导读:本文包含了医疗决策支持系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:医疗决策支持,机器学习,疾病智能诊断,疾病风险预测
医疗决策支持系统论文文献综述
梁书彤,郭茂祖,赵玲玲[1]（2019）在《基于机器学习的医疗决策支持系统综述》一文中研究指出利用健康医疗领域的海量临床数据进行辅助医疗决策支持是智慧医疗的核心技术和必然的发展趋势。医疗决策支持主要包括疾病风险预测与疾病智能诊断两方面,以临床积累和实时获取的多种数据来源为基础,通过多种机器学习算法实现对患者疾病类型的分类或者对患病风险的预测。从医疗决策支持的概念和方法框架出发,按照不同疾病种类,总结了当前采用的机器学习诊断和预测方法,着重介绍这些方法的特点和区别,并对存在的挑战和未来发展进行分析。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年19期）
马建威,游海燕,方海亮,江帅,黄朝晖[2]（2018）在《战时医疗后送决策支持系统设计》一文中研究指出目的 :研究并设计适应战时需求的医疗后送决策支持系统。方法 :运用决策支持理论及方法,针对战时医疗后送需求,分别从伤病员分类、伤病员信息管理、医疗后送组织指挥和医疗后送模拟训练4个方面设计战时医疗后送决策支持系统。结果:设计了战时医疗后送决策支持系统框架,构建了决策支持模型、伤员生存模型等一系列算法模型。结论:战时医疗后送决策支持系统可为提高战时医疗后送效率和效果提供技术支持。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2018年08期）
杨琳琳[3]（2018）在《《一种针对不确定性疾病诊断的医疗决策支持系统》翻译实践报告》一文中研究指出本文是以医学英语文章为项目语篇的翻译报告,源文本A medical decision support system for disease diagnosis under uncertainty(《一种针对不确定性疾病诊断的医疗决策支持系统》)出自世界上最大的医学与科学文献出版社之一爱思唯尔(Elsevier)旗下的国际学术期刊《专家系统与应用》,该文章以肾脏疾病诊断作为案例研究,通过多个不同类型患者用不确定性语言值和数值表达症状的实验结果比较验证,提出了一种由医疗诊断模糊专家系统(FES)建模的决策支持系统(DSS),以帮助医生做出更好的诊断决策。本报告以弗米尔的目的论为主要翻译指导理论,先明确其特定的翻译目的再确定相应的翻译策略和方法。在翻译过程中笔者从具体的词汇术语和句子出发,以案例分析的形式深入探讨了医学英语的文体特征并提出汉译时该遵循的叁原则,即目的性,连贯性和忠实性。经过分析发现主要的难点在于专业术语词汇和被动句及长难句的处理上,因此笔者力求做到在忠实客观的基础上不失原文风格且保证规范性和可读性,从而实现预期翻译效果达到翻译目的,希望本文能为相关领域研究提供一定参考。(本文来源于《天津理工大学》期刊2018-06-01）
何德福,董建成,耿劲松,陈晓炜[4]（2018）在《医疗保险报销多准则决策支持系统的初步构建》一文中研究指出目的开发医疗保险报销的多准则决策支持系统,为决策者和公众提供知证决策和证据共享平台。方法通过文献分析、访谈、专题小组讨论和专家咨询,设计多准则决策支持的通用框架,基于Java 2平台构建决策支持系统。结果确定了由3项准则和9项子准则组成的知证决策支持框架,明确了系统的业务流程、功能设计和架构,并实现了医疗保险报销的多准则决策支持功能。结论系统为医疗保险决策者提供了科学的在线决策辅助工具,可促进证据的决策转化;信息交流和证据共享功能有助于实现决策依据和建议的透明化。(本文来源于《中国卫生资源》期刊2018年03期）
[5]（2018）在《贯彻全科理念 践行全科医疗——临床决策支持系统》一文中研究指出加强基层医疗能力并建立全科医生制度解决当前医疗卫生矛盾的重要环节。党的十九大报告也明确指出要加强基层医疗卫生体系建设和全科医生队伍建设。在目前我国基层医疗能力及全科医生队伍均不足的前提下,临床决策支持系统(CDSS)为促进全科医生发展提供了新思路。CDSS旨在减少医疗差错、改善医疗流程、满足临床医生知识更新及减(本文来源于《中国全科医学》期刊2018年06期）
