[发明专利]一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统

说明书

本发明公开了一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统，包括基于状态变迁图谱的胃癌决策知识表示方法，以及界面动态生成方法：本发明基于状态变迁知识图谱，以胃癌诊疗指南为基础，划分胃癌诊疗状态，形成状态子图谱，多个状态子图谱由状态变迁线连接，多个状态子图谱构成胃癌状态变迁知识图谱，动态界面生成方法将子图谱与状态卡片一一对应，根据图谱提供决策建议，动态生成友好界面供专科医师使用，展示病人的决策路径，降低医师查阅病例的成本。同时，推理过程简单易懂，可溯源至胃癌诊疗，提升医师对决策建议的信任度。

技术领域

本申请涉及医疗知识图谱应用领域，尤其涉及一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统。

背景技术

我国是胃癌高发国家，胃癌发病率、死亡率分别位于世界第5位、第6位，抗击胃癌的任务异常艰巨，中国的胃癌专科医生每年医治大量的病人。专科医生为病人决定治疗方案时，主治医生往往会与团队成员进行讨论，查阅病人的病例，根据报告查阅胃癌诊疗指南，承担教学任务的单位还需要为实习生讲解决策依据，在沟通上花费大量时间成本和精力查阅资料。尽管患者病例的电子化使病例的存档和读取变得简单，但是专科医生进行治疗方案讨论或科研任务回顾分析患者时，仍然需要花费精力查阅病例，无法快速了解病人的治疗路径。因此，为了提高胃癌治疗和研究的效率，需要将病人的治疗路径和诊疗流程结合，辅助专科医生快速了解病人的治疗路径，同时根据当前的治疗路径、病人治疗的治疗效果或检查检验结果，结合胃癌诊疗指南提供决策建议，从而辅助治疗方案决策和病例回顾性分析。

现有的胃癌决策辅助治疗系统的主要技术方案有两类：一种是基于符号推理的专家系统，输入病人的病例，结合专家系统内的预先编写规则进行符号推理，从而给出决策建议；另一种是基于机器学习，结合患者的病例与胃癌图谱知识，抽取患者的临床指标，对指标进行建模，给出决策建议；通过分析患者相似病例，向专科医生提供相似的胃癌既往病例。

现有的胃癌决策辅助治疗系统的技术方案存在以下问题：(1)当前专家系统往往与医院电子病例系统耦合性过强，安装一套专家系统往往十分复杂，需要整合医院内部已有的多套信息化新系统。(2)基于机器学习的系统依赖于大量的患者数据，往往无法得到充足的数据进行模型参数的训练。(3)当胃癌诊疗指南更新时，医生往往无法调整专家系统内部的规则，更加无法调整机器学习模型的参数，导致专科医生不愿使用这类系统。(4)无论是专家系统还是机器学习系统，专科医生往往无法理解其中的决策逻辑，仍然需要查阅诊疗指南进行决策。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统，帮助胃癌专科医生提高胃癌决策效率和质量，降低了解患者信息的成本，并能够根据诊疗指南方便地修改图谱，系统根据图谱实时更新交互界面。本发明使用状态变迁图谱表示患者状态，结合状态变迁图谱和胃癌诊疗指南使得胃癌专科医生方便快捷地跟踪患者地胃癌治疗过程，并提供决策建议；提供友好的系统界面，与医院已有系统无任何耦合，即装即用，可以轻松上手使用；胃癌诊疗指南和状态变迁图谱对应，构成状态变迁图的节点和边可溯源至诊疗指南，无需任何患者病例作为训练数据，系统的推理过程容易理解，提升专科医生该系统推理结果的信任，专科医生能够随着指南的更新修改状态变迁图谱。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：一种基于状态变迁图谱的胃癌决策辅助治疗系统，该系统包括基于状态变迁图谱的胃癌决策知识表示方法，以及界面动态生成方法；

所述基于状态变迁图谱的胃癌决策知识表示方法：胃癌治疗决策图谱由多个子状态图谱构成，子图谱之间的连接表示状态变迁；每个子状态图谱由三种节点概念组成，包括状态根节点、决策节点、动作节点；决策图谱物理模型由属性图表示；

所述界面动态生成方法：本方法将状态图谱元素与界面元素映射。对于在界面上的任意交互，系统查询相关属性图，动态生成可交互界面。

进一步地，基于状态变迁图谱的胃癌决策知识表示方法中，包括以下三个步骤：