CN103699808A - 一种医院辅助决策系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种医院辅助决策系统，属于信息分析与辅助决策技术领域。它包括输入部分、决策部分和输出部分，输入部分包括非影像资料输入终端、影像资料输入终端、HIS数据库、PACS数据库和中间数据库，非影像资料输入终端与HIS数据库连接，影像资料输入终端与PACS数据库连接，中间数据库同时与HIS数据库和PACS数据库逻辑连接；决策部分包括知识库、专家库和辅助决策模块，辅助决策模块与中间数据库连接，知识库和专家库均与辅助决策模块连接。输出部分包括输出终端，输出终端与辅助决策模块连接。本发明不仅能够输出对于患者的辅助决策结果及相关治疗建议，还可查询患者的电子病历。

Description

一种医院辅助决策系统

技术领域

本发明涉及信息分析与辅助决策技术领域，具体地说，涉及一种医院辅助决策系统。

背景技术

知识爆炸使得医疗工作面临严峻挑战，医学领域的知识更新速度和增长速度，以远远超出医生的学习和掌握限度。医生作为医疗行为中的主体，在对病人进行诊疗活动时需要了解、获取和使用的患者信息量越来越大，使得他们很难在整个长期的诊疗过程中牢记患者或相关疾病的所有相关信息，因此这很容易导致医疗差错的出现。随着医院信息化程度的不断加深，医生在形成诊断结论、制定疾病的防治计划时也常借助计算机巨大的存储和处理信息的能力，对大批量的常规决策工作，自动化决策效率更高。

现有技术中，医学诊断多采用专家系统的方法解决，长久以来，一直存在着间接、费时、效率低等“瓶颈问题”；问题接近或超出系统领域知识的边界，系统工作状况急剧恶化的“窄台阶效应”；推理效率低，容易出现“匹配冲突”、“无穷递归”、“组合爆炸”等问题；系统中的规则数量太多，管理不便，缺乏灵活性等问题。这些问题导致了专家系统难以进入实际应用，诊断效果不理想。

发明内容

本发明的目的是提供一种医院辅助决策系统，其能够克服上述现有技术中的某种或某些缺陷。

根据本发明的医院辅助决策系统包括：输入部分、决策部分和输出部分，其中，输入部分包括非影像资料输入终端、影像资料输入终端、HIS数据库（即医院信息系统数据库）、PACS（即医学影像信息系统数据库）数据库和中间数据库；非影像资料输入终端与HIS数据库连接，其将采集到的患者的非影像资料发送给HIS数据库；影像资料输入终端与PACS数据库连接，其将采集到的患者的影像资料发送给PACS数据库；中间数据库同时与HIS数据库和PACS数据库逻辑连接。

决策部分包括知识库、专家库和辅助决策模块；辅助决策模块与中间数据库连接，知识库和专家库均与辅助决策模块连接；辅助决策模块通过中间数据库分别从HIS数据库和PACS数据库调取患者的非影像资料和影像资料并发送给知识库；知识库根据接收到的患者的非影像资料及影像资料建立患者的症状表现矩阵X；专家库保存有多种疾病的全息权重矩阵集合以及对应于每种疾病的多个治疗意见；辅助决策模块将从知识库调取的患者的症状表现矩阵X和从专家库调取的患者所患疾病的全息权重矩阵A进行模糊运算得到总评价矩阵W，将总评价矩阵W的最大隶属度w与专家库中患者所患疾病的多个治疗意见进行匹配得出最终决策结果。

输出部分包括输出终端，输出终端与辅助决策模块连接，用于接收和显示辅助决策模块中的所述的最终决策结果。

本发明的医院辅助决策系统利用信息化技术手段形成辅助决策系统，应用于辅助医生搜集数据、进行临床决策以及管理医疗行为，可以有效地减少医疗错误，提高医疗护理质量，为医院节省大量的成本。

本发明的医院辅助决策系统的知识库中保存有患者所患疾病的病患信息及治疗信息，通过中间数据库对专家库进行实时的扩充、更新，使得专家库中所记载的数据越来越准确具有实用性和实时性。其次，专家库中还包括多组由临床医生的临床经验及专家数据所形成的临床指导意见，可以帮助医务人员和患者针对特定的临床问题做出恰当的处理、选择，决策适宜的医疗服务。

