將定性關系建模為因果關系圖制造技術

本發明專利技術涉及一種用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的系統（１００，３０４），所述系統包括：用于將所述病癥集合中的病癥和所述癥狀集合中的癥狀之間的定性關系建模為因果關系圖的建模器（１０２）；用于對所述定性關系進行部分排序的排序器（１０４）；用于基于所述定性關系的部分排序采用所觀察癥狀確定針對所觀察癥狀的病癥子集的判決器（１０６）。本發明專利技術還涉及一種用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的方法，其中，將病癥集合中的病癥和所述癥狀集合中的癥狀之間的定性關系建模為因果關系圖，并對所述定性關系進行部分排序，所述方法包括：基于所述定性關系的部分排序采用所述所觀察癥狀確定針對所述所觀察癥狀的所述病癥子集。本發明專利技術還涉及一種用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的醫療工作站（１１６），所述醫療工作站包括：根據權本發明專利技術所述的系統（１００，３０４）；數據庫（１１２，３０６），其包括病癥集合、癥狀集合、作為因果關系圖的所述病癥集合中的病癥和所述癥狀集合中的癥狀之間的定性關系的模型以及所述定性關系的部分排序；和用于在用戶和所述醫療工作站之間提供交互的交互設備（１１８，１２０，１２２）。本發明專利技術還涉及將由計算機裝置（１１６）加載的計算機程序產品（３２４），其包括用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的指令，所述計算機裝置包括處理單元（１１０）和存儲器（１２４），在加載之后，所述計算機程序產品向所述處理單元提供執行根據本發明專利技術的方法的能力。

【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本專利技術涉及一種針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的系統。本專利技術還涉及一種包括這種系統的醫療工作站；針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的方法；以及由計算機裝置加載的計算機程序產品，其包括用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的指令。
技術介紹
決策支持系統(DSS)可以輔助其用戶找到所面臨的問題的原因。例如，在醫療應用中，在給定了患者的癥狀的情況下，醫生能夠采用臨床DSS(CDSS)更快取得對一種或多種疾病的診斷，或者獲得對疾病的更為全面的掌握。DSS不單單限于輔助診斷。其還能夠對其他任務有所助益，例如，判斷必須執行何種后續測試來排除備選的候選診斷，從而以最為有效地方式確定診斷，或者其還有助于取得治療方案，或者其能夠引導進行為治療患者而必須執行的步驟序列。典型的DSS包括兩個部分：用于獲取與感興趣領域相關的通常人類知識的數據庫以及提供用于解釋的手段并在所存儲的知識范圍內進行導引的推理系統。典型地，可以按照因果關系的形式表述所述知識，所述因果關系如病癥導致癥狀，這有可能通過各種中間狀態的連鎖反應(concatenation)。所述模型采取了有向非循環圖(DAG)的形式。例如，就中風而言，血管破裂或者狹窄可能導致血管閉塞，而血管閉塞又可能導致腦損傷。典型地，在這一例子中，因果關系不是必須的，而是具有與之相關的可能性。一種實現DSS的方法是采用貝葉斯網絡(BN)，參考“Bayesian?Networksand?Decision?Graphs”，F.V.Jensen，Springer，2001。BN存儲所述模型中包-->括的變量，例如，病癥、癥狀等能夠取的所有狀態值的聯合概率分布。為了有效地實現這一目的，并且由此得到更為有效的推理算法，BN本身不存儲所述聯合概率分布，而是存儲以其他變量的狀態的精選的子集(稱為父)為條件的變量的狀態(稱為子)的條件概率。典型地，BN中的父子對對應于上述因果關系。與BN有關的一個公知問題就是將為網絡中所有的可能為條件性的概率指定什么樣的值的問題，參考“Building?Probabilistic?Networks：Where?Dothe?Numbers?Come?From？”，M.J.Druzdzel和L.C.van?der?Gaag，GuestEditors′Introduction?to?special?section?of?IEEE?Transactions?of?Knowledge?andData?Engineering，IEEE?Trans.On?Knowledge?and?Data?Engineering?12(4)，2000。典型地，這些值中的一些是人類專家已知的，以不確定的語言表述形式，例如，“大多數”、“通常”、“可能發生”等，這些都不是定量的。指定確切的概率數值是一項困難的任務，尤其是在致力于為貝葉斯網絡需要的所有概率全部賦值時。另一種方法是采用機器學習技術從統計信息，即，從(f)實際患者數據中提取所述數值。在該方法中，實踐表明，無法得到用來對網絡進行訓練所需的數據，至少無法以所需要的具有統計可靠性的形式獲得足夠大小的具有統計顯著性的數據。可以從文獻“computer-based?decision?support?in?the?management?ofprimary?gastric?non-Hodgkin?lymphoma”，Peter?Lucas、Henk?Boot和BabsTaal，Methods?of?Information?in?Medicine?37，1998，206-219中了解所述方法的實施例。這里，將說明胃的非霍奇金淋巴瘤的決策理論模型。所述模型的核心是描述做出決策過程中所隱含的不確定性的表示的概率網絡。所述概率網絡是一種由一組節點和一組弧線構成的有向非循環圖，所述節點表示分立的隨機變量，所述弧線表示隨機變量之間的因果關系或相關性。為了將諸如節點間的“良好”、“一般”和“較差”的定性關系建模為定量概率，可以通過(例如)下述內容將定性關系建模為定性概率關系，年齡段為10到69歲的人的總體健康狀況為良好的概率大于年齡段為10到69歲的人的總體健康狀況為一般的概率大于年齡段為10到69歲的人的總體健康狀況為較差的概率，即：-->Pr(總體健康狀況＝良好|年齡＝10-69)>Pr(總體健康狀況＝一般|年齡＝10-69)>Pr(總體健康狀況＝較差|年齡＝10-69)之后，采用這些概率驗證指定給非循環圖內的因果關系的數值。之后，基于所觀察癥狀采用所得到的這一概率網絡確定最有可能的病癥。但是，這種方法將相對關系的使用局限于對數值的驗證。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種直接采用定性關系之間的相對關系來推導針對所觀察癥狀的病癥的系統。為了實現這一目的，本專利技術提供了一種根據開頭段落的系統，所述系統包括：用于將病癥集合中的病癥和癥狀集合中的癥狀之間的定性關系建模為因果關系圖的建模器；用于對所述定性關系進行部分排序的排序器(orderer)；用于根據所述定性關系的子集采用所觀察癥狀或癥狀集合確定針對所述觀察癥狀或癥狀集合的病癥的子集的判決器(determiner)，對所述定性關系的子集的選擇是以所述定性關系的部分排序為基礎的。通過根據所述定性關系的部分排序改變對所述定性關系的選擇，能夠采用針對所觀察癥狀的病癥結果集合的對應變化計算出最可能的病癥。在根據本專利技術的系統的實施例中，所述系統還包括用于供用戶對所觀察癥狀和所述病癥集合進行交互選擇的選擇器。借此，用戶能夠限制總的病癥集合中由所觀察癥狀導致的病癥子集，其將有利地加快系統的響應時間。在根據本專利技術的系統的另一實施例中，使所述定性關系中的每一個與所述定性關系的部分排序中的可能性級別相關。通過使所述可能性級別與所述部分排序相關，所述系統將首先采用最可能的定性關系，之后包括可能性較低的定性關系。這樣能夠提供針對所觀察癥狀的改進的病癥子集，因為其還包括針對所觀察癥狀可能性較低的病癥。在根據本專利技術的系統的另一實施例中，所述判決器還用于改變所述定性關系的部分排序；以及基于改變后的部分排序確定針對所觀察癥狀的病癥子集。通過改變所述部分排序，所述系統包含在定性關系的排序之間的-->不確定性。例如，可以將“通常”評估為比“可能發生”更具有可能性，也可以采取相反方式。在根據本專利技術的系統的另一實施例中，所述判決器還用于從所述病癥集合中確定多個病癥子集；以及通過對所述多個病癥子集加權而使所述多個病癥子集分等級。通過確定多個子集，對其加權，并相應地使其分等級，用戶能夠更好地區分針對所觀察癥狀所導出的病癥子集的重要性。在根據本專利技術的系統的另一實施例中，所述判決器還用于根據預定標準限制針對所觀察癥狀的病癥子集。例如，所述預定標準可以限制于與人體內區域相關的那些病癥。另一個例子在于限制所述關系的屬性(例如過渡性)、關系的深度等。通過這種方式，進一步改進了所得到的可能的病癥子集。本專利技術的目的在于提供一種醫療工作站，其通過一種改進的方式采用定性關系之間的相對關系來創建病癥的概率網絡。為了實現這一目的，本專利技術提供了一種根據開篇段落的醫療工作站，所述醫療工作站包括：根據本專利技術的系本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的系統（１００，３０４），所述系統包括：　－　用于將所述病癥集合中的病癥和所述癥狀集合中的癥狀之間的定性關系建模為因果關系圖的建模器（１０２）；　－　用于對所述定性關系進 行部分排序的排序器（１０４）；　－　用于基于所述定性關系的部分排序采用所述所觀察癥狀確定針對所述所觀察癥狀的所述病癥子集的判決器（１０６）。

