《診療本體自動構建方法與過程驅動的本體進化機制研究》是依託上海交通大學，由姜麗紅擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：診療本體自動構建方法與過程驅動的本體進化機制研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：姜麗紅
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
診療數據集成是醫療領域信息化管理中的關鍵問題之一。診療數據的語義異構性使得診療數據難以通過簡單映射實現集成。本體模型是解決語義異構的診療數據集成的有效途徑，但當前本體模型在套用中存在著本體創建複雜、本體維護困難、基於本體的診療數據的分析和套用方法不完善的問題。針對這些問題，本課題首先研究本體模型自動映射、本體融合、領域本體調整方法，結合關係演算與描述邏輯，提出關係模型到診療本體的自動構建方法。其次，分析診療本體的套用環境，對診療本體進化的驅動力、變化的傳播過程進行研究，提出標準診療流程驅動的，本體增量實例、標準診療流程與本體概念網路相互影響的疊代式的本體進化方法。在此基礎上，研究居民健康檔案語義查詢和基於本體的診療數據多維建模方法，對診療數據資源進行套用分析。本課題對本體構建、本體進化以及異構數據集成的研究有理論意義,對醫療機構改善疾病診治質量、醫療管理部門提高管理效率有套用價值。
結題摘要
隨著各醫療機構中診療數據的積累，大量的異構電子病例數據由於缺乏語義描述，導致其很難通過簡單映射實現集成。診療領域本體是解決診療數據異構集成問題的主要途徑。但是，由於醫療過程複雜性與跨學科性，導致診療本體的構建與維護效率低下。 本課題針對診療本體套用中存在的創建複雜、維護困難、套用方法簡單問題，研究關係模型到局部本體模型的自動映射過程、融合與進化方法；對基於診療本體的診療數據多維分析和語義集成方法進行了套用分析。 本課題主要研究成果如下： （1）研究並提出了一種基於圖的本體半自動化構建方法，包括語義信息的發現和本體映射兩部分。利用M-Graph提取關係數據模式中語義信息，進而構建關係數據模型到局部本體的映射規則，將關係數據模型中的關係、屬性和約束映射到本體網路中的概念、屬性和約束。 （2）研究並設計了語義相似度、屬性集相似度和結構相似度計算方法，進行相似概念合併。設計在實例層和概念層之間交替進行的本體融合方法，利用相似實例發現其所屬概念的語義關係，將概念層的屬性語義挖掘結果反饋到實例層，最佳化本體融合效果。 （3）研究並提出領域規則及實例驅動的本體概念進化方法。利用SWRL(Semantic Web Rule Language)將標準診療流程細化，完善本體約束。研究並設計了實例驅動的本體概念融合、本體概念特化、本體概念泛化三種本體進化模式與驅動算法。 （4）研究並提出一套基於本體的診療數據語義集成框架，將診療數據以REST資源服務的形式發布到網路環境中，建立基於語義、面向資源的診療數據無處不在組合與訪問模式；以緊急醫療決策為套用案例，驗證了診療數據資源雲存儲與無處不在訪問模式的可行性。 （5）對診療數據倉庫建模方法進行了研究。提出了混合驅動數據倉庫建模方法，從由資料庫生成的本體出發，分析事實和維度概念間的多重關係，生成數據倉庫事實、維度候選集；結合標準診療流程，進行多維模型細化。 （6）將基於本體的數據分析方法推廣到製造領域。研究了多本體協同構建方法，利用本體構建數據元模型進行產品數據追蹤，為醫療領域異構數據集成提供借鑑。 課題提出並設計的本體映射、基於實例的本體進化、異構診療數據語義集成方法為合理構建個人健康檔案、有效支持診療決策過程提供了方法基礎。
