,Neo4j图数据库的特点,信息抽取的各种方法,收集相关诊疗知识进行实体和关系的抽取,并进行症状询问语句的生成,完成知识图谱的构建。2)研究当前应用于命名实体识别任务的经典模型BERT-Bi LSTM-CRF,分析模型的各个层的作用,构造适用于中医问诊场景的医患对话数据集,进行症状实体识别模型训练,并通过对比实验验证该模型在本文症状识别任务中的效果。3)提出了一种中医证候推理的方法。将病人问诊中获得的四诊症状作为参数,证候作为结论,以中医八纲辨证、三焦辩证等10类辩证法作为证候的推理原则,建立逻辑表达式。设计了一种统计表达式中的症状参数和逻辑符号的方法进行症状求证,该方法以症状参数的出现次数作为症状参数的权重,以逻辑表达式中的逻辑“与”数量来衡量该表达式的求证路径长度,从而确定下一步要询问的症状,得到表达式中的症状参数的值,进行证候推理。4)对中医问诊系统的设计实现。基于前面症状识别和证候推理的工作,设计并实现了问诊小程序和后台知识管理系统。通过对系统进行需求分析,确定了问诊系统的架构和功能设计,完成了小程序端的系统实现,问诊小程序通过与病人交互,识别患者回答中的症状实体作为症状参数,进行证候推理。当推理信息不足时进行症状求证,反问病人是否有相关症状,从而控制和病人的对话过程,补全症状参数,最终得到证候,并输出诊疗结果。后台知识管理系统则采用B/S架构设计实现,管理员可通过系统进行知识图谱的更新和其他功能管理。
基于互联网+的脾胃常见病中医辅助预问诊系统设计与实现
这是一篇关于中医问诊,脾胃病,辅助预问诊,JavaScript,系统设计与实现的论文, 主要内容为目的:本研究构建基于互联网+的中医辅助预问诊系统,提供吉林省偏远地区脾胃常见病预问诊服务,通过本系统获取患者的诊前症状信息,辅助临床医师提前了解患者病情,提高临床医师的诊疗效率,优化问诊患者的就医流程,同时也提高偏远地区患者就医满意度,实现医疗流程的精细化管理,以及实现更高质量和效率的医疗服务。方法:从吉林省柳河县中医院电子病历系统中采集从2018年1月至2021年10月期间符合纳入标准的所有脾胃科住院患者的病程记录信息,提取患者诊断病名、证型及症状信息。经筛选最终纳入302份样本作为分析数据,运用频数统计分析、聚类分析、因子分析方法,以及多版本《中医内科学》教材中的中医理论,综合分析设计常见证型问诊诊断表。依据问诊诊断表设计问诊提问逻辑,运用MYSQL数据库管理系统存储表数据,使用Spring Boot+Spring MVC平台开发框架,前端使用HTML5+Java Script+j Query框架开发方法,开发设计脾胃常见病中医辅助预问诊系统。结果:1.本研究共获取306份病历样本,依据《中医诊断学》中医理论进行规范与统计筛选,最终纳入302份样本作为分析数据,确定胃痛、腹痛、便秘、泄泻、呕吐五种脾胃常见病类型,以及胃气壅滞、胃阴不足、脾胃虚寒、肝胃气滞、肝胃郁热、湿热蕴结、寒湿泄泻、暑湿泄泻、食滞肠胃、肝气犯胃、肠胃积热11种地区主证型类型。2.运用频数统计分析、因子分析、聚类分析方法、以及多版本《中医内科学》教材中的中医理论,综合分析得到问诊诊断表。诊断表中包含5种地区脾胃常见病名、11种地区主证型、以及各证型中主症及兼症症状变量69个。3.依据问诊诊断表进行脾胃常见病预问诊逻辑设计,开发并搭建辅助预问诊系统。系统实现功能模块包括登录模块、预问诊模块、症状信息补充模块、导出预问诊记录模块四个部分。患者登录系统后首先需要进行身份认证,然后根据系统给出的提问选项,选择符合自己的症状信息,在结束问诊后,可以补充自己未被记录的症状信息,最终导出预问诊记录,形成预问诊病历。结论:本研究设计的脾胃常见病中医辅助预问诊系统,能够提供吉林省偏远地区脾胃常见病预问诊服务,采集脾胃常见病患者的诊前症状信息,形成预问诊记录。该系统能够帮助临床医师更好地了解患者的病情,并提前进行干预,提高诊疗质量及效率。利用本系统患者在就诊前有充足的时间回顾自身症状,描述病情,大大改善患者的就医体验,促进居民健康发展。
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