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病患就醫診科別推薦系統之研製 - 以語意網為方法 Designing a Medical Treatment Recommendation System for Outpatients Based on Semantic Web Schemas. 明志大學 產業資訊應用研討會 日期 : 2011 年 10 月 28 日 ( 五 ) Network Application & Development Lab 南台科技大學資訊管理研究所 網路應用與發展實驗室. Outline. 摘要 動機 目的 文獻探討 系統規劃與設計 系統實作 分析比較 結論. 摘要.

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Presentation Transcript
designing a medical treatment recommendation system for outpatients based on semantic web schemas

病患就醫診科別推薦系統之研製-以語意網為方法Designing a Medical Treatment Recommendation System for Outpatients Based on Semantic Web Schemas

明志大學 產業資訊應用研討會

日期:2011年10月28日(五)

Network Application & Development Lab

南台科技大學資訊管理研究所 網路應用與發展實驗室

outline
Outline
  • 摘要
  • 動機
  • 目的
  • 文獻探討
  • 系統規劃與設計
  • 系統實作
  • 分析比較
  • 結論
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摘要
  • 醫院的分科越來越細
    • 專科之下又陸續設立許多次專科
    • 例如:心臟科又有分成心臟內科與心臟外科、小兒科中包含兒童復健科與兒童外科...等
  • 症狀及科別的對應關係
  • 為解決上述問題,本研究提出以語意網為方法來建立一套病患就醫門診科別推薦系統。
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動機
  • 資訊科技在醫療領域的應用
    • 例如:電子病、藥物管理、遠距醫療照護等。
    • 唯獨在掛號方面始終是沒有甚麼改變。
  • 就醫門診科別的選擇
    • 閉鎖性醫療制度醫院(Closed Staff System Hospital)看診必須事先進行掛號的動作。
    • 現場掛號、語音電話、網路掛號。
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目的
  • 利用語意網來完成一個病患就醫門診科別推薦系統,可讓病人輸入一段對於病症的描述,經由疾病症狀本體資料庫作為推論的基礎,然後再向民眾推薦最適合掛號的科別。
  • 彌補我國醫療制度上的缺失。
  • 降低民眾掛錯就醫門診科別,減少醫療資源的浪費。
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文獻探討
  • 語意網(Semantic Web)
    • 語意網只是一種新的網路「內容」形式,建構在現在的網路環境上對網頁內容與服務的管理,使用一套具有完善表達能力的語言,對資源加以描述,提供機器可判讀與了解技術。
    • 例如:RDF、OWL
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文獻探討
  • MMSEG4J
    • 中文斷詞工具,此工具是採用蔡志浩先生在2000年所發表的一個中文分詞演算法-MMSeg
  • 優點
    • 詞庫是採用UTF-8編碼,可以自訂編碼、詞庫替換詞庫或自訂詞庫。
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文獻探討
  • 本體論 (Ontology)
    • 本體論能夠清楚描述一個領域內所表達的概念以及概念之間的特性、屬性與限制。
  • 本體論語言 (Web Ontology Language)
    • 本體論語言OWL於2004年2月成為W3C推薦的標準之一。
    • 本體論語言的主要的功能在於處理網路上的資訊,不在只是單純的把網路上的資訊內容呈現給人們看而已,更有助於提高電腦對於網路上的資訊內容的解讀能力。
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文獻探討
  • SPARQL
    • 簡單協定與資源描述框架查詢語言(Simple Protocol and RDF Query Language),主要是用來查詢RDF的語言,語法跟SQL相似。
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文獻探討
  • 醫療資訊檢索
    • 資訊檢索運用在生物醫學領域方面,主要是利用資訊檢索技術,從醫學文獻或醫療資訊中取出有用的資訊,但隨著本體論的發展,許多研究以本體論(Ontology)為工具進行醫學文件概念性片語與查詢關鍵字作對應(map),協助擷取有用的醫學資訊。
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系統規劃與設計
  • 系統概觀圖
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系統規劃與設計
  • 系統架構圖
  • 由三個部分所組成
    • 使用者介面(User Interface)、語意分析模組(Syntax Analysis module)、科別推薦模組(Department Recommendation module)

Rule Authoring Module

Disease rules

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系統規劃與設計
  • 使用者介面 (User Interface)
    • 此介面主要功能是讓使用者輸入一段對於本身症狀描述的話,以及提供使用查詢疾病資訊,最後將推薦結果呈現給使用者。
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系統規劃與設計
  • 語意分析模組(Syntax Analysis Module)
    • 包含兩個元件,斷詞元件(Word Segmentation Component)、查詢元件(Query Component)
    • 斷詞元件(Word Segmentation)
    • 利用MMSEG4J進行斷詞及贅詞處理
    • 查詢元件(Query Component)
    • 自動產生SPARQL查詢語法
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系統規劃與設計
  • 科別推薦模組(Department Recommendation Module)
    • 透過Jena來進行推理,並將查詢結果回傳給使用者。
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系統規劃與設計
  • 本體知識庫(Ontology Knowledge Base)
    • 將疾病做分類
    • 疾病症狀概念的擷取
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系統實作
  • 使用者介面 (User Interface)
    • 利用Adobe Dreamweaver CS4這套軟體撰寫使用者操作畫面與PHP來建構網站
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系統實作
  • 語意分析模組(Syntax Analysis Module)
  • 斷詞結果為 “我△今天△頭痛△發燒△流鼻水”
  • 再透過PHP語法Str_replace就可以將我以及今天這兩個贅詞給取代掉
  • 將頭痛、發燒、流鼻水送至查詢元件中,就會自動產生SPARQL語法。
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系統實作
  • 科別推薦模組(Department Recommendation Module)
  • 將語意分析模組中所產生的SPARQL語法向知識庫查詢,透過Jena API將知識本體與規則載入至 Jena inference engine 中,並推論出隱含的關係。
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結論
  • 本研究著眼在民眾就醫前門診科別決策之需要,發展出一套病患就醫門診科別推薦系統,依據使用者的症狀透過語意網的判斷推理能力,推薦最適合的科別給使用者參考決策用,以減少使用者在進行門診科別選擇時之決策成本。
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未來工作
  • 本體論建置的正確性與否可能會影響之後的推理結果,加上建置一個架構完整的疾病症狀本體論是龐大的工程,需要相當多的專業醫療人員與資訊人員經過多次的討論與決議和才能建置完成,建置完成後,還須不斷修改,才能構成一個完整的疾病症狀本體論。因此,未來研究方向可以朝結合本體論學習(Ontology Learning)的方式來建立,如此一來就能有效提高建立本體論的效率及正確性。