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颌面战创伤救治智能决策支持系统的构建(下)
(接上期)3 系统实现与评测3.1系统实现采用客户/服务器(C/S)结构和浏览器/服务器结构,用户接口设计在客户端,或通过html页面中的表单实现用户输入,而输出结果则以图表或文本方式提交给用户,实现人机交互.根据功能设计及决策系统的基本要求,总体结构包括以下4个部分.
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颌面战创伤救治智能决策支持系统的构建(上)
创伤在我国目前死因构成排序中位居第4位,是44岁以下人群的第1位死因[1].颌面部由于暴露于体表,无法做到有效防护,加之颌面部特殊的解剖部位和生理特点,损伤时不仅威胁生命,而且严重影响功能,破坏面容外形,造成患者社会心理障碍[2].我国在口腔颌面创伤专科处置方面水平较高,但是在战场救助、院前救助和院内急救方面同发达国家相比还存在较大差距,医院收治的颌面创伤患者中,遗留的骨折错位愈合、骨不连、感染、功能障碍和面部畸形等的治疗非常棘手.因此,要提高我国口腔颌面战创伤整体救治水平,就必须有效提高首诊时的专科处置水平[3].本研究旨在应用人工智能技术,构建颌面战创伤决策支持系统,以实现科学的诊断和监测,指导创伤急救及辅助颌面部创伤专科处置,并为建立全身创伤救治群决策支持系统提供可移植的知识获取及管理平台和诊断推理模型.
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数据挖掘及其在中医药现代化研究中的应用
数据挖掘是为解决"数据丰富,知识贫乏"状况而兴起的知识获取技术,在相关领域专家指导下,它可以实现对海量数据的智能分析,得到事物本质及可预测其发展趋势的、隐含的模式或规律.在中医药现代化研究中,采用以数据挖掘为代表的高级信息处理技术进行反映其隐含本质知识的获取研究,将进一步加速中医药知识更新的步伐,为构建现代中医药学和中药现代饮片理论奠定坚实的理论和实践基础.应用数据挖掘多种分析方法,与数据仓库、联机分析处理和专家系统等技术相结合,建立能够实现中医药数据多层面智能分析的综合智能决策支持系统,是加速推进中医药现代化的有效途径.
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智能化眼科检查分流系统的设计与实现
随着信息技术的发展,医院的信息化正在逐步完善.但在患者就诊具体过程中,目前医院广泛使用的仍是叫号或预约方式,这些方法改善了以往医院就诊顺序混乱的情况.但在医生下达医嘱与患者进行检查过程中,仍存在一些问题使患者就诊等候时间大大增加,如在大量人员候诊时不能及时将患者分配到相对较空闲的检查室,造成候诊队伍的拥挤与检查室资源的浪费,尤其对眼科这类检查项目种类较多的科室.在参考国内外在分流系统的应用实例基础上,针对上述患者候诊时间过长问题,设计了一个用于眼科检查分流的智能决策支持系统,对医院眼科检查项目的人群进行分流管理.该系统能够有效地对眼科检查患者进行分流管理,使病人在短时间内完成检查,大化地有效利用检查室资源,提高医院工作人员的效率,降低工作人员的负担,改善医院候诊环境.
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基于Agent技术的中医诊断决策支持系统初探
目的探讨中医诊断决策支持系统的可行性.方法将智能决策支持系统用于中医诊断学,建立基于 Agent 技术的中医诊断决策支持系统.结果提出诊断结果产生与解释的设想,并提出了支持系统规划和实现的几点思考.结论认为多 Agent 技术特点基本符合中医的诊断特点,采用多 Agent 技术模拟中医诊断,是切实可行的.
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基于互联网的埃博拉疫情防控智能决策支持系统的研究
目的：研究一种能预防埃博拉病毒疫情的智能决策支持系统，在埃博拉疫情发生时及时获取防控方案，以预其进一步蔓延。方法①通过决策支持系统的人机交互接口，由用户根据自己的"判断"选取一个合适方案；②智能决策支持系统是从将专家系统引入DSS开始的，它的问题求解是在决策者的直接参与和指导下进行的，而将机器学习引入的目的是使智能决策支持系统获取与决策过程相关的知识，可使它能在不断的使用过程中积累经验而改善自身的性能(具有演进能力)；③基于CASE(案例)的系统就是通过对已有的案例进行分类、从案例中提取知识的，实现对埃博拉疫情的预防措施的辅助决策。结论埃博拉疫情是"可防，可控的"。
