【摘 要】
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电子健康档案的普及,推动了医疗健康大数据相关研究向数据驱动转型,为更加个性化的人群健康指导带来新的发展契机。基于医疗健康大数据的疾病预测是智能化辅助诊断的重要研究内容之一,其目标是根据患者的个人信息和历史电子健康档案,对患者健康状况进行评估和预测,辅助医疗机构进行诊断,提高服务效率和质量,降低患者就医成本。基于医疗健康大数据,深度学习技术近年来被应用在疾病辅助诊断领域,取得不错的预测效果。但是目前
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电子健康档案的普及,推动了医疗健康大数据相关研究向数据驱动转型,为更加个性化的人群健康指导带来新的发展契机。基于医疗健康大数据的疾病预测是智能化辅助诊断的重要研究内容之一,其目标是根据患者的个人信息和历史电子健康档案,对患者健康状况进行评估和预测,辅助医疗机构进行诊断,提高服务效率和质量,降低患者就医成本。基于医疗健康大数据,深度学习技术近年来被应用在疾病辅助诊断领域,取得不错的预测效果。但是目前的预测方法普遍依赖于患者就医的时序特征,这些方法较少地考虑了医学信息中的一些潜在关联关系,例如疾病与其他并发症之间的关系、疾病与症状之间的关联关系等。然而,这些隐藏在医学信息中的关联关系对于医疗健康大数据分析和疾病辅助诊断等研究具有重要作用,例如通过关键症状从海量数据中查询和发现与之相关的疾病信息,或利用历史诊断中的疾病并发关系分析患者未来的健康状况等。针对医疗健康大数据中医学信息之间蕴含的复杂关联关系,本文利用电子健康档案数据和医学知识数据建立异构医疗信息网络,将医学信息之间关系挖掘并组织起来。首先,设计了一种基于医疗异构信息网络的疾病症状关系表示学习方法,提出基于疾病症状关系表示学习的疾病辅助预测模型,根据患者症状进行疾病预测。本文分别从医学知识和电子健康档案数据抽取“疾病—症状”关系与“病人—症状”关系,构建医学概念图谱和患者病历图谱,形成异构医学信息网络。使用基于图卷积网络的方法,通过聚合网络中节点的邻接节点的信息,对网络中表示患者、疾病和症状的节点进行表示学习,捕获两个数据源中潜在医学知识及疾病与症状之间的关联关系,利用患者的症状特征进行疾病辅助诊断。其次,提出了一种基于医学信息关联路径的表示学习方法,设计了基于医学信息关联路径表示学习的疾病辅助诊断模型。本文利用医学概念分类信息,构建了具有树状层级结构的医学知识网络,并从医学知识网络中提取医学路径,用以学习出不同疾病之间隐含的关联关系。本文使用自注意力机制设计了路径编码器,通过合并医疗路径,可以有效地捕获疾病与医学概念的层次信息,学习出具有代表性的医学概念表示向量。结合从患者历史入院记录中学习出的时序特征表示,为患者下一次就医时可能患有的疾病提供准确的预测。最后,设计实验对基于异构信息网络表示学习的疾病辅助诊断方法进行验证。通过整合上述两种异构医学网络表示学习方法,分别根据患者出现的症状特征和患者历史就医信息,对患者进行疾病辅助诊断。本文采集了来自本地医疗机构的电子健康档案数据和公开的重症监护医学信息数据库,结合相关医学知识,提取疾病、症状、患者之间的关联关系,构建异构医学信息网络,对网络中的医学概念和患者信息进行表示学习。本文设计实验对基于异构信息网络表示学习的疾病辅助诊断方法进行验证,根据患者出现的症状特征和患者历史就医信息,辅助医疗机构对患者进行疾病诊断。相比于主流的疾病预测模型,本文提出的基于异构医学信息网络表示学习的疾病辅助诊断方法可以实现更加准确高效的预测效果,能够帮助医疗机构提高医疗服务质量,辅助医生进行诊断决策,降低患者就医成本。
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