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1、【循证医学论文】循证医学知识库的智能预问诊系统探究摘要：在循证医学知识图谱基础上，将循证医学规则引擎和规则流作为技术核心，利用人工智能技术构建了预问诊推理机制，建立了智能预问诊系统，优化了诊疗服务流程，提高了医患沟通效率，有效改善了患者就医体验。在防控期间，智能预问诊系统既保障了院内零感染，又为广大患者提供了优质、便捷、安全的智慧医疗服务，赋能了疫情新常态下的智慧医疗新发展，创始了“互联网医疗健康服务新形式。关键词：智能预问诊；人工智能；临床辅助决策；循证医学；随着国内疫情的有效控制，疫情防控已进入新常态，医院既要为广大市民提供良好的就医服务，第一时间诊治患者，又要实现院内零感染，责任与压力并
2、重。随着人工智能技术的快速发展，以及智能科技与医学的穿插融合，探索与健康中国相适应的新型医疗服务形式，构建以当代科技手段赋能全生命周期各个环节的新型健康服务体系，建立全流程的健康服务变得势在必行，十分是在疫情防控常态化新形势下，医疗机构势必全面拥抱互联网，快速进入智慧转型“深水区。年，国家卫健委接连文件，强调要充分发挥互联网优势，把防控工作落实、落细、落到位；充分发挥信息化在创新诊疗形式、提升服务效率、促进人员安全有序流动等方面的支撑作用。怎样有效利用互联网、物联网、等新兴技术，在确保院内零感染的基础上，给广大患者提供优质、便捷、安全的智慧医疗服务已成为当前各公立医院全面贯彻落实关于坚决打赢疫
3、情防控阻击战亟待解决的关键问题之一。常规诊疗流程主要由挂号、候诊、就诊、缴费、检查等组成。怎样将疫情防控关口前移，将患者原先需要在医院才能完成的流程，借助互联网技术能够在家里完成，减少医院现场就诊时间，避免大量人群聚集带来的穿插感染风险就显得尤为重要。国外人工智能应用在医疗服务领域起步较早，年，“沃森仅用时分钟就为一名女性病人精准诊断出白血病，并向相关医疗机构提出了治疗方案。尽管人工智能技术与医疗服务融合应用在国内才刚刚起步，但发展迅速，从年的非典开场，人工智能技术已在疫情监测预警领域得到了广泛应用。与年的相比，本次肺炎具有潜伏期更长、传播传染性更强、无症状携带者导致防控难度更大等特点。重庆医
4、科大学附属第一医院的胡磊等在人工咨询基础上，扩展了基于的肺炎自诊、健康手册、热门问题速查等技术，为多学科线上诊疗打下了坚实根基。我院将循证医学理论与人工智能技术深度融合，通过智能预问诊系统对在线问诊植入能力，创新性地将门诊服务延伸到诊前，通过群众端人工智能与患者问答的形式，构造化采集患者的基础信息及病史信息。在防控期间，“互联网医疗健康创新服务形式有效避免了人群聚集，减少了医院现场就诊时间，大幅降低了肺炎穿插感染概率，提升了医患高效沟通效率。系统架构图智能预问诊系统主要分为互联网区域和医院内网部分，如图所示。互联网区域主要是给患者提供手机端服务，患者能够在手机端通过微信小程序形式录入个人信息；
5、医院内网主要是实现服务器、存储、接口服务器等部署。由于系统要对外提供服务，对信息安全要求极高，方案采用网闸对医院内、外网进行物理隔离，医院内、外网通过端口映射方式提供外网访问。通过反向技术，隐藏了服务器详细位置及信息，实现了负载平衡，提高了系统安全性。循证医学知识库知识组织、标准化循证医学知识客体主要包括收集、整理、分类、过滤、加工、提取、建模等流程。通过建立疾病库、药品库、检查库和疾病诊治相关的知识库实现对知识单元的描绘和标引，明确知识节点之间的逻辑关系。建立疾病名称、疾病诊疗、药物体系、检查体系等区域医学知识库，规范诊疗行为，提高医疗质量。对诊疗行为全流程动态监控，辅助医生临床决策，减少漏
6、诊、误诊。基于知识库的临床支持模型疾病数据库。包括各专科疾病谱信息，例如疾病名称、诊断、病因、并发症、流行病学、检验检查、其他辅助检查等信息。药品数据库。包括药品所有具体信息，例如药品商品名称、通用名称、配伍禁忌、适应症、禁忌症、注意事项、用法用量、不良反响等信息。检验检查数据库。包括各类检验检查项目信息，例如名称、临床作用、不良反响、能否空腹、正常值等信息。循证医学数据库。包括临床指南、诊疗评价和临床基础研究，其中临床基础研究包括对照临床实验、非对照临床实验、随机对照实验、非随机对照实验、病理分析及横断面研究等信息。临床辅助诊断主要提供辅助诊断治疗，根据病人的症状，通过智能辅助诊断决策引擎，
7、推断出患者的疑似诊断，提供鉴别诊断的检验、检查项目，在医生确诊后提供适宜的治疗方案供医生参考。关键技术循证医学标准临床医疗服务是严谨的、专业的，需要有一套国家标准作为服务的基础，因而首先对国际上、国家卫健委、中华医学会、各医学专委会等的指南、途径、规范等相关医学标准进行收集、整理，结合最新的信息化、人工智能，建立构造化、关联化、智能化的临床决策模型，再根据临床诊疗诊前、诊中、诊后实际场景的需求，根据不同病种的实际问题及患者回答的答案，实时动态生成预问诊问题，模拟临床医生问诊，全面收集主诉、现病史、既往史、家族史、过敏史等信息，通过系统的智能诊断模型，初步给出个疑似诊断，系统再结合以上信息为医生
