本发明涉及临床医疗信息技术领域，具体涉及一种基于拟真推理的并发症检测方法。
背景技术：
中老年患者往往存在多种并发疾病。这些并发疾病在用药等治疗方案上的相互影响，使得并发疾病的临床监测非常复杂。医生手动地搜索并发疾病之间的影响，并制定联合监测方案需要花费大量的时间。riano等提出了借助计算机技术对肿瘤和心脏病等两种疾病的联合监测方案，这种系统需要医生引导计算机完成监测，不能由计算机自动完成监测。michalowski等人提出了合并多种并发疾病的监测方案，但此方案要求生理数据必须是二元变量binary描述的，如患者的心跳为正常或非正常。此外，上述技术均假设已有完备的临床医疗知识库，来提供临床监测算法。在某个场景下，当监测方案的制定超出了知识库所能提供的全部方案范围时，上述技术无法完成监测。
技术实现要素：
本发明为了解决上述技术问题提供一种基于拟真推理的并发疾病的临床智能监测方法。
本发明通过下述技术方案实现：
一种基于拟真推理的并发疾病的临床智能监测方法，包括以下步骤，
a、分别将多种疾病的临床指南抽象成一个临床指导流程图cpg；
b、根据临床指导流程图建立cpg逻辑模型，根据临床知识库中多种疾病之间用药冲突建立用药冲突逻辑模型；
c、将cpg逻辑模型中搜索的多种疾病的对应的用药方案带入用药冲突逻辑模型进行验证以寻求可行解，若有可行解，则输出；若无可行解，则进入步骤d；
d、在用药冲突逻辑模型中寻找疾病用药的替代方案，若有替代方案，再利用用药冲突逻辑模型验证替代方案；若无替代方案，则进入步骤e；
e、在cpg逻辑模型中扩展或缩小用药方案搜索范围进行搜索寻求可行解或者利用临床案例扩充cpg逻辑模型和用药冲突逻辑模型以寻求可行解；利用临床案例扩充cpg逻辑模型的方法为将临床案例抽向为临床流程图，所述临床流程图包括若干节点和连接邻近节点的边，所述节点包括用于表征疾病名的标签节点、表征生理指标的条件节点、采取的临床行为的动作节点；采用逻辑与符号连接临床指导流程图中的每一条路径中的各个节点。
本方案经多种疾病的临床指南抽象为cpg，并建立基于各种疾病的cpg逻辑模型，疾病的临床指南包括疾病生理指标、用药方案等，通过cpg逻辑模型的疾病生理指标直接搜索出多种并发疾病及其用药方案。多种并发疾病在用药治疗等方面可能存在着相互冲突的地方，因此利用并发疾病联合监测技术并不能简单地通过罗列单种疾病临床监测方案来实现，而需要解决以下两个问题：(1)智能地检测出不同疾病的监测方案中相互矛盾的部分，并通过查找临床知识库，消除监测方案中的矛盾。(2)当临床知识库无法提供并发疾病的监测方案时，需要扩充临床知识库，从而实现并发疾病的临床监测方案。本方案根据临床知识库建立用药冲突逻辑模型，利用用药冲突逻辑模型排除多种并发疾病的用药方案之间的冲突，并利用拟真推理扩充用药冲突逻辑模型，实现智能扩充，从而扩大了并发疾病临床监测的应用范围。在多种并发疾病的临床监测方案制定过程中，实现了临床监测方案的自动化生成，避免了过多的人工干预，提高了临床监测的效率，并降低了人力成本。
作为优选，每种疾病对应的临床指导流程图包括若干节点和连接邻近节点的边，所述节点包括用于表征疾病名的标签节点、表征该疾病生理指标的条件节点、表征针对该疾病采取的临床行为的动作节点。
作为优选，所述步骤b具体为：
采用逻辑与符号连接临床指导流程图中的每一条路径中的各个节点；
采用逻辑或符号连接一个临床指导流程图中的全部路径对应的逻辑语句构成cpg逻辑语句群；
根据临床指导流程图之间临床用药冲突建立用药冲突逻辑语句群。
所述临床流程图中的生理指标包括年龄、体重、身高、血压。
本发明与现有技术相比，具有如下的优点和有益效果：
1、本发明在多种并发疾病的临床监测方案制定过程中，实现了临床监测方案的自动化生成，避免了过多的人工干预，提高了临床监测的效率，并降低了人力成本。
