医学专家系统中知识表示、获取和推理的两种方法

文章提出使用模糊数学的方法和基于规则的神经网络的方法来构造一个呼吸道疾病方面的专家系统,包括知识的表示、获取和推理。对模糊数学方法,用模糊集来表示所考虑的症状与所有可能的疾病。医学知识存储在症状与疾病的模糊关系上。推理时使用模糊关系合成的方法。对基于规则的神经网络方法,从规则集中自动构造网络的结构,确定隐层节点数和连接权值。用并行的方法进行推理。

医学专家系统的设计原理与实现方法

医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用 ,具有极大的科研和应用价值 ,它可以帮助医生解决复杂的医学问题 ,作为医生诊断、治疗的辅助工具。本文阐述了医学专家系统的设计原理与实现方法 ,总结了当今医学专家系统存在的问题 。

浅谈医学专家系统

本文简要介绍了医学专家系统的发展史及其基本组成部分,阐述了医学专家系统的设计及实现过程,预见了医学专家系统的发展趋势。

利用医学专家系统服务于患者的几点探讨

医学专家系统是在医学专家水平上对患者进行医学临床诊断，并在整个诊疗过程中充分利用该医学领域的专家知识和经验，可以提高临床医生诊疗水平、发挥了名医名诊作用、为病人提供咨询和优质服务。

模仿思维的医学专家系统

医学信息有其独特的性质，不适合用关系数据库来处理；用Ｐｒｏｌｏｇ语言来处理医学信息又需要大量的规则。本文是模仿后一种解释而建立的专家系统。该专家系统中的一个数据记录只相当于当前的文件系统的一个数据记录中的一个数据项。这种数据结构很适用于医学知识的存放，它结构简单，功能却非常强大。该专家系统在诊断疾病时主要以查寻为主，只有少量的判断，几乎不存在逻辑推理，也不需要规则，比用Ｐｒｏｌｏｇ语言开发出来的专家系统有明显的优点。

人工智能在医学专家系统中的应用

医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。本文阐述了专家系统的基本技术和应用,总结了当今医学专家系统特点。展望了未来的发展。

医学专家系统中的模糊逻辑

医学专家系统中的模糊逻辑从三十年前Ｚａｄｅｈ发表了第一篇模糊逻辑原理论文以来，模糊逻辑已在许多领域得到广泛应用。它尤其适合于医学应用，因为医学决策所需的许多信息都是不确定的。基于知识的医学专家系统开始发展于十年前Ｚａｄｅｈ把模糊逻辑应用于Ｍｙｃｉｎ系...

人工智能中的医学专家系统

近几十年来,人工智能技术高速发展,并逐渐渗透到各个领域中,医疗行业也从其中获益匪浅。医学上的人工智能应用不仅给患者、医生带去了便利和效率,同时也给了社会学家、哲学家带来了思考,因为很多问题随之而来。该文概括介绍了人工智能系统,着重讨论了医学专家系统,肯定了人工智能的优点,同时也提出了其中存在的理论和现实问题。

案例推理技术在医学诊断专家系统中的设计思路探讨

该文根据临床医学诊断的一般过程,探讨了基于案例的推理技术在医学专家系统设计中的应用思路,并在与传统智能诊断系统比较的基础上,分析了系统的功能及其优点。

医学诊断专家系统进展

专家系统是人工智能领域的重要分支。医学诊断专家系统可以作为医生诊断的一种辅助工具。本文以医学诊断专家系统理论研究、专项医学诊断专家系统和神经网络专家系统等三方面，对医学诊断专家系统的进展进行了回顾。

医学诊断专家系统的发展现状及趋势分析

本文简要介绍了医学诊断专家系统的发展历史和组成部分,综述了目前国内外医学专家系统的大致种类和取得的成果,并对未来医学专家系统的发展趋势做了探讨。

基于事例推理的医学诊断专家系统

基于事例推理CBR(Case-basedReasoning)是一种问题学习和解决的推理方法,它的基本思想是通过参照过去的类似问题解决方法来解决现在所遇到的问题,这一过程与医学专家在看病过程中所采取的方法很相同.基于此,本文给出了一个基于事例推理的常见疾病诊断专家系统设计模型.

