I många kliniska beslutsstödsystem används en tvålagers kunskapsbasmodell (sjukdomssymtom) av regelresonemang. Denna modell uttrycker ofta inte kunskap särskilt väl eftersom den helt enkelt leder till sjukdom genom förekomsten av vissa symtom. I denna studie föreslår vi en treskikts kunskapsbasmodell (sjukdomssymtom-egendom) för att utnyttja mer användbar information i slutledning. Systemet iteratively beräknar sannolikheten för patienter som kan lida av sjukdomar baserade på en multisymtom naiv Bayes algoritm, där specificiteten av dessa sjukdomssymtom viktas av uppskattningen av graden av bidrag till diagnosen sjukdomen. Det minskar avsevärt beroendena mellan attribut för att tillämpa den naiva Bayes algoritm mer korrekt. Därefter slutfördes inlärningsprocessen online för parameteroptimering av inferencemotorn. Äntligen utvärderades vårt beslutsstödsystem med hjälp av trelagersmodellen formellt av två erfarna läkare. Genom jämförelser mellan prognosresultat och kliniska resultat kan vårt system ge effektiva kliniska rekommendationer till läkare. Dessutom fann vi att treskiktsmodellen kan förbättra noggrannheten hos förutsägelser jämfört med tvåskiktsmodellen. Mot bakgrund av några av begränsningarna i denna studie identifierar och diskuterar vi också flera områden som behöver förbättras.
Jiang m.fl. I REF föreslogs en treskiktsbaserad kunskapsbaserad modell (sjukdomsymptom-egendom) för att diagnostisera en sjukdom, vilket avsevärt minskar beroendet mellan attribut och förbättrar exaktheten av förutsägelser.
The Research of Clinical Decision Support System Based on Three-Layer Knowledge Base Model
{'venue': 'Journal of healthcare engineering', 'journal': 'Journal of healthcare engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}