杨春华,王天津,黄思敏,刘娜,王颖[6]（2016）在《支持精准医疗的国外临床决策支持系统》一文中研究指出实现大数据基础上的精准医学目标,需要可靠的证据支持、信息技术和产品保障。本文介绍了国外较为成熟的临床决策支持产品:法国居里研究院的无缝信息产品和护理决策支持产品My cancer genome、IBM的Watson及相关的证据研究。建议我国借鉴美国方式培养生物信息学高端人才、开放医疗数据共享、制定需求导向的研究战略,科学布局,建设生物信息学基础框架和癌症知识网络,推动基因组、蛋白质组等组学技术研究成果与临床电子病历系统的对接与融合。(本文来源于《中华医学图书情报杂志》期刊2016年02期）
林亚忠,林顺和,陈加强,宁维赛[7]（2015）在《医疗决策支持系统的构建及应用研究》一文中研究指出目的:针对医院决策手段不丰富的现状,构建一套智能辅助决策系统为医院管理决策提供支持。方法:基于医院现有医疗数据,利用数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术进行数据分析,构建智能知识库,将数据转化为用于辅助的知识决策,形成一体化的智能决策平台。结果:该决策支持系统能够帮助医院决策者更有效作出决策,提高了决策者的工作效率。结论:该决策系统具有较好的应用前景,适合在各医院推广应用。(本文来源于《医疗卫生装备》期刊2015年04期）
胡敬远[8]（2014）在《基于关联数据的医疗决策支持系统的研究》一文中研究指出医疗决策的制定是一个复杂的过程。在医疗决策过程中,医生需要根据不同病人的特点,结合医学知识与临床经验,制定出相应的治疗方案。但是由于缺少足够医疗信息的支持,医生的决策难免出现考虑不周全之处,由此引发的医疗事故时有发生。同时,由于医疗信息的不对称,有些病人会出现对医生决策不理解的情况,有时甚至会引发医疗纠纷。为了减少医疗决策过程中的人为失误,增强病人对治疗方案的理解,医院对于一个能够检索相似治疗方案、展示相关医学知识的医疗决策支持系统的需求不断增长。针对医院的实际需求,本文提出了基于关联数据的医疗决策支持系统。该系统利用关联数据技术对HIS(Hospital Information System)系统数据进行了重新组织,集成了外部医疗知识库,能够从历史病例中选择语义相似的病例,提示或预警潜在风险,抽取并展示相关医疗信息,为医生制定治疗方案提供依据,帮助病人了解病情,提高治疗的积极性与配合度。本论文的主要研究工作如下:1.提出了基于关联数据的医疗决策支持系统的整体框架。本文利用关联数据技术,提出了一个决策支持系统框架。该框架一共分为4层,分别是数据层、集成层、应用层和展示层。数据层包含了HIS系统数据库和关联医疗知识库,负责将关系型数据库转化为关联数据形式。集成层将两部分数据进行集成,形成完整的关联数据网络。应用层在关联数据网络之上实现数据的查询、分析与管理。展示层将应用层得到的结果向用户展示以支持决策过程。2.设计了一种诊疗关联数据模型。本文详细分析了医疗数据的特点。由于治疗方案是以医嘱序列的实施所形成的,本文以医嘱数据为核心,提出了一种诊疗关联数据模型,并通过模型映射文件和正则表达式处理的方式将关系型数据转换成该模型。3.提出了对外部关联医疗知识库的融合算法。本文通过对不同数据源中相同实例的匹配实现多数据源的融合。具体来说,本文将不同数据源内的药品和疾病类型的实例进行融合。针对疾病实例,本文通过ICD-10编码进行融合。针对药物实例,本文提出了一种通过药物名和分子式计算实例相似度的融合算法,并分析了该算法的融合效果。4.提出了相似病例选择算法。本文首先提出了一种基于分类树的概念相似度算法。该算法利用关联医疗知识库中的分类信息计算概念之间的语义相似度。然后,本文使用该算法计算了药品和疾病的概念相似度,并对该相似度算法的优势进行了分析。最后,通过计算当前病人与历史病例在疾病既往史与用药之间的相似度,选择相似历史病例,并分析了该算法的结果。5.对本文提出的框架进行了验证。为了验证该框架的可行性,本文选取肠癌疾病的诊治作为决策支持系统的应用场景,实现了该决策支持系统的原型。最后,本文将该方法与类似方法进行了比较。经实验验证,本文提出的基于关联数据的医疗决策支持系统具有一定的可行性与可用性。(本文来源于《上海交通大学》期刊2014-12-01）
