基于自动问答系统的中医诊疗认知模式研究

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
81072897
项目类别：
面上项目
资助金额：
33.0万
负责人：
孟庆刚
依托单位：
北京中医药大学
学科分类：
H3121.中医学研究新技术与新方法
结题年份：
2013
批准年份：
2010
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至2013-12-31

项目参与者：
王连心；王乐；谢晴宇；李瑞祥；丁宝刚；王雯；郭新宇；宋旦哥；
关键词：
中医诊疗认知模式自动问答系统领域知识库思维模拟

项目摘要

本项目是构建"基于综合集成中医药诊疗信息处理支撑系统"运用互联网资源拓展领域知识库工作的延续。以机器学习、自然语言处理、知识工程、智能科学为理论基础，以中医诊疗自动问答系统的关键技术为核心，针对特定的中医药领域知识，围绕中医药领域知识库的自动构建与利用，依托互联网技术，研究中医诊疗过程中医者的认知模式。本研究面向开放的中医药领域，使自动问答充分利用互联网资源，针对中医诊疗过程进行动态认知模拟，促进中医药自动问答技术和互联网搜索技术的深入发展。本项目旨在帮助医生建立完整的临床思维模式，利用计算机智能平台再现认知过程，结合合理有效的算法规则，抽取有临床意义的问答信息，实现对临床思维的再认知、再模拟，总结中医诊疗过程中医者的认知模式特征。同时为经典医案的传承、理论文献的重现构建新的认知平台，实现中医专家经验知识采集效用的最大化。为全面实现"集智慧之大成"的综合集成功能奠定基础。

结项摘要

本项目是运用互联网资源拓展领域知识库工作的延续，以机器学习、自然语言处理、知识工程、智能科学为理论基础，以中医诊疗自动问答系统建设的关键技术为核心，针对异构的数据库资料和开放的互联网资源，围绕着医生个体决策、群体决策、远程会诊中涉及到的医学问题，通过术语特征提取、语义相似度分析、关键词匹配和关键词拓展、临床证据评价等方式，解决了中医术语特征自动识别、大规模的文本知识搜索匹配等问题，并为进一步语义识别提供链接索引。在中医术语的自动提取方面，本研究运用条件随机场模型，通过标记和切分序列数据的统计模型，对训练集中的特征向量进行自动识别。用不同权重值来表示特征的重要程度，在给定需要标记的观察序列的条件下，完成序列标记，确定了模板的有效性，建立中医文本信息特征识别方法，并将其应用在《伤寒杂病论》文本知识的自动识别中。应用结果显示，该模型提高了中医文本信息识别和检索效率，不仅可以满足基于语义的搜索需求，还能为知识结构表达、中医信息检索提供支持工具。在医家诊疗规律研究方面，理清了《医学衷中参西录》的用药思维脉络，深入探讨了药用剂量和功效的关系。在认知规律研究方面，应用出声思考法、深度访谈法和思维导图法对医生的思维过程进行显性化、搜索匹配和特征识别，追溯了中医个体化诊疗意见到专家共识形成的动态演变过程，拓展了诊疗经验信息的观察评价维度，可以满足不同医生个性化的指标标度和动态观测需求。在关键技术的研发基础上，形成了基于综合集成的中医诊疗信息处理统一计算框架，建立了基于综合集成的中医诊疗支撑平台，为诊疗信息的全程跟踪、动态评价和远程会诊提供一体化的解决策略。同时，为经典医案的传承、理论文献的重现提供可视化的交互环境。截止到目前，项目相关研究成果获得2011年教育部科技进步一等奖1项，2012年北京市科技二等奖1项，申请和进入实质审查阶段的发明专利2项，获得软件著作权12项，发表相关学术论文12篇。在人才培养方面，培养博士生8名，硕士生7名。