【摘 要】
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作为维护人类健康的重要基石,医疗在专家们多年的实践和积累中逐步发展,无论是过去还是现今的社会,它一直扮演着不可替代的角色。问诊作为作为现代医疗的诊断方法之一,为病情诊断和处方开具提供了重要的依据,它根据患者的自我描述、医患的对话过程等来推断患者的疾病类型,是医生深入了解患者状况的一种重要方式。另一方面,近年来人工智能技术得到快速发展,基于神经网络的人工智能方法在医疗相关任务上展示出了出色的性能表现
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作为维护人类健康的重要基石,医疗在专家们多年的实践和积累中逐步发展,无论是过去还是现今的社会,它一直扮演着不可替代的角色。问诊作为作为现代医疗的诊断方法之一,为病情诊断和处方开具提供了重要的依据,它根据患者的自我描述、医患的对话过程等来推断患者的疾病类型,是医生深入了解患者状况的一种重要方式。另一方面,近年来人工智能技术得到快速发展,基于神经网络的人工智能方法在医疗相关任务上展示出了出色的性能表现。利用神经网络相关技术实现智能问诊有助于提升诊断效率,有效减少医生的工作量。本文通过对相关研究工作的调研,发现目前智能问诊领域的研究存在以下问题:（1）现阶段的智能问诊方法主要基于深度强化学习模型,所采用的状态编码方法是独热编码（one-hot）,不能体现系统动作之间的关系;（2）在数据集有限的情况下,如何有效地挖掘数据本身的特征,需要进行深入的研究;（3）已有基于知识图谱的智能问诊方法只利用了结点信息,却没有探索如何使用图谱的结构信息。针对目前存在的问题,本文提出了如下方法:（1）构建了基本的深度强化学习模型DQN,并提出了基于词嵌入特征的状态编码函数,让状态的编码变得更加合理;（2）设计了一种自监督学习任务和DOM自监督模型,通过自监督学习丰富词嵌入特征,提高DQN模型对系统动作关联性的关注;（3）基于已有的自监督学习任务和DOM自监督模型,进一步提出了基于知识图谱和图神经网络的GBM自监督模型,通过图卷积网络把知识图谱的结构信息引入到自监督学习过程中,进一步改善了词嵌入特征。本文在智能问诊任务的公开数据集MZ数据集和DX数据集上分别对基于词嵌入特征的状态编码函数、DOM自监督模型和GBM自监督模型进行了有效性验证,并通过与近年来的研究方法进行对比来验证本文所提方法的先进性。实验表明本文所提方法能有效地丰富和改善词嵌入特征,提升DQN模型在智能问诊任务上的性能表现。
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