【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】EP 2006-6-13 06115357.31、一種用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的系統(100，304)，所述系統包括：-?用于將所述病癥集合中的病癥和所述癥狀集合中的癥狀之間的定性關系建模為因果關系圖的建模器(102)；-?用于對所述定性關系進行部分排序的排序器(104)；-?用于基于所述定性關系的部分排序采用所述所觀察癥狀確定針對所述所觀察癥狀的所述病癥子集的判決器(106)。2、根據權利要求1所述的系統，還包括：-?供用戶對所述所觀察癥狀和所述病癥集合進行交互選擇的選擇器(108)。3、根據前述權利要求中的任一項所述的系統，其中，所述定性關系中的每一個與所述定性關系的所述部分排序內的可能性級別相關。4、根據前述權利要求中的任一項所述的系統，其中，所述判決器還用于-?改變所述定性關系的所述部分排序；以及-?基于改變后的部分排序確定針對所述所觀察癥狀的所述病癥子集。5、根據前述權利要求中的任一項所述的系統，其中，所述判決器還用于-?從所述病癥集合中確定多個病癥子集；以及-?通過對所述多個病癥子集加權使所述多個病癥子集分等級。6、根據前述權利要求中的任一項所述的系統，其中，所述判決器還用于根據預定標準限制針對所述所觀察癥狀的所述病癥子集。7、一種用于針對癥狀集合中的所觀察癥狀確定病癥集合中的病癥子集的醫療工作站(116)，所述醫療工作站...

【專利技術屬性】
技術研發人員：WRT坦卡特，
申請(專利權)人：皇家飛利浦電子股份有限公司，
類型：發明
國別省市：NL[荷蘭]