基于知识模式的慢性心力衰竭管理医师咨询系统
人工智能
2016-10-28 v1 编程语言
摘要
诸如心力衰竭、糖尿病和慢性阻塞性肺疾病（COPD）等慢性疾病的管理是医疗保健中的一个主要问题。医学界为管理慢性心力衰竭（CHF）等广泛流行的慢性疾病而设计的标准方法是，由专家委员会制定所有医师都应遵循的指南。这些指南通常由一系列基于患者信息提出建议的复杂规则组成。由于其复杂性，这些指南经常被忽视或根本未被遵守，从而导致不佳的医疗实践。鉴于其长度和复杂性，甚至不清楚人类是否有可能遵循这些指南。在 CHF 管理案例中，指南长达近 80 页。在本文中，我们描述了一种用于 CHF 管理的医师咨询系统，该系统使用答案集编程对 CHF 的完整临床实践指南集进行编码。我们的方法基于开发推理模板（我们称之为知识模式），并利用这些模式将 CHF 临床指南系统地编码为 ASP 规则。知识模式的使用极大促进了我们系统的开发。给定患者的医疗信息，我们的系统会像人类医师那样利用指南生成治疗建议。我们的系统即使在信息不完整的情况下也能工作。我们的工作做出了两点贡献：（i）表明高度复杂的指南可以成功编码为 ASP 规则；（ii）开发了一系列知识模式，便于对自然语言表达的知识进行编码，并可应用于其他领域。本文正在考虑接受发表于 TPLP。
引用
@article{arxiv.1610.08115,
title = {A Physician Advisory System for Chronic Heart Failure Management Based on Knowledge Patterns},
author = {Zhuo Chen and Kyle Marple and Elmer Salazar and Gopal Gupta and Lakshman Tamil},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.08115},
year = {2016}
}
备注
Paper presented at the 32nd International Conference on Logic Programming (ICLP 2016), New York City, USA, 16-21 October 2016, 14 pages, LaTeX