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      智能小區(qū)健康護理專家系統(tǒng)設計

      2013-10-17 06:09:10
      關(guān)鍵詞:推理機閾值智能

      喬 虹

      (同濟大學電子與信息工程學院 上海 201804)

      0 引言

      智能護理技術(shù)在全世界都有一定的發(fā)展。例如Toshiba公司研發(fā)的Life Minder,一種可穿戴式的醫(yī)療支持系統(tǒng)原型[1]。中科院計算技術(shù)研究所提出一種基于無線傳感器網(wǎng)絡技術(shù)的遠程醫(yī)療監(jiān)護系統(tǒng)[2]。雖然目前這些智能家庭技術(shù)取得不少成果,但是存在缺陷,如個人的移動性,覆蓋范圍少,受益人群少等。因此有必要實現(xiàn)一個綜合性的智能小區(qū)系統(tǒng),及時對病者的生理體征信息進行動態(tài)采集和分析[3]。

      而本文則基于個人區(qū)域無線網(wǎng)和數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)個人健康護理智能信息系統(tǒng)的智能小區(qū),將用戶的數(shù)據(jù)傳至小區(qū)醫(yī)療服務中心服務器,構(gòu)成個人健康管理系統(tǒng)信息平臺。

      1 智能小區(qū)健康護理系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

      系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

      智能小區(qū)提供醫(yī)學測量設備,隨時對智能小區(qū)居民自身的身體指標進行測量,根據(jù)測量結(jié)果,為公眾提供普及型和個性化健康生活、健康評估、閾值警告、康復指導等服務,幫助改善個人不良的生活習慣和對于常見的慢性病提出建議[4]??傮w結(jié)構(gòu)如下所示。

      圖1 系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

      2 推理機設計

      2.1 推理機工作流程

      推理機(Reasoning Machine)使得整個專家系統(tǒng)能夠以邏輯方式協(xié)調(diào)地工作,主要涉及到推理方式和控制策略。如下圖為智能小區(qū)專家系統(tǒng)的推理機的工作流程。

      2.2 推理方法的實現(xiàn)

      基于智能小區(qū)智能信息護理系統(tǒng)是主要針對于生活中常見的小病或慢性病。所以本系統(tǒng)選擇正向推理的方法。其推理算法如下:

      圖2 工作流程圖

      3 推理的不確定性分析

      醫(yī)學數(shù)據(jù)的特點:異構(gòu)性、海量性、數(shù)據(jù)表征不顯著[5]等導致了臨床診斷的不確定性。很多癥狀有輕、中、重之分,當用戶輸入癥狀情況,不能確定確切的病癥,就要用到不精確推理[6]。

      3.1 “加權(quán)求和”模型

      對于一些不確定的推理,采用數(shù)學模型中的“加權(quán)求和”的方法[7],將重要性矩陣B和概率矩陣A進行加權(quán)求和得疾病隸屬度矩陣C,基于“加權(quán)求和”的數(shù)學模型如下:

      其中f(j)則表示患者出現(xiàn)的癥狀對疾病j的隸屬度,f(j)的值一定程度上決定患某種病的可能。加權(quán)求和模型屬性如下所示。

      表1 加權(quán)求和模型屬性一覽表

      由疾病隸屬度矩陣C得出加權(quán)模型的函數(shù)表示為f(j)=a1b1j+a2b2j+…+aibij+…+ambmj,其中f(j)表示患者出現(xiàn)的癥狀從第1個到第m個癥狀對于疾病類j的判定重要性進行加權(quán)累加,以此來衡量患者出現(xiàn)的癥狀對于疾病類j的判定重要性。

      3.2 模型篩選原則

      對于特定的疾病類,根據(jù)資料查找其相應的判定閾值fy。比較由4.1中求得j從1取值到n的疾病j的隸屬度f(j)與疾病j隸屬度的判定閾值fy的大小,然后使用下面的模型篩選原則來進一步篩選。

      1.最大值原則:若有很多疾病類的診斷函數(shù)值f(j)>=fy,那么取f(j)值最大的作為初步診斷結(jié)論。

      2.閾值的浮動原則:若所有疾病類的診斷函數(shù)值f(j)都小于其各自的閾值,則會對閾值的大小作適當?shù)南抡{(diào)。

      3.3 系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

      本系統(tǒng)使用Microsoft visual studio2010和Sql Sever2010來實現(xiàn)。主要實現(xiàn)用戶與專家系統(tǒng)的界面接口,用戶通過接口錄入與自己身體狀況相關(guān)的指標數(shù)據(jù),保存到數(shù)據(jù)庫之后,系統(tǒng)對用戶錄入的數(shù)據(jù)進行匹配分析,通過推理算法推出用戶的身體狀況并給出一些生活建議。讓用戶及時了解自己的身體狀況,省去犯常見小病也去醫(yī)院排隊的尷尬。

      系統(tǒng)展示如下所示:

      圖3 指標數(shù)據(jù)分析示意圖

      4 結(jié)論

      健康信息智能管理系統(tǒng)構(gòu)造的智能小區(qū)以人們常見小病及慢性病為依據(jù),指導人們正確診斷,之后根據(jù)癥狀給出生活護理建議。這一系統(tǒng)的研發(fā)提高人們的自我保健意識,對智能小區(qū)里面的老人身體狀況自我診斷,省去他們因為小病而且醫(yī)院掛號排隊的尷尬,所以該系統(tǒng)有很大的應用前景。

      [1]白明明.基于虛擬儀器的移動式人體參數(shù)連續(xù)監(jiān)測儀器的研制[D].碩士論文.吉林長春:吉林大學,2009.

      [2]王葛.無線體域網(wǎng)(WBAN)應用關(guān)鍵技術(shù)研究[D].碩士論文.陜西省西安市:西安工業(yè)大學.2013.

      [3]高蕾娜.老年慢性病無線監(jiān)控遠程關(guān)懷系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D].博士論文.湖北武漢:華中科技大學,2009.

      [4]郭頌,倪永軍.非處方藥網(wǎng)上智能咨詢系統(tǒng)的設計[J].微計算機應用,2006,27(6):678-682.

      [5]胡吉晶.面向醫(yī)學領(lǐng)域數(shù)據(jù)倉庫的ETL過程研究與實現(xiàn)[D].碩士論文.上海:上海交通大學,2010.

      [6]潘正華.模糊推理算法的數(shù)學原理 [J].計算機研究與發(fā)展,2008,45(Suppl.):165-168.

      [7]劉通,王靜濱,張朝杰.裝備效能評估中加權(quán)求和模型的改進與應用[J].電光與控制,2009,16(9):44-46.

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