基于本体的医学案例推理研究

在医学领域,基于案例推理(Case-based Reasoning, CBR)技术弥补了基于规则推理(Rule-based Reasoning, RBR)规则获取困难和解释异常情况能力弱的不足,成为研究的重点。然而,CBR在医学领域运用时,各个医院基于自己实际应用需求建立了各自CBR系统,由于案例表示方式各异,从而导致不能实现系统间的案例交互、集成和共享。 本文针对医学领域中疾病诊断和治疗的应用要求和特点,将本体技术和案例推理技术结合在一起,为不同案例推理系统间案例共享提供了基础。本文的具体研究内容有: 1)针对本体的应用领域和目的,本文结合了Gruber提出的本体构建五条原则,构建了一种由用户模型到实施模型的不断抽象化和深入化的本体构建方法。采用多层的体系结构,将基于本体的医学案例推理框架分为应用层、功能层和数据源层三部分,每个层次都有各自的功能实现。 2)按照案例设计的五项要求,结合案例设计思想,提出了医学案例的本体表示方法。案例分为基本信息、问题描述和治疗方案三个部分,该结构充分利用了本体技术,支持异构案例库中数据的共享和易于对案例的组织、维护和扩展。 3)考虑到混合本体结构的特点,结合实际应用的需要,我们提出一种集成的本体映射计算方法—IMNAS(the Integrated Method of Name, Attribute and Structure)。该方法综合考虑了概念名称、属性和本体结构3个因素,在执行基于结构的映射时,采用自下到上的方式遍历整个本体结构,通过阀值的设定降低算法的时间复杂度。 4)针对本文CBR实际应用到的数据类型特点,提出了Boolean、Symbol和Set数据类型相似度的计算方法,以及适应于Integer和Float数据类型的一种不对称形式的相似度计算方法。在第五部分,以糖尿病合并高血压案例为实验对象,一方面验证了本文案例相似度计算方法的有效性;另一方面对基于本体的案例表示方法进行了实际应用。