基于改进K-NN和SVM的多学科协作诊疗决策支持系统
由于当前的诊疗决策支持系统采用单一学科的决策方法,导致诊疗精度不高,获取的数据分类结果准确率较低,提出并设计一种基于改进K-NN(K-Nearest Neighbour)分类算法和SVM(Support Vector Mechine)的多学科协作诊疗决策支持系统.在构建系统总体框架的基础上,对数据库系统模块、人机交互模块和诊疗推理模块进行设计,其中诊疗推理模块是系统的软件核心,通过改进K-NN分类算法和SVM建立推理引擎,在计算机的辅助下,搜索与患者病症信息相似的医疗案例,并进行相似度匹配,根据匹配结果与患者症状集构建一个新的临床案例,引入CDA(Clinical Document Architecture)概念,实现改进K-NN分类算法和SVM算法的有效融合,完成多学科协作诊疗决策.实验结果表明,与传统系统相比,该系统的诊疗决策精度高,评价指标测试平均值达到95.98％,分类结果准确率较高,在该系统辅助下能提高医生诊断正确性,降低误诊率,且运算复杂度较低.
改进K-NN分类算法、SVM、多学科协作、诊疗决策支持系统
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国家自然科学基金;教育部科技发展中心产学研创新基金;国家科技部创新方法专项
2020-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
80-88
