导读:本文包含了医学决策支持系统论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:医学,支持系统,专家系统,算法,人工智能,决策支持,神经网络。
医学决策支持系统论文文献综述
赵志升,张晓,宋晨晏[1]（2015）在《医学决策支持系统的发展现状与趋势分析》一文中研究指出现今,医学信息学的研究已从基本的事务管理向知识组织、知识服务和决策咨询方向拓展,随着决策支持系统理论与实践的发展,以及计算机技术在医学领域中发展的突飞猛进,医学决策支持系统的架构、数据资源管理方式与数据分析实现技术都发生了巨大的变化。通过分析医学决策支持系统的发展路线与成败原因,对其在云计算与大数据环境下的发展趋势做了详尽的探索分析。并结合我国的实际,对存在的主要问题进行了简述,对于医学智能决策支持系统的研究有重要的借鉴和指导意义。(本文来源于《医学与哲学(B)》期刊2015年01期）
王波[2]（2009）在《基于网络技术的医学决策支持系统的研制》一文中研究指出医学决策支持系统是运用人工智能和专家系统的设计原理与方法,模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程而编制的计算机程序,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生推断疾病、治疗疾病以及预后等的重要辅助工具。本文针对医学决策支持系统的重要性和困难性问题,研究并设计开发了一个基于网络的医学决策支持系统,以便能从不同地域、不同领域、不同水平的医学专家处获取医学知识,对医学人工智能及专家系统的研究也具有重要意义。(本文来源于《才智》期刊2009年18期）
秦斌,刘英,何穗锦,杨昌跃,马剑锋[3]（2008）在《核事故医学应急决策支持系统的设计与开发》一文中研究指出目的在重大核和辐射突发事件时,决策指挥医学应急救援工作。方法根据有关法规和应急预案的要求,通过计算机编程,形成一套实用的核和辐射突发事件医学应急决策指挥程序。结果在突发特大核和辐射事件时,卫生部可通过本系统组织专家对突发核和辐射事件进行综合评估,提出应急医学处理的建议,决策、指挥开展突发核和辐射事件的应急医学处理。结论本设计方案的实施可提高我国核和辐射突发事件医学应急决策指挥能力。(本文来源于《中国辐射卫生》期刊2008年02期）
孙蕾[4]（2008）在《医学图像决策支持系统中的SVM算法》一文中研究指出支持向量机(SVM)方法是利用最优分类面(线)将两类样本在特征空间或输入空间中无错误地分开,而且要使两类的分类空隙最大。因此标准的SVM方法需要求解二次规划问题,计算量很大。该文以一个医学决策支持系统为应用背景,介绍一种解决该问题的新方法。在UCI数据集和所开发的决策支持系统上的应用表明,该算法简便可行,具有更高的精度和更快的速度。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年03期）
李峰,庄军,刘侃,何皎[5]（2007）在《医学专家决策支持系统的发展与现状综述》一文中研究指出本文简要介绍了医学专家系统的发展过程、现状及趋势,综述了目前国内外医学专家系统的大致种类和取得的成果,并对未来医学专家系统的发展趋势做了探讨。(本文来源于《医学信息》期刊2007年04期）
颜红梅[6]（2003）在《医学知识工程生产线与基于人工神经网络和遗传算法的医学决策支持系统的研究》一文中研究指出医学专家系统是运用人工智能和专家系统的设计原理与方法，模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程而编制的计算机程序，它可以帮助医生解决复杂的医学问题，作为医生推断疾病、治疗疾病以及预后等的重要辅助工具。医学专家系统是人工智能在医学中的重要应用，是知识工程与医学科学的紧密结合，也是计算机技术、网络技术、通信技术和数据库技术等一系列新技术与医学科学的交叉，医学专家系统的研究与发展已经成为现代医学科学的一个重要课题。医学专家系统的力量在于它所拥有的精深医学知识，这些知识使它能在专家水平上工作或解决问题，因此，医学知识的获取和医学知识库的构建一直是医学专家系统的核心和基础。传统的医学知识获取采用知识工程师与领域专家面对面进行交流的方式进行，劳动量非常大，并且知识获取效率十分低下，严重影响了医学专家系统的发展，成为了一个公认的知识获取瓶颈。随着计算机技术和网络技术的发展，人们不断研究和开发了一些专门的医学知识获取工具，以期解决医学知识获取的难题。由于种种原因，这些医学知识获取工具都具有各自的缺点，使医学知识的获取和应用比较困难。作者借鉴工业生产线提高效率的方式，提出了研究和开发"医学知识工程生产线"的构思，其基本含义是建立和使用一个巨型医学知识库系统的过程应该成为一条"生产线"，从医学知识获取和表达（知识库的建立），到知识补充和发展（知识库的维护），到知识应用（医学诊断专家系统），再到知识反馈（知识库更新），形成一条大规模、高效率的"生产线"。因此，作者研究并设计开发了一个基于互联网络和医学知识可信度表达方式的医学知识获取系统。系统采用八位制层次型疾病分类编码方式，使医学知识在本系统中能够方便地表达和应用。