【摘 要】
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慢性肾小球肾炎是威胁人类健康的一种慢性肾脏病,具有隐匿性、复杂性、长周期性等特点,发病机制尚不明确。中医作为中国传统医学,整体全面调节人体机能,治疗慢性肾小球肾炎有独特优势。目前,由于中医诊疗数据的异构、非线性、多源等特点,导致隐藏知识和规律不易发现,难以快速精确地诊疗决策。论文以机器学习技术为手段,建立中医辅助诊疗模型,学习和挖掘中医诊疗知识和规律,辅助医生快速精确诊疗决策。以慢性肾小球肾炎为研
【基金项目】
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国家重点研发计划“民族医药发掘整理与学术传承研究”（2017YFC1703900）
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慢性肾小球肾炎是威胁人类健康的一种慢性肾脏病,具有隐匿性、复杂性、长周期性等特点,发病机制尚不明确。中医作为中国传统医学,整体全面调节人体机能,治疗慢性肾小球肾炎有独特优势。目前,由于中医诊疗数据的异构、非线性、多源等特点,导致隐藏知识和规律不易发现,难以快速精确地诊疗决策。论文以机器学习技术为手段,建立中医辅助诊疗模型,学习和挖掘中医诊疗知识和规律,辅助医生快速精确诊疗决策。以慢性肾小球肾炎为研究对象,建立中医辨证、立法和组方辅助诊疗模型,设计并实现中医辅助诊疗系统,主要工作如下:1.针对中医主症辨证,提出基于动态相关性的特征选择算法（Dynamic Relevance based Feature Selection,DRFS）,度量症状交互相关性,构建中医主症辨证模型,实现中医主症辨证,准确率达83.38%;针对中医证候虚实兼夹辨证,提出基于引力模型的标签特定特征算法（Gravitation Model based Label spec Ific Fea Tures,GMLIFT）,利用相似患者的症状和证候信息,构建中医兼夹证候辨证模型,实现中医证候虚实兼夹辨证,汉明损失为5.23%。2.针对中医立法,提出基于度和信息熵的图注意力网络（Degree and Entropy based Graph ATtention network,DEGAT）,利用相似患者的信息,建模患者之间的关系,构建中医立法模型,实现中医治法预测,准确率达82.15%。3.针对中医组方的药物选择,提出基于特征信息和标签关系的多标签分类算法（Feature Information and Label Relationship based multi-label classification algorithm,FILR）,考虑症状和药物的关系,度量药物间相关性;针对中医组方的剂量用法,提出基于平均值和药典的剂量推荐算法（Mean Value and Pharmacopoeia based Dosage Recommendation Algorithm,MVPDRA）,考虑医生用药规律和药典的药物用量,将FILR算法与MVPDRA算法组合构成中医组方模型,实现药物判断和剂量预测,准确率分别为82.90%和80.00%。4.设计并实现中医辅助诊疗系统,基于Spring Boot技术框架,以B/S模式为架构,数据库使用My SQL,采用Java语言编程实现,具备证候辨别、治法预测、方剂推荐等功能,辅助医生诊疗决策。
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