2、本发明在通过拟真推理的方法扩充用药冲突逻辑模型，扩大了并发疾病临床监测的应用范围。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1
一种基于拟真推理的并发疾病的临床智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤，
a、分别将多种疾病的临床指南抽象成一个临床指导流程图cpg；
b、根据临床指导流程图建立cpg逻辑模型，根据临床知识库中多种疾病之间用药冲突建立用药冲突逻辑模型；
c、将cpg逻辑模型中搜索的多种疾病的对应的用药方案带入用药冲突逻辑模型进行验证以寻求可行解，若有可行解，则输出；若无可行解，则进入步骤d；
d、在用药冲突逻辑模型中寻找疾病用药的替代方案，若有替代方案，再利用用药冲突逻辑模型验证替代方案；若无替代方案，则进入步骤e；
e、在cpg逻辑模型中扩展或缩小用药方案搜索范围进行搜索寻求可行解或者利用临床案例扩充cpg逻辑模型和用药冲突逻辑模型以寻求可行解；利用临床案例扩充cpg逻辑模型的方法为将临床案例抽向为临床流程图，所述临床流程图包括若干节点和连接邻近节点的边，所述节点包括用于表征疾病名的标签节点、表征生理指标的条件节点、采取的临床行为的动作节点；采用逻辑与符号连接临床指导流程图中的每一条路径中的各个节点。
实施例2
基于上述实施例的原理，本实施例以举例的方式进行详细说明。
a、分别将多种疾病的临床指南抽象成一个临床指导流程图cpg；每种疾病对应的临床指导流程图包括若干节点和连接邻近节点的边，节点包括用于表征疾病名的标签节点、表征该疾病生理指标的条件节点、表征针对该疾病采取的临床行为的动作节点。例如高血压的cpg的标签就对应高血压的临床指南；高血压患者的疾病类型是中度高血压则采用口服药治疗即可，如果高血压患者的疾病类型是重度高血压，则采用注射胰岛素治疗，那其对应的条件节点是中度高血压、重度高血压或者身体指标参数；对应的动作节点为口服降压药、注射胰岛素；
b、根据临床指导流程图建立cpg逻辑模型，对于临床指导流程图中的每一条路径，我们采用逻辑编程语言中的一条语句与之对应。临床指导流程图中的每一条路径中的各个节点采用逻辑与符号连接。具体的，条件节点的条件为“是”时，采用条件节点的缩写表示，否则采用not加条件节点的缩写表示。动作节点则直接使用缩写表示。建立完每一条路径的逻辑语句后，采用逻辑或符号连接一个临床指导流程图中的全部路径对应的逻辑语句以构成cpg逻辑语句群，cpg逻辑语句群即cpg逻辑模型的实例。根据临床知识库中多种疾病之间用药冲突建立用药冲突逻辑模型；例如，中度高血压患者需要服用口服减压药，但口服降压药往往和华法林不能同时服用。华法林为治疗静脉血栓的药品。我们把这部分药品之间的冲突抽象成多并发疾病的另一部分逻辑语句群，用not和逻辑与符号来连接冲突的节点。通过合并cpg对应的逻辑组群和药品冲突对应的逻辑组群，我们可以构建监控多并发疾病的完整逻辑模型。具体的部分逻辑语句如下表1：
表1
c、将cpg逻辑模型中搜索的多种疾病的对应的用药方案带入用药冲突逻辑模型进行验证以寻求可行解，若有可行解，则输出；若无可行解，则逻辑约束代表多种并发疾病之间在监测方案上存在矛盾，则进入步骤d；例如：在表1所示的模型中，得到的可行解为sbt＝ivcf＝fdfu＝htnc＝1或者sbt＝hit＝0，ana＝fdfu＝htnur＝htnuc＝oaa＝1。将上述代入到临床知识库的逻辑语句群中进行验证，如果结果为真，说明该可行解没有违反监测过程中用药方面的约束。如果结果为假，说明该可行解造成了监测过程中用药方面的冲突，记录临床知识库的逻辑语句群中为假的逻辑语句。例如，可行解为sbt＝ivcf＝fdfu＝htnc＝1时，没有违反not(htnur∧wa)和not(htnur∧ana)的约束条件。而当可行解为sbt＝hit＝0，ana＝fdfu＝htnur＝htnuc＝oaa＝1时，违反了not(htnur∧ana)的约束条件，记录被违反的约束条件。
