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《吉林大学》 2012年
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基于共享信息的新型辅助医疗智能诊断系统

刘剑锋  
【摘要】:当今社会,科技迅猛发展,在人们物质生活日益丰富、生活水平日益提高的同时,健康也越来越受到社会各阶层人士的普遍关注。尤其是偏远的农村地区。由于技术的落后,医疗设备缺乏,医师资源不足,农民的健康问题越来越受到国家的重视。为了响应国家近些年来提出的,改善农村医疗服务条件的号召,使现代科技和现代医学成果走近越来越多的农民朋友,让他们也享受社会进步带来的果实,具有相当重大的社会、现实意义。那么如何实现这一目标?本文计划为各大小城乡医院以及医师设计出一套智能辅助诊断系统,这套系统既能辅助医师进行诊疗工作,又可以为经验不足的实习医生提供学习诊疗过程。这样一种诊断系统不论对国家,对社会,对个人都是非常有必要的。 本文认为,合理和实用的医疗诊断系统应该具有以下优点:首先,可以模拟医生诊断病人的真实过程。其次,支持和帮助医生为病人或患者诊断疾病。最后,有自主学习、自我总结经验的能力。 如何能够高效准确地诊断出患者的问题?本文提出了基于共享信息的方法。一方面,诊断医师根据医疗诊断系统处理共享数据库与患者病症信息之后给出的结论或提示,经过分析总结,最终得出正确结论,为患者排忧解难。另一方面,系统通过处理分析数据,给予医师提示,引导医师做出正确判断,从而减小误诊率,提高医师专业能力。 建立了数据库,我们就解决了海量医疗诊断数据的存储问题,但是随着大量诊断数据的录入,问题也随之而来。海量数据远远超出我们所能分析理解的范围,进而导致大量有效数据被闲置,造成数据资源浪费。数据挖掘可以使这一问题得到解决。数据挖掘技术分析处理医疗数据库中的海量数据,提取出有用的信息,使数据不再闲置,促进医学的发展。目前,数据挖掘技术已经成功应用于医疗的各个领域,如医学图像分析、DNA检测、、疾病预防、生理监护数据分析等,都取得了良好的效果。 用模式识别方法对病人病症进行辅助分析诊断,既可以节省医师专家的时间,同时,又能允许辅助医疗诊断系统对数据主动分类,并进行自主学习。当系统中的确诊数据越来越多的时候,系统就会变得越来越智能,达到日趋完善的地步,提供医师更加准确的信息和引导,提高其诊断精度。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP311.13;TP399-C8

【参考文献】
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