本发明的一个优选实施例中，非影像资料输入终端还可以包括生化检验设备、心电检测设备和脑电检测设备等。

本发明的一个优选实施例中，影像资料输入终端还可以包括超声设备、核医学设备、磁共振设备和X线成像设备等。

本发明的医院辅助决策系统的知识库根据获取的患者的非影像资料及影像资料将其保存为患者的电子病历，医生可以随时通过输出终端查阅患者的最终决策结果、治疗意见以及患者的电子病历，简单易行，大大提高了医生的工作效率。

根据本发明的医院辅助决策系统还可以包括与HIS数据库连接的问卷输入终端，以问卷调查的方式向HIS数据库输入患者的患病信息。

在非影像资料输入终端和影像资料输入终端均无输入信息时，本发明的医院辅助决策系统还可以自动启用问卷调查输入终端，通过一系列问卷调查来获取患者的相关患病信息，更加人性化。

根据本发明的医院辅助决策系统还提供了一个基于.NET框架的B/S多层结构系统，其可以包括：

表示层，非影像资料输入终端或影像资料输入终端或输出终端上的Web浏览器通过表示层与Web服务器进行数据交互，并在Web浏览器上将所交互的数据显示出来；

业务逻辑层，接收Web浏览器传来的服务请求并以SQL语句（即结构化查询语言）向HIS数据库或PACS数据库提出数据处理申请，并将数据处理结果通过Web服务器传回Web浏览器；

数据访问层，通过SQL语句对HIS数据库或PACS数据库进行查询、修改、更新和删除操作。

本发明提供的基于.NET框架的B/S多层结构系统，其按逻辑可分为表示层、中间层、数据层三个相对独立的单元，在数据层中包含系统内的数据处理逻辑且位于HIS数据库端和PACS数据库端，系统将所涉及的数据信息剥离并单独存放，避免了因误操作等造成的数据混乱问题；另外，HIS数据库或PACS数据库端的信息管理通过SQL中存放的存储过程实现，通过网络Web页面的工作方式实现用户远程登录，用户从管理员处获得使用账户及权限后方可使用该系统，方便账号管理；本发明的提供的基于.NET框架的B/S多层结构系统的中间层还可以包括数据访问层，利用对象和数据表之间的映射、对象实体的持久化等程序操作，通过数据访问层能够对HIS数据库或PACS数据库进行SQL语句操作，用户可以简单方便的读写数据库的数据。

本发明的提供的基于.NET框架的B/S多层结构系统，使用者能够通过Web页面显示的表格及输入界面很方便的与HIS数据库或PACS数据库端进行交互操作，方便医院对患者进行日常事物处理、病例管理、数据统计分析以及辅助决策；

本发明的一个优选实施例中，其中知识库建立患者的症状表现矩阵X的具体步骤可以为：

（1）建立患者的症状实例空间集合U={u₁,u₂,…,u_n}；

（2）建立症状明显程度集合V={v₁,v₂,…,v_n}；

（3）取症状表现矩阵为X=U*V=[u₁v₁,u₂v₂,…,u_nv_n]。

其中，n为患者所患疾病表现出的总症状数，对于{u_i|u_i∈U，i=1,2,…,n}，u_i=1表示该患者表现出相应症状，u_i=0表示该患者未表现出相应症状，对于{v_i|v_i∈V，i=1,2,…,n}，v_i=1表示该患者表现出的相应症状很严重，v_i=0.8表示该患者表现出的相应症状较重，v_i=0.6表示该患者表现出的相应症状一般，v_i=0.4表示该患者表现出的相应症状很轻，v_i=0表示该患者未表现出的相应症状。

本发明的一个优选实施例中，其中患者所患疾病的全息权重矩阵A的表达式可以为：

$A=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \·\·\·& a_{1m}\\ a_{21}& a_{22}& \·\·\·& a_{2m}\\ \·\·\·& \·\·\·& a_{\mathrm{ik}}& \·\·\·\\ a_{n1}& a_{n2}& \·\·\·& a_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

其中，A的行数为n，表示患者所患疾病疾病表现出的总症状数，A的列数为m，表示患者所患疾病疾病表现出的症候数；对于{a_ik|a_ik∈A}，a_ki表示在第k（k=1，2，3，4，……,n）种症候中第i（i=1，2，3,……,m）种症状发生的概率。

