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面向误诊提示的疾病-症状语义网构建  
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【英文篇名】 Construction of disease-symptom semantic net for misdiagnosis prompt
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【作者】 黄岚; 纪林影; 姚刚; 翟睿峰; 白天;
【英文作者】 HUANG Lan; JI Lin-ying; YAO Gang; ZHAI Rui-feng; BAI Tian; College of Computer Science and Technology; Jilin University; Key Laboratory of Symbol Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education; College of Software; Neurological Department; The Second Hospital of Jilin University; College of Electronical and Information Engineering; Changchun University of Science and Technology;
【作者单位】 吉林大学计算机科学与技术学院; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室; 吉林大学软件学院; 吉林大学第二医院神经内科; 长春理工大学电子信息工程学院;
【文献出处】 吉林大学学报(工学版) , Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition), 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人工智能; 语义网; 文本挖掘; 误诊; 本体;
【英文关键词】 artificial intelligence; semantic network; text mining; misdiagnosis; ontology;
【摘要】 首先,从医疗语料库中识别症状描述词语,基于症状间语义关系构建症状本体。然后,通过文本挖掘抽取疾病与症状间的关系、疾病与疾病间的易误诊关系,建立疾病-症状语义网DSSN。DSSN中包含了疾病本体DO、新构建的症状本体、疾病间的易误诊关系及鉴别诊断知识。最后,通过一个临床诊断中的用例来说明DSSN在临床辅助诊断系统中对易误诊提示的帮助。
【英文摘要】 A Disease-Symptom Semantic Net(DSSN)for misdiagnosis prompt is constructed.First,symptom words are recognized from medical corpus,and a symptom ontology based on semantic relations between symptom words is established.Then,the relations between diseases and symptoms and the misdiagnosed relations between diseases were test mined and extracted to construct DSSN.DSSN contains Disease Ontology(DO),new established symptom ontology,misdiagnosed relations between diseases and differential diagnosis knowledge.Fina...
【基金】 国家自然科学基金项目(61472159,61702214,61572227); 吉林省重点科技攻关项目(20160204022GX,20170101006JC,20170203002GX,20150520064JH); 吉林省产业创新专项项目(2017C030-1,2017C033); 中国博士后科学基金面上项目(2014M561293); 珠海市优势学科项目; 广东省优势重点学科建设项目
【更新日期】 2018-06-19
【分类号】 TP18;TP391.1
【正文快照】 0引言误诊[1]是临床诊疗中的一种常见现象。它造成的后果程度不一,轻者增加病人身心痛苦,延迟康复时间,重则危及生命,是医疗事故和医疗纠纷的主要原因之一。在临床诊断过程中,由于人们认识水平的局限性和疾病变化的复杂性,医生的初诊结果与疾病的实质不相符的现象时有发生,随着

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