d、在用药冲突逻辑模型中寻找疾病用药的替代方案，若有替代方案，再利用用药冲突逻辑模型验证替代方案；若无替代方案，则进入步骤e。当多种并发疾病之间在监测方案上存在的矛盾，即存在导致无可行解的逻辑约束时，需要将该逻辑约束代入到临床知识库中寻找。如果可以找到某种疾病监测的替代方案，则使用替代方案进行解决。例如，上述not(htnur∧ana)的约束条件被违反，在临床知识库中搜索后，发现可以通过使用替代抗凝血剂ana的方法，解除对约束条件的违反。
e、在cpg逻辑模型中扩展或缩小用药方案搜索范围进行搜索寻求可行解或者利用临床案例扩充cpg逻辑模型和用药冲突逻辑模型以寻求可行解。当临床知识库中无法得到疾病监测的替代方案时，将启动拟真推理模块，对现有的临床知识库进行扩充或者扩大、缩小用药方案搜索范围。
该步骤遵循4个原则：扩展性原则、具化性原则、相似性原则、插值性原则。
扩展性原则是指当某个患者的治疗方案适用于某类疾病的一个子类时，会将治疗方案扩展到整个一类疾病的治疗，以扩大使用要搜索范围。例如，当口服减压药适用于中度高血压患者时，系统会推测该药品是否可以适用于所有的高血压患者。
具化性原则和扩展性原则正好互逆，是指当某个患者的治疗方案适用于某大类疾病时，会将治疗方案具化到某一子类疾病的治疗，以缩小使用要搜索范围。例如，胰岛素注射适用于高血压患者，在制定一个重度高血压患者的治疗方案时，可以参考适用胰岛素。
相似性原则是指当两个患者的关键体征参数相近时，例如年龄、体重、身高、血压等，制定一个患者的治疗方案，可以参考另一个患者的治疗方案。例如，两个患者的关键体征参数相似，且都患有中度高血压，此时可以使用一个患者的监测方案对另一个患者进行监测。
插值性原则是指当三个患者某一疾病的严重程度依次提高时，疾病最严重的患者和最轻微的患者采取的治疗方案一致或相似，则第三个患者也应采取相同或相似的治疗方案。例如，三个高血压患者分别是重度、中度、轻度，如果重度和轻度高血压患者采用的都是口服降压药，则考虑对中度高血压患者使用口服降压药的治疗方案。
基于相似性原则、插值性原则时则应该利用临床案例通过步骤a、b的方法扩充cpg逻辑模型，再次利用逻辑语句搜索多种疾病的对应的用药方案时其实例增多，扩大并发疾病临床监测的应用范围。
利用临床案例扩充cpg逻辑模型的具体方法为：
将临床案例抽向为临床流程图，所述临床流程图包括若干节点和连接邻近节点的边，所述节点包括用于表征疾病名的标签节点、表征生理指标的条件节点、采取的临床行为的动作节点；生理指标包括年龄、体重、身高、血压；
采用逻辑与符号连接临床指导流程图中的每一条路径中的各个节点。
以上四种原则可以扩充现有的临床知识库。例如，not(htnur∧wa)的约束条件被违反时，在临床知识库中搜索后，发现没有可以替代华法林wa的方法。此时，可以通过拟真推理对知识库进行扩充。例如，华法林是一种治疗静脉血栓的药品，对于有深静脉血栓，但没有严重出血倾向历史，且没有肝素诱导的血小板减少症的患者有效。对于此类疾病的其他患者，使用过抗凝剂tecarfarin来治疗静脉血栓。根据相似性原则，系统将抗凝剂tecarfarin替代华法林wa作为治疗静脉血栓的药品，扩充到和用药冲突逻辑模型中。
当临床知识库扩充后，仍无法得到疾病监测的替代方案时，交给医生进行人工干预，并最终输出逻辑模型的可行解，即多种并发疾病临床监测的联合方案。例如，对于一个中度高血压患者，同时患有深静脉血栓，但没有严重出血倾向历史，且没有肝素诱导的血小板减少症，可以同时使用抗凝剂tecarfarin和口服降压药。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。