本发明的一个优选实施例中，其中辅助决策模块求取总评价矩阵W的具体公式可以为：

其中，

当评判结果

时，则将[w₁,w₂,…,w_m]归一化，取[w₁,w₂,…,w_m]的最大隶属度w=max(w_k)；当评判结果

时，直接取最大隶属度w=max(w_k)。

附图说明

图1为本发明的一种医院辅助决策系统的结构示意图；

图2为本发明的一种基于.NET框架的B/S多层结构系统的示意图。

具体实施方式

下面结合说明书附图和具体的实施例，对本发明作详细描述。

如图1所示，为本实施例的一种医院辅助决策系统的示意图，其包括输入部分、决策部分和输出部分。其中，输入部分包括非影像资料输入终端、影像资料输入终端、HIS数据库、PACS数据库和中间数据库；非影像资料输入终端与HIS数据库连接，其将采集到的患者的非影像资料发送给HIS数据库；影像资料输入终端与PACS数据库连接，其将采集到的患者的影像资料发送给PACS数据库；中间数据库同时与HIS数据库和PACS数据库逻辑连接。

决策部分包括知识库、专家库和辅助决策模块；辅助决策模块与中间数据库连接，知识库和专家库均与辅助决策模块连接；辅助决策模块通过中间数据库分别从HIS数据库和PACS数据库调取患者的非影像资料和影像资料并发送给知识库；知识库根据接收到的患者的非影像资料及影像资料建立患者的电子病历和症状表现矩阵X；专家库保存有多种疾病的全息权重矩阵集合以及对应于每种疾病的多个治疗意见；辅助决策模块将从知识库调取的患者的症状表现矩阵X和从专家库调取的患者所患疾病的全息权重矩阵A进行模糊运算得到总评价矩阵W，将总评价矩阵W的最大隶属度w与专家库中患者所患疾病的多个治疗意见进行匹配得出最终决策结果；

输出部分包括输出终端，输出终端与辅助决策模块连接，用于接收和显示辅助决策模块中的所述的最终决策结果。

本实施例的一种医院辅助决策系统的非影像资料输入终端包括生化检验设备、心电检测设备和脑电检测设备；影像资料输入终端包括超声设备、核医学设备、磁共振设备和X线成像设备。本实施例的一种医院辅助决策系统还包括一个问卷输入终端，以问卷调查的方式向HIS数据库输入患者的患病信息。

如图2所示，为本实施例的一种基于.NET框架的B/S多层结构系统的示意图，

它是基于本实施的一种医院辅助决策系统与数据库服务器（体现为HIS数据库和PACS数据库）之间进行数据交互而设计的，它按逻辑可分为表示层、中间层、数据层三个相对独立的单元，其中，中间层还包括安全层、Web服务器、业务逻辑层、数据访问层和数据转换中间件六个部分，数据层即数据库服务器，体现为HIS数据库和PACS数据库。

其中，表示层是供用户直接使用交互的层面，其包含本实施例的医院辅助决策系统的显示逻辑，非影像资料输入终端或影像资料输入终端或输出终端通过Web浏览器显示本实施例的医院辅助决策系统的系统功能。表示层的任务是由Web浏览器向本实施例的医院辅助决策系统上的某一Web服务器提出服务请求，Web服务器对用户身份进行验证后用HTTP协议把所需的主页传送给发出请求的Web浏览器，并在Web浏览器上显示出来。

业务逻辑层的任务是接受用户的请求，能够通过SQL方式向HIS数据库或PACS数据库提出数据处理申请，HIS数据库或PACS数据库将数据处理的结果提交给Web服务器，并由Web服务器传送回发出请求的Web浏览器。数据访问层主要负责对HIS数据库或PACS数据库的访问，能够通过SQL语句对HIS数据库或PACS数据库进行查询、修改、更新和删除操作。如果用户要加入数值进入数据库，就应包括对象和数据表之间的映射，以及对象实体的持久化等程序操作，通过数据访问层可以完成对数据库进行的SQL语句等操作。

数据层中包含数据处理逻辑，位于HIS数据库和PACS数据库端。它的任务是接受Web服务器对HIS数据库或PACS数据库的执行请求，实现对HIS数据库或PACS数据库内信息的查询、修改、更新等操作，并运行结果提交给Web服务器。

通过.NET实现的医院辅助决策支持系统，数据库端的信息管理通过SQL中存放的存储过程实现。通过网络Web页面的工作方式，可以实现用户的远程登录，系统交由用户使用时，由管理员通过创建角色、分配用户权限后进入系统。用户使用Web浏览器访问系统页面，通过Web页面显示的表格、输入界面与数据库进行交互操作，为医院诊治患者提供日常业务处理、病例管理、数据统计分析和辅助决策等功能。并且基于.NET框架的B/S多层结构系统将所涉及的信息剥离且单独存放，有利避免误操作等造成的数据混乱等问题。

