基于電子病歷的診斷決策支持系統(tǒng)

曲藝

摘要??? 隨著醫(yī)療行業(yè)電子病歷（Electronicmedicalrecords，EMR）數(shù)據(jù)的不斷累積與其科技化水平和信息化程度的不斷提高，傳統(tǒng)基于知識的專家系統(tǒng)逐漸暴露出知識庫完整性不足、更新速度慢和推理機無法推斷新知識等缺點。本文為了解決這些問題，設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于電子病歷并應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法的診斷決策支持系統(tǒng)（ClinicalDecisionSupportSystem，CDSS）。

【關(guān)鍵詞】電子病歷 機器學(xué)習(xí) 診斷決策 支持系統(tǒng)

1 概述

隨著醫(yī)院信息化建設(shè)的不斷推進，現(xiàn)如今醫(yī)院信息系統(tǒng)（Hospital Information System，HIS）建設(shè)都是以電子病歷系統(tǒng)（Electronic medical records system，EMRS）為核心，并在此基礎(chǔ)上集成擴展醫(yī)學(xué)影像系統(tǒng)（Picture Archiving and Communication Systems，PACS）、檢查/檢驗信息系統(tǒng)（Laboratory Information System，LIS）和臨床信息系統(tǒng)（Clinical Information System，CIS）等，最終實現(xiàn)了醫(yī)院信息化建設(shè)的信息共享與系統(tǒng)整合。而診斷決策支持系統(tǒng)則一直是國內(nèi)外研究與應(yīng)用的熱點，診斷決策支持系統(tǒng)是指能夠為醫(yī)生在診斷決策過程中通過人機交互方式提供輔助醫(yī)學(xué)支持的計算機應(yīng)用系統(tǒng)。大量研究表明診斷決策支持系統(tǒng)可以有效解決臨床醫(yī)生在疾病診斷過程中知識的局限性問題，減少人為疏忽和不必要的醫(yī)療資源的消耗，并相對降低醫(yī)療費用，幫助醫(yī)院提高工作效率，并且為醫(yī)療質(zhì)量提供保障。

2 系統(tǒng)需求分析

本文設(shè)計實現(xiàn)的基于電子病歷的診斷決策支持系統(tǒng)給醫(yī)院提供了一種新的就診模式，即在線就診，在線就診可以很好地解決中國醫(yī)療資源長期屬于緊缺狀態(tài)的問題。在中國很多患者來醫(yī)院就診不方便，掛號、候診以及去醫(yī)院的時間往往可能耽誤一整天，外地的患者更是苦不堪言，所以診斷決策支持系統(tǒng)提供的在線就診服務(wù)就可以解決上述問題，并減少交通和時間成本，避免患者來回奔波。在該診斷決策支持系統(tǒng)中使用對象是醫(yī)院，但是服務(wù)對象卻是患者，所以該診斷決策支持系統(tǒng)需要具備一定的用戶管理功能;同時它還需具備電子病歷管理和維護的功能，包括創(chuàng)建病歷、刪除病歷、修改病歷和查詢病歷等基本功能;在具備了一定電子病歷數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于電子病歷的診斷決策支持系統(tǒng)通過運用機器學(xué)習(xí)算法將為患者提供核心的線上就診服務(wù)，具體的服務(wù)包括：人工智能診斷和醫(yī)生診斷服務(wù)，同時還為醫(yī)院提供更新智能診斷分類器的功能，幫助醫(yī)院在電子病歷數(shù)據(jù)量不斷增長的未來，可以及時提高智能診斷分類器的診斷準(zhǔn)確率。

3 系統(tǒng)概要設(shè)計

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

基于電子病歷的診斷決策支持系統(tǒng)主要由用戶管理模塊，電子病歷模塊和診斷決策（數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型預(yù)測）模塊組成。為了使該系統(tǒng)具備可擴展性，本文還提供了一個模型更新模塊，即通過定時輪詢數(shù)據(jù)庫，判斷數(shù)據(jù)庫中電子病歷數(shù)據(jù)增量n是否達到診斷決策系統(tǒng)設(shè)置的閾值β，一旦達到該系統(tǒng)設(shè)置的閾值，就可進行主/副本預(yù)測模型的更新切換，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