8、推荐鉴别诊断需要的检验、检查项目，在医生确诊后，系统推荐国家标准治疗方案供医生参考。医学术语医学专业术语对于普通群众来讲是一个难题，系统通过手机患者医疗常用的俗语建立俗语与专业术语的关联库，在终端以通俗化用语呈现，辅助提供图文、音视频辅助患者对问题正确地理解并做出准确的回答。患者提供系统的问题和答案都是采用简练的词语，针对单独的词语如何组成一份完好的病历类似医生书写的病历，系统对于患者的构造化录入后台有一套语言组装模型，能够自动生成一份完好病历，能够一键快速导入到病历系统。人工智能系统采用基于的深度学习框架，基于机器学习、人工智能和自然语言处理等技术，通过对海量循证医学标准进行深度挖掘和学习，
9、构成智能化问诊模型及智能辅助诊断模型，并进行推理运算将后期临床经历丰富的专家经历提炼成深层神经网络模型算法，将循证医学与本地化特色经历相结合。在遵循医学规律的前提下结合医学业务逻辑，设计不同的决策模型，如药效评估模型、病史采集模型、手术方案决策模型等。通过使用统计学和机器学习方法，结合医学数据源的特点通过真实临床数据、样本数据对原始模型进行训练、评估、纠错多维度符合提升系统的智能化。决策树归纳推荐算法医疗数据的挖掘技术旨在从海量医疗数据中提取有效的模型、关联、规则、变化以及普遍的规律，加速医生决策诊断和提高其决策诊断的准确度，决策树算法目前是应用最为广泛的归纳推理算法之一。智能预问诊系统正是基
10、于循证医学知识库结合决策树归纳算法对病人的病症进行分类预测以及数据分析。贝叶斯定理贝叶斯定理是统计学中非常重要的一个定理，智能预问诊系统基于循证医学知识模型应用贝叶斯定理来保证医疗诊断经过的有效性，对于新的实例的预测和预警都有很好的使用效果。神经网络智能预问诊系统底层基础医学逻辑基于循证医学标准利用类似于的神经网络算法形式，构建一个医疗界的，构建的前提是快速训练，可扩展。大数据平台智能预问诊系统在临床应用一段时间后，会产生大量的病历数据能够用于后续的临床研究。通过建立分布式大数据平台，将院内所有的数据实现统一集成、统一存储、统一管理，构成数据资产。通过大数据的数据建模、构造化处理、知识库建模、
11、语义分析、基础库建设、专题库建设等技术，实现数据的研究分析，为医教研提供数据支撑。系统存储架构如图所示。系统后台采用分布式文件系统存储海量的构造化及半构造化数据，针对医疗数据查询分析的实时性和延时需求，对于实时性要求较高的需要采用内存流式计划框架进行实时数据分析，对于离线数据采用计算框架，例如大量的医疗病历数据。平台主要以技术框架为基础，采用系统，由台华为服务器组成数据管理平台，每台服务器内存，机身自带硬盘块盘，块寸工业级硬盘，块盘，总存储容量近。医疗数据主要;于临床指南、临床途径、诊疗规范、诊断学、临床用药指南、检验检查指南等相关的循证医学标准以及本院临床实例。存在形式主要分为半构造化和非构
12、造化数据。数据通过初级转化存入中，构造化数据通过序列化后存入中，不能够序列化的数据，通过数据整理后统一存放在分布式数据库环境中，再经过序列化后放入中。数据处理是对收集到的数据进行加工整理，构成合适数据分析的数据资产，例如对非构造化、半构造化医疗数据经过数据的抽取、清洗、过滤、转换、加载等，并在数据处理经过中，剔除重复数据、补充缺失数据、处理格式不统一数据等，最终将大量杂乱无章难以理解的数据推导出有效数据，建立各种决策模型。应用效果预问诊系统采用了医院与深圳某软件企业联合开发形式，由系统架构师、软件设计师、需求分析师和临床医生等不同角色人员组成了人开发团队，开发周期总耗时个月，于年月在我院选取患
13、者数量多、陪诊家属也多的儿科进行了智能预问诊系统的试点上线工作。截止到目前，系统运行稳定，获得了阶段性的成果。系统使用前后比照如表所示。通过使用智能预问诊系统前后比照能够明显看出，一方面医生能够提早全面把握患者病情，将门诊医生从大量繁琐的病历书写中解放出来，转而投入到更有价值的诊疗服务中，把时间留给患者；另一方面，在帮助临床医生提高服务上限的同时减少患者在医院就诊时间，避免了大量人群聚集带来的穿插感染风险，帮助医院管理者守住了安全底线，增加了医患沟通时间，有效改善了医患关系，提升了患者就医体验。通过使用智能预问诊系统，我院将门诊服务前移，优化了诊疗流程，患者在诊前就能够介入到诊疗经过，延长了医患高质量有效沟通时间，降低了误诊率，提高了患者满意度，构建了和谐的医患关系。在防控期间，有效避免了大量人群聚集带来的穿插感染风险，既确保了院内零感染，医院门诊业务量又稳中有升，圆满完成了党和政府赋予的时代责任，革新了传统诊疗服务流程，创始了“互联网医疗健康服务新形式。