系统构建了叁个知识库（医学核心知识库，专家临时知识库和专家优化知识库）来存储和管理不同准确性水平的各种医学知识，并通过叁个模块—知识获取模块、知识优化模块和知识更新模块—初步实现了医学知识从获取、优化到更新的循环过程。随着人工智能的发展，基于机器学习的智能型医学决策支持系统得到了迅速发展，多种机器学习方法和技术被应用到医学诊断决策支持系统的研究之中，比如规则归纳方法、决策树方法、范例推理以及贝叶斯信念网络等。人工神经网络具有并行处理、自组织、自学习和鲁棒性等优点，为医学决策支持系统的研究开辟了一条新的有效途径。本论文中，作者构建了一个基于叁层感知器结构的前馈型神经网络诊断决策支持系统，系统采用误差反向传播算法作为学习算法，在标准BP算法的基础上，逐步采用增加动量项、自适应学习速率、遗忘机制和共轭梯度法改进标准BP算法。构建的神经网络系统用来鉴别诊断五种常见的心脏病（冠心病、风湿性心<WP=5>脏病、高血压心脏病、慢性肺源性心脏病和先天性心脏病），一个352份心脏病数据库用来构建和测试了该系统的性能。实验结果表明，逐步改进标准BP算法，所构建的系统对这五种心脏病的分类识别性能逐渐提高。采用叁种不同样本分类技术—交叉验证法、预留法和自举法—对心脏病诊断决策支持系统进行性能评估结果表明，该系统能对五种常见的心脏病有较好的分类识别能力，每一种测试方法的平均分类准确性均在90%以上，从交叉验证法分析的程序准确性和用户准确性来看，每一种心脏病的识别准确性也均在80%以上。这说明论文所构建的人工神经网络诊断决策支持系统对心脏病有较好的辅助诊断性能，表现出良好的临床决策支持能力。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法，作者根据遗传算法的特点，建立了一个基于混合遗传算法的医学诊断决策支持系统来鉴别诊断五种常见的心脏病。系统中染色体个体采用实值编码方式。针对遗传算法局部搜索能力较差的缺点，作者将遗传算法与BP算法相结合，用BP算法具有较强局部搜索能力的特性来加快遗传算法的搜索速度。不同样本分类技术对系统性能测试结果表明，论文构建的基于混合遗传算法的心脏病诊断决策支持系统对五种心脏病均有较好的诊断识别率，平均分类准确性在85%以上，同样表现出良好的心脏病的临床诊断决策支持能力。在用混合遗传算法构建心脏病诊断决策支持系统时，染色体个体采用了实值编码方式，用这种编码方式表达的染色体的基因值能反映诊断变量与诊断对象之间的内在联系。根据遗传算法搜索出的最优染色体的基因值，作者从40个心脏病诊断参量中提取出了24个重要的诊断参量，并得到了这些诊断参量在心脏病诊断中的权重，所提取出的重要诊断变量及其权值的意义与临床医生在临床诊断中的认识基本一致。这一方法不但有利于临床医生在诊断中及时抓住病人的主要诊断信息，排除干扰信息，提高诊断准确性，而且对医学人工智能及专家系统中特征提取方法的研究也具有重要意义(本文来源于《重庆大学》期刊2003-04-05）
苗乃全,孙乐庭,张宏秋[7]（1992）在《医学专家及决策支持系统当代新趋向》一文中研究指出1.1 在MEDINFO′86第五届世界医学信息学大会上就有多篇文章综述了人工智能的发展和演变,而在MEDINFO′89会议上近1200页的论文集中写医学决策支持方面有关的文章已占约四分之一的篇幅,这是国际医学计算机应用发展的趋向。(本文来源于《牡丹江医学院学报》期刊1992年04期）
医学决策支持系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
医学决策支持系统是运用人工智能和专家系统的设计原理与方法,模拟医学专家诊断、治疗疾病的思维过程而编制的计算机程序,它可以帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生推断疾病、治疗疾病以及预后等的重要辅助工具。本文针对医学决策支持系统的重要性和困难性问题,研究并设计开发了一个基于网络的医学决策支持系统,以便能从不同地域、不同领域、不同水平的医学专家处获取医学知识,对医学人工智能及专家系统的研究也具有重要意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
医学决策支持系统论文参考文献
[1].赵志升,张晓,宋晨晏.医学决策支持系统的发展现状与趋势分析[J].医学与哲学(B).2015
[2].王波.基于网络技术的医学决策支持系统的研制[J].才智.2009
[3].秦斌,刘英,何穗锦,杨昌跃,马剑锋.核事故医学应急决策支持系统的设计与开发[J].中国辐射卫生.2008
[4].孙蕾.医学图像决策支持系统中的SVM算法[J].计算机工程.2008
[5].李峰,庄军,刘侃,何皎.医学专家决策支持系统的发展与现状综述[J].医学信息.2007
[6].颜红梅.医学知识工程生产线与基于人工神经网络和遗传算法的医学决策支持系统的研究[D].重庆大学.2003
[7].苗乃全,孙乐庭,张宏秋.医学专家及决策支持系统当代新趋向[J].牡丹江医学院学报.1992
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