“数据-知识”双驱动模式的辨证决策方法探索——以胃癌前状态为例

数据分析模型可辅助中医药经验的传承和临床诊疗,以胃癌前状态为例探索“数据-知识”双驱动模式构建的可能性。数据驱动是围绕数据分析开展临床决策,其辨证决策研究依托隐结构模型、部分可观察马尔可夫决策过程以确认疾病病因、证候要素、病机演变和辨证方案;知识驱动是利用数据和信息推动决策和行动的过程,其辨证决策研究依托卷积神经网络以提高局部辨病辨证准确性。“数据-知识”双驱动模式可弥补单一驱动数字模拟准确性的短板,达到局部辨病与宏观辨证的平衡。在既往研究基础上探索胃癌前状态病证诊断辅助决策平台的构建方法,认为可通过机器与算法辅助来延伸医生诊断和决策能力,整合相关研究方法并获取胃癌前状态中医辨证和内镜病理诊断预测核心特征,探索疾病中医辨证内镜病理识别要素,为数据分析前沿技术在中医辨证智能化领域的深入研究和创新应用提供思路。

构建辨证使用中成药辅助决策模型的需求分析和初步设想

伴随着西医医师对中成药使用问题日益突出,利用数据挖掘方法构建决策模型辅助西医医师使用中成药的方法值得探讨。构建思路为服用同一种中成药的患者的临床信息是有规律的,采集这些临床信息,进行数据挖掘进而做成模型。研究方案为筛选中风病常用中成药;选择标准人群;临床信息采集;基于数据挖掘构建辅助决策模型;模型验证。

一种辅助西医辨证应用中成药的决策模型——以2型糖尿病为例

为提高西医师合理应用中成药的水平,提出一种建立在医生工作站等平台上辅助西医辨证应用中成药的决策模型设计方法,技术方案包括:确定一种与中成药应用证候相适应的疾病辨证分型方案;设计疾病临床信息采集方法;通过一定数量的临床病例调查获取辨证相关信息;对辨证相关信息的各项指标应用CRITIC法进行赋权;建立基于加权朴素贝叶斯公式的证型判别数学模型,并按照方证对应关系选择中成药。以687例2型糖尿病患者的临床信息为例进行方案实现,为规范有效应用中成药提供一个符合西医思维习惯和工作方式的决策模型设计方法。