基于多案例库协同推理的老年人健康评估方法研究

The elderly health assessment is one of the hotspots and frontier topics in the research area of public health management studies. Based on the characteristics of dynamic evolution and muti-community collaboration in the elderly health assessment,a novel elderly health assessment method based on collaborative multiple case-based reasoning is proposed and its main research contents include:an elderly people case classified management systems and resource sharing model for multiple community collaboration,an uncertainty knowledge representation and fusion methodological system for multimodal, dynamic case information based the elderly health information evolution,a ontology evolutive knowledge model considering the whole life cycle process of the old people, an multi-case collaborative reasoning layered model for the elderly people,and an methodological system of knowledge acquisition based on the process of matching case and time-space correlation, as well as optimization method for collaborative promotion of multiple case-based reasoning modeling and integration; an elderly health assessment model and intelligent assessment scheme generation method based on group consistency and integration of tacit knowledge; the research and development of experiment platform to carry out experimental study. This research can expand theresearch and application of case-based reasoning, and provides ideas, methods, techniques and means for the elderly health assessment in China.

我国正面临日益严峻的人口老龄化重大挑战，研究老年人健康评估问题具有时代迫切性和重要社会意义。本课题针对老年人健康评估动态演化和多案例库协同的特点，研究和提出基于多案例库协同推理的老年人健康评估方法。具体研究内容包括：研究和建立跨组织深度协作的老年人健康案例分类管理与资源共享模型；研究和建立老年人健康多模态、动态和不确定性案例信息的知识表达、融合方法，建立面向全生命周期健康过程的本体演化知识模型；构建老年人健康多案例协同推理的分层模型，研究考虑时空关联的基于过程匹配老年人健康评估多案例知识获取方法、多案例推理协同优化建模，以及多案例集成方法；研究基于群体一致性和集成隐性知识的老年人健康评估集结模型与方案智能化生成方法；研究和开发实验平台开展实验研究。该研究可拓展案例推理研究和应用领域，为我国老年人健康评估提供思路、方法、技术和手段支持。

老年人健康评估是整个老年人健康管理工作的基础和关键，精细化的健康评估不仅有利于提高老年人健康服务和保健水平，也有利于政府部门对公共卫生资源进行优化配置和提高社会公平性。大数据、云计算和移动互联网等新兴信息技术的迅猛发展为老年人健康评估与精细化管理提供了历史性机遇。该课题利用散布在各个医疗卫生机构的健康档案资源，利用跨组织大范围案例的知识发现来实现对老年人健康评估的支持，通过多案例库协同的案例推理实现社会老年人健康评估资源的全面整合和有效利用，其核心是实现了老年人健康评估的跨组织案例分类管理与共享，多案例知识表达与协同推理，以及多案例知识集成与评估决策。. 具体研究内容和主要结果包括：. 基于语义本体对老年人健康管理中本质的概念结构进行捕获，在共享语义本体的基础上构建了老年人健康评估案例库；探索了信息技术和信息交流在冲突解决与协同中的角色，基于公平性视角研究并发现了信息技术与数据分析工具手段对健康管理的促进作用，为协同案例评估云平台建设与推广提供了重要的理论依据。构建了基于信息熵的案例权重获取方法，建立了优化型遗传算法的案例权重动态调整模型，通过对比实验证明了该模型可以更好地满足非静态需求环境下老年人健康评估权重的自动适时获取。对传统kNN法进行了拓展，提出了融合条件概率和遗传算法的改进案例匹配算法CRMGAP。基于VC++.net开发实现了BCCBRsys平台。建立了基于SOA的多案例集成模型，为健康评估云协作架构的技术问题解决提供了新思路。. 基于上述研究，设计了一个基于云计算和多代理系统（MAS）集成化云案例推理系统框架(CloudCBR)。该平台可以实现电子健康数据、电子病历数据、人口数据等实现数据集成、共享和知识集成，可以面向对个体、区域群体（如省、市、县、社区）、慢性病老年群体（如老年痴呆症群体）等不同层面的老年人健康评估需求，助力老年人评估的网络化、精准化、适时化和智能化。

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