郑万松,黄志中,范艳妮,辛伟,刘雅[9]（2014）在《基于过程管理的医疗决策支持系统研究与应用》一文中研究指出过程化管理是医院内涵管理的必要手段,设计了基于过程管理的决策支持系统,系统根据持续改进理论并借鉴甘特图的设计理念,采用Java2开发,包含医疗效率、医疗质量、医疗费用、药品管理和患者满意度等5个方面,经过在西安市3家医院的试运行,表明该系统对于医院管理起到有效的辅助作用,避免了医疗管理中片面追求医疗指标带来的负面影响。(本文来源于《中国数字医学》期刊2014年02期）
付祖文[10]（2013）在《医保定点医疗机构决策支持系统的设计与实现》一文中研究指出定点医疗机构历史业务数据往往存在需求不到位、标准不统一和信息不直观等问题,使得决策者难于从中挖掘到有价值的信息和知识；本文针对此问题设计开发了一个决策支持系统。本文把数据仓库、数据挖掘、模型库结合起来形成智能型决策支持系统,系统逻辑结构包含叁个主体：人机对话部件、数据部件和模型部件。采用B/S结构,决策者利用浏览器可以很方便地使用决策支持系统；在现有的B/S技术框架中,J2EE的EJB过于复杂,而Struts2+Spring组合框架开发的应用用户体验效果不佳；针对这两个问题,本文通过引入Flex技术,提出Flex+Struts2+Spring组合框架,基于软件构件化的设计思想,设计了一个四层的B/S框架：视图层、控制层、业务层和持久层；这样的设计,开发人员不但可以把主要精力放在具体的业务开发上,而且还可以创建RIA(富互联网应用),极大改善用户体验效果。通过定量描述定点医疗机构业务,把其看作空间中的点,使用K均值聚类算法,可以有效的对定点医疗机构进行无监督的分类。然而,随机初始值对K均值聚类算法的结果影响很大,且算法也极易收敛到局部最优解；针对这个问题,本文通过把K均值聚类问题转化为最小化SSE(误差平方和)的最优化问题,引入粒子群优化算法(简称PSO),提出了基于PSO的K均值聚类算法,结合PSO全局搜索能力,帮助K均值算法收敛到全局最优解,阻止早熟现象的发生。并通过两种方法优化算法,一是随迭代次数递减w惯性权值,另一是w惯性权值自适应改变。四组实验结果表明基于PSO的K均值聚类算法能有效的收敛到全局最优解。最后,基于上文系统的设计,实现了医保定点医疗机构决策支持系统。通过对定点医疗机构数据采用星型结构建模,并使用在事实表里增加冗余字段和对医疗机构ID进行编码两种方法避免了多表关联查询,从而极大提高数据访问速度；运用时问序列ARMA模型和上文提出的基于PSO的K均值聚类算法,对定点医疗机构业务进行相关预测和聚类分析,从而帮助决策者发掘数据背后的潜在信息,获得有价值的知识,为劳动保障部门提供决策支持。(本文来源于《东北大学》期刊2013-06-01）
医疗决策支持系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的 :研究并设计适应战时需求的医疗后送决策支持系统。方法 :运用决策支持理论及方法,针对战时医疗后送需求,分别从伤病员分类、伤病员信息管理、医疗后送组织指挥和医疗后送模拟训练4个方面设计战时医疗后送决策支持系统。结果:设计了战时医疗后送决策支持系统框架,构建了决策支持模型、伤员生存模型等一系列算法模型。结论:战时医疗后送决策支持系统可为提高战时医疗后送效率和效果提供技术支持。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
医疗决策支持系统论文参考文献
[1].梁书彤,郭茂祖,赵玲玲.基于机器学习的医疗决策支持系统综述[J].计算机工程与应用.2019
[2].马建威,游海燕,方海亮,江帅,黄朝晖.战时医疗后送决策支持系统设计[J].医疗卫生装备.2018
[3].杨琳琳.《一种针对不确定性疾病诊断的医疗决策支持系统》翻译实践报告[D].天津理工大学.2018
[4].何德福,董建成,耿劲松,陈晓炜.医疗保险报销多准则决策支持系统的初步构建[J].中国卫生资源.2018
[5]..贯彻全科理念践行全科医疗——临床决策支持系统[J].中国全科医学.2018
[6].杨春华,王天津,黄思敏,刘娜,王颖.支持精准医疗的国外临床决策支持系统[J].中华医学图书情报杂志.2016
[7].林亚忠,林顺和,陈加强,宁维赛.医疗决策支持系统的构建及应用研究[J].医疗卫生装备.2015
[8].胡敬远.基于关联数据的医疗决策支持系统的研究[D].上海交通大学.2014
[9].郑万松,黄志中,范艳妮,辛伟,刘雅.基于过程管理的医疗决策支持系统研究与应用[J].中国数字医学.2014
[10].付祖文.医保定点医疗机构决策支持系统的设计与实现[D].东北大学.2013