基于PCA和CBR的医学诊断专家系统

将主成份分析与案例推理相结合,构造一个医学诊断专家系统。对RS的数字化转换方法进行改进,提出了基于权重的WRS数值转化方法;并对案例检索中常用的最近邻策略进行了改进,提出了基于最相似匹配原理的最近邻比值检索方法。

信息熵－模糊积分决策模型的心脏病放射诊断专家系统

本文用模糊数学原理构造了先天性心脏病放射学诸征候的隶属函数，用信息源的熵确定了诸征候的权系数初值，从而建立了微机医学专家系统的信息熵——模糊积分决策模型。使用微机对权系数及模糊积分算子作了最优化选择。用所建模型对经外科手术证实的１６５例先天性心脏病患者作回顾性验证，对１２２例新患者作了前瞻性考核，诊断准确率分别为８４％和９０％。

医学专家决策支持系统的发展与现状综述

本文简要介绍了医学专家系统的发展过程、现状及趋势,综述了目前国内外医学专家系统的大致种类和取得的成果,并对未来医学专家系统的发展趋势做了探讨。

医学决策支持系统的发展现状与趋势分析

现今,医学信息学的研究已从基本的事务管理向知识组织、知识服务和决策咨询方向拓展,随着决策支持系统理论与实践的发展,以及计算机技术在医学领域中发展的突飞猛进,医学决策支持系统的架构、数据资源管理方式与数据分析实现技术都发生了巨大的变化。通过分析医学决策支持系统的发展路线与成败原因,对其在云计算与大数据环境下的发展趋势做了详尽的探索分析。并结合我国的实际,对存在的主要问题进行了简述,对于医学智能决策支持系统的研究有重要的借鉴和指导意义。

医学诊断专家系统在胆总管结石预测中的作用

目的探讨医学诊断专家系统结合术前磁共振胰胆管显像(MRCP)预测胆总管结石的可行性及其应用价值。方法对5个月内因胆囊结石、胆囊炎入院的286例患者进行前瞻性研究。随机分为研究组和对照组,每组143例。对照组术前常规接受MRCP检查。研究组先利用基于人工神经网络(ANN)构建的、运行稳定的医学诊断专家系统进行筛查,筛查阳性者再行MRCP检查。比较两组患者的MRCP阳性率、平均住院时间及平均住院费用。结果对照组胆总管结石阳性率为16.78%(24/143),研究组胆总管结石阳性率为16.08%(23/143)。但研究组MRCP检查阳性率为95.24%(20/21),明显高于对照组的14.69%(21/143)(P<0.01)。研究组平均住院时间为(8.83±3.59)d,明显短于对照组的(10.10±3.66)d(P<0.01),研究组平均住院费用为(11 175.80±7 972.33)元,明显低于对照组的(13 332.08±9 884.04)元(P<0.05)。结论医学诊断专家系统对胆总管结石有良好的预测作用;它可作为一种常规初筛手段选择合适病例行MRCP检查,可显著缩短住院时间和降低住院费用。

计算机专家系统在疾病诊疗中应用和发展

医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。本文阐述了医学专家系统的基本概念、发展历程和未来的发展趋势。

医学人工智能的发展

强大的医疗健康需求、丰厚的数据技术积累,让'AI+医疗'一直以来备受各界关注。人工智能是当今科技界最热门的领域,而医学人工智能更是热门中的热门。谷歌、微软、IBM、百度等科技巨头都积极布局智能医疗产业,美国麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学以及我国的清华大学等知名学府均把医学人工智能作为未来发展重点,美国、中国、日本、英国等世界各国人工智能计划也都把医疗作为重要的应用领域。