对900例上海肝炎后肝硬化病人进行临床调查统计得出，肝炎的症状共计73种，即本实施例中n=73，如神疲乏力、五心烦热等；证型共计5个，即本实施例中m=5，可分型为肝郁脾虚、肝肾阴虚、湿热内蕴、脾虚湿盛和瘀热内蕴。本实施例的一种医院辅助决策系统对疑似肝炎患者进行诊断时，步骤及原理如下：

（1）数据输入

患者自医院处获取用户权限并登录该系统，通过问卷输入终端输入患者的基本信息并上传给HIS数据库；通过非影像资料输入终端输入患者的生化检验、心电检测和脑电检测信息并上传给HIS数据库；通过影像资料输入终端输入患者的超声检查、核检查、磁共振检查和X线检查信息并上传给PACS数据库。

（2）数据处理

辅助决策模块通过中间数据库调取该患者的分别从HIS数据库和PACS数据库调取患者的非影像资料和影像资料并发送给知识库，知识库根据接收到的患者的非影像资料及影像资料建立患者的电子病历和症状表现矩阵X；其中，建立患者的症状表现矩阵X的步骤如下：

a.建立患者的症状实例空间集合U={u₁,u₂,…,u₇₃}

即患者在发病过程中出现的背离正常生理状态和范围的、可以直接用于证候诊断的信息集合。其中，73表示肝炎表现出的总症状数，{u_i|u_i∈U，i=1,2,…,73}表示肝炎表现出的第i种症状，u_i=1表示该患者表现出该症状，u_i=0表示该患者未表现出该状；

b.建立症状明显程度集合V={v₁,v₂,…,v₇₃}

即代表该患者症状明显程度分级的集合，{v_i|v_i∈V，i=1,2,…,n}表示第i种肝炎表现出的症状在该患者身上表现出来的明显程度，v_i=1表示该患者表现出的相应症状很严重，v_i=0.8表示该患者表现出的相应症状较重，v_i=0.6表示该患者表现出的相应症状一般，v_i=0.4表示该患者表现出的相应症状很轻，v_i=0表示该患者未表现出的相应症状；

c.取症状表现矩阵为X=U*V=[u₁v₁,u₂v₂,…,u₇₃v₇₃]。

（3）建立肝炎的全息权重矩阵A

向专家库内输入肝炎的全息权重矩阵A以及针对患病程度不同的肝炎患者的多个治疗意见，其中

$A=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \·\·\·& a_{1m}\\ a_{21}& a_{22}& \·\·\·& a_{2m}\\ \·\·\·& \·\·\·& a_{\mathrm{ik}}& \·\·\·\\ a_{n1}& a_{n2}& \·\·\·& a_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

上式中，n=73，m=5，{a_ik|a_ik∈A}表示在第k（k=1，2，3，4，5）种症候中第i（i=1，2，3……73）种症状发生的概率，通过对900例上海肝炎后肝硬化病人进行临床调查和概率统计，即可得到具体的肝炎的全息权重矩阵A，如神疲乏力在肝郁脾虚证的发生率为75.4%，在肝肾阴虚证的发生率为85.6%等。

（4）求取总评价矩阵W

辅助决策模块从知识库获取该患者的症状表现矩阵X，并从专家库调取肝炎的全息权重矩阵A，将它们利用模糊算法进行合成从而得到总评价矩阵W：

其中，

当评判结果

时，则将[w₁,w₂,…,w_m]归一化，取[w₁,w₂,…,w_m]的最大隶属度w=max(w_k)；当评判结果

时，直接取最大隶属度w=max(w_k)。

（5）数据输出，

根据最大隶属度原则，获取总评价矩阵W的最大隶属度w，将其与专家库中保存的对应于患者所患疾病的多个治疗意见进行匹配，并将匹配结果通过输出终端显示出来。

将900例病人通过本实施例的医院辅助决策系统的诊断结果与专家的诊断结果相对比，我们惊奇的发现，本实施例的医院辅助决策系统的诊断结果与专家的诊断结果的吻合率达到了72.78%，这是现有所有的诊断系统都无法达到的。数据表明，本实施例的医院辅助决策系统可操作性强，误诊率低，能够很好的为临床医生提供辅助决策。

以上示意性地对本发明创造及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明创造的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本创造宗旨的情况下，不经创造性地设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本专利的保护范围。

Claims (8)

