《一種基於知識發現方法的臨床檢驗決策支持新模式研究》是依託中國人民解放軍第四軍醫大學，由張玉海擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：一種基於知識發現方法的臨床檢驗決策支持新模式研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張玉海
- 依託單位：中國人民解放軍第四軍醫大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
臨床檢驗是醫生了解病人健康狀況、制定正確的治療方案的基本手段之一。然而，近年來臨床檢驗項目的套用呈現出過快增長的趨勢。有研究表明，其中有很多檢驗項目是不必要的或者不適當的，不僅降低了診療效率，還造成了醫療資源的極大浪費。導致這種現象的主要原因是醫生在臨床檢驗決策時缺乏支持，而以疾病為中心的臨床指南在此問題上無能為力。因此，亟需一種新方法對醫生進行有效的決策支持。本課題針對這一具體問題展開研究，探索一種從歷史數據中發現知識，並將其套用於臨床決策支持的新模式。基本思想是採用自組織映射（SOM）神經網路技術，從過去積累的數據中挖掘出專家經驗基礎上的、代表多數人意見的臨床檢驗項目的套用規律（知識），然後通過實例推理機制（CBR）將這些規律套用於新病例的決策中。本研究在合理套用臨床檢驗項目、提高診療效率、控制醫療費用等方面具有重要的意義，所建立的方法學還可以為其它醫學領域的相關研究提供新的思路。
結題摘要
我國醫院信息系統運行多年來積累了海量數據，在這些數據中蘊涵著豐富的信息，但這些信息還沒有被有效的挖掘出來變成知識，從而造成了一方面臨床醫生缺乏有力的證據進行決策支持，另一方面蘊涵著豐富信息的數據被閒置的現象。在此研究背景下，本課題針對臨床檢驗領域醫生在開檢驗單時缺乏有效的決策支持這一問題展開研究，採用自組織映射神經網路技術（SOM），從過去積累的數據中挖掘出專家經驗基礎上的臨床檢驗項目的套用規律（知識），並探討了將這些規律套用於臨床決策支持的機制。本課題按照任務書中制定的技術路線實施，達到了預期的研究目標，主要成果有：（1）提出了一種套用於臨床檢驗領域的決策支持模式，探索並構建了相應的“數據挖掘-決策支持”模式理論。研究結果表明該模式在理論上可行，且具有一定的可操作性。（2）構建了自組織映射神經網路模型及其算法。對現有的SOM模型算法進行了比較，並進行了相應的改進，以實際的臨床檢驗樣本數據構建了SOM模型，通過反覆嘗試，獲得了較好的聚類效果，並具有一定的臨床意義。編寫了SOM聚類算法的Matlab相關程式。（3）在臨床檢驗領域的信息標準化表達方面進行了深入的研究，構建了相應的信息模型，為建立實例知識庫、建立決策支持系統提供了理論基礎。本課題的意義在於可以提高現有的臨床數據的利用效率，為建立臨床檢驗領域的決策支持系統提供理論基礎，在提高診療效率、控制醫療費用等方面具有重要的理論意義和實用價值，有較好的套用前景。下一步的研究計畫是在目前的研究結果基礎上，進一步探索這種數據挖掘與決策支持相結合的模式：（1）著重在提高數據質量的基礎上進一步提高聚類效果；（2）在細化聚類結果的基礎上構建實例知識庫。