1.一种医院辅助决策系统，包括输入部分、决策部分和输出部分，其中，输入部分包括非影像资料输入终端、影像资料输入终端、HIS数据库、PACS数据库和中间数据库；非影像资料输入终端与HIS数据库连接，其将采集到的患者的非影像资料发送给HIS数据库；影像资料输入终端与PACS数据库连接，其将采集到的患者的影像资料发送给PACS数据库；中间数据库同时与HIS数据库和PACS数据库逻辑连接；

决策部分包括知识库、专家库和辅助决策模块；辅助决策模块与中间数据库连接，知识库和专家库均与辅助决策模块连接；辅助决策模块通过中间数据库分别从HIS数据库和PACS数据库调取患者的非影像资料和影像资料并发送给知识库；知识库根据接收到的患者的非影像资料及影像资料建立患者的电子病历和症状表现矩阵；专家库保存有多种疾病的全息权重矩阵集合以及对应于每种疾病的多个治疗意见；辅助决策模块将从知识库调取的患者的症状表现矩阵和从专家库调取的患者所患疾病的全息权重矩阵进行模糊运算得到总评价矩阵，将总评价矩阵的最大隶属度与专家库中患者所患疾病的多个治疗意见进行匹配得出最终决策结果；

输出部分包括输出终端，输出终端与辅助决策模块连接，用于接收和显示辅助决策模块中的所述的最终决策结果。

2.根据权利要求1所述的一种医院辅助决策系统，其中非影像资料输入终端包括生化检验设备、心电检测设备和脑电检测设备。

3.根据权利要求1所述的一种医院辅助决策系统，其中影像资料输入终端包括超声设备、核医学设备、磁共振设备和X线成像设备。

4.根据权利要求1所述的一种医院辅助决策系统，还包括与HIS数据库连接的问卷输入终端，以问卷调查的方式向HIS数据库输入患者的患病信息。

5.根据权利要求1所述的一种医院辅助决策系统，还包括一个基于.NET框架的B/S多层结构系统，其具备：

表示层，非影像资料输入终端或影像资料输入终端或输出终端上的Web浏览器通过表示层与Web服务器进行数据交互，并在Web浏览器上将所交互的数据显示出来；

业务逻辑层，接收Web浏览器传来的服务请求并以SQL语句向HIS数据库或PACS数据库提出数据处理申请，并将数据处理结果通过Web服务器传回Web浏览器；

数据访问层，通过SQL语句对HIS数据库或PACS数据库进行查询、修改、更新和删除操作。

6.根据权利要求1所述的一种医院辅助决策系统，其中知识库建立患者的症状表现矩阵的具体步骤为：

（1）建立患者的症状实例空间集合U={u₁,u₂,…,u_n}；

（2）建立症状明显程度集合V={v₁,v₂,…,v_n}；

（3）取症状表现矩阵为X=U*V=[u₁v₁,u₂v₂,…,u_nv_n]；

其中，n为患者所患疾病表现出的总症状数，对于{u_i|u_i∈U，i=1,2,…,n}，u_i=1表示该患者表现出相应症状，u_i=0表示该患者未表现出相应症状，对于{v_i|v_i∈V，i=1,2,…,n}，v_i=1表示该患者表现出的相应症状很严重，v_i=0.8表示该患者表现出的相应症状较重，v_i=0.6表示该患者表现出的相应症状一般，v_i=0.4表示该患者表现出的相应症状很轻，v_i=0表示该患者未表现出的相应症状。

7.根据权利要求6所述的一种医院辅助决策系统，其中患者所患疾病的全息权重矩阵的表达式为：

$A=\left[\begin{array}{cccc}{a}_{11}& a_{12}& \·\·\·& a_{1m}\\ a_{21}& a_{22}& \·\·\·& a_{2m}\\ \·\·\·& \·\·\·& a_{\mathrm{ik}}& \·\·\·\\ a_{n1}& a_{n2}& \·\·\·& a_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

其中，A的行数为n，表示患者所患疾病疾病表现出的总症状数，A的列数为m，表示患者所患疾病疾病表现出的症候数；对于{a_ik|a_ik∈A}，a_ki表示在第k（k=1，2，3，4，……,n）种症候中第i（i=1，2，3,……,m）种症状发生的概率。

8.根据权利要求7所述的一种医院辅助决策系统，其中辅助决策模块求取总评价矩阵的具体公式为：

其中，

当评判结果

时，则将[w₁,w₂,…,w_m]归一化，取[w₁,w₂,…,w_m]的最大隶属度w=max(w_k)；当评判结果

时，直接取最大隶属度w=max(w_k)。

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