在該架構(gòu)中用戶通過用戶可視化界面與系統(tǒng)后端和數(shù)據(jù)庫進行電子病歷交互操作，其中核心方法為創(chuàng)建病歷create（）與診斷病歷diagnosis（）。而系統(tǒng)的診斷決策模型是將機器學(xué)習(xí)算法進行了落地應(yīng)用，在模型預(yù)測階段，首先用戶可以通過/elec_record/create接口創(chuàng)建其電子病歷，然后通過/diag_decision/ai_diagnosis接口進行智能診斷，在智能診斷前需要通過特征選擇算法選擇出的特征向量將病歷數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換，然后可以完成疾病診斷功能。而在模型構(gòu)建階段，該系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊定時輪詢病歷數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)增量，來決定是否重新全量加載電子病歷數(shù)據(jù)，然后進行模型訓(xùn)練和相應(yīng)的模型更新功能。

3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

本文設(shè)計實現(xiàn)的基于電子病歷的診斷決策支持系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫采用Mysql，系統(tǒng)的后端開發(fā)采用Python編程語言和Flask框架，前端則采用當(dāng)前主流的前端框架Angular，機器學(xué)習(xí)算法則采用sklearn為主要類庫。為滿足診斷系統(tǒng)病歷管理和診斷的功能性需要，我們設(shè)計了電子病歷表，如表1所示。

4 系統(tǒng)詳細設(shè)計與實現(xiàn)

4.1 用戶管理模塊

基于電子病歷的診斷決策支持系統(tǒng)需要提供用戶管理模塊，該模塊目前需要具備注冊、登錄、注銷、配置個人信息等功能。用戶注冊后才能使用本系統(tǒng)，用戶注冊時會有兩種用戶角色的選擇：醫(yī)生、患者。其中醫(yī)生角色負責(zé)給患者進行線上診斷和定期維護患者的電子病歷和智能診斷模型;而患者角色則只需要管理好自己的電子病歷，按需進行線上就診即可。醫(yī)生或患者用其賬號密碼進行登錄，不同的角色會跳轉(zhuǎn)到不同的界面。醫(yī)生或患者在其退出該系統(tǒng)時可以選擇對登錄狀態(tài)進行注銷。醫(yī)生或患者可以進行個人基本信息的設(shè)置。

4.2 電子病歷模塊

電子病歷模塊主要由創(chuàng)建病歷、刪除病歷、修改病歷、查詢病歷和確診病歷等功能組成，操作界面如圖2所示。患者可以通過/elec_record/create接口創(chuàng)建病歷，一份病歷是患者的單次就診記錄，患者可以通過/elec_record/update接口對其病歷進行修改，但是一旦病歷被其責(zé)任醫(yī)生確診，則該病歷將無法修改。患者如果需要查詢病歷需要通過user_id查詢自己的所有病歷;而醫(yī)生可以根據(jù)其doctor_id查詢其負責(zé)的所有患者的電子病歷。而刪除病歷必須由患者和醫(yī)生雙方都確認通過后才可以刪除成功。在診斷病歷功能中，只有醫(yī)生才可以通過/elec_record/doc_diagnosis接口對其科室所負責(zé)的未確診病歷進行確診操作。

4.3 診斷決策模塊

診斷決策模塊主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型更新和模型預(yù)測等基本功能構(gòu)成，具體診斷操作界面如圖3所示。診斷模塊首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理的Timer定時器定時向病歷數(shù)據(jù)庫中輪詢電子病歷增量值n，當(dāng)n滿足用戶設(shè)定閾值β后，首先通過數(shù)據(jù)預(yù)處理方法將病歷數(shù)據(jù)庫中全部的病歷數(shù)據(jù)導(dǎo)出并轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的CSV格式，并且以CSV格式導(dǎo)入模型訓(xùn)練。進入模型訓(xùn)練后，即采用10折交叉驗證將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集X_train和Y_train并以此來訓(xùn)練隨機森林集成分類算法模型，訓(xùn)練完后通過驗證集X_validation和Y_validation來驗證評估模型，最終通過評估結(jié)果得到最優(yōu)分類模型F，導(dǎo)入模型更新。當(dāng)電子病歷數(shù)據(jù)量積累到一定規(guī)模后，可以通過模型更新，重新訓(xùn)練隨機森林集成學(xué)習(xí)分類器，并提高其分類準(zhǔn)確率。模型更新模塊將訓(xùn)練好的隨機森林分類模型Fi導(dǎo)入阻塞隊列中，一旦Timer定時器發(fā)現(xiàn)電子病歷數(shù)據(jù)庫中有數(shù)據(jù)增量值n>β，就從阻塞隊列中撈出一個Fi模型，替換當(dāng)前使用的疾病診斷模型Ft。而模型預(yù)測則是患者或醫(yī)生可以通過/diag_decision/ai_diagnosis接口對未確診的電子病歷進行智能診斷。模型預(yù)測模塊本質(zhì)就是通過電子病歷模塊導(dǎo)入患者的病歷數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理與ReliefF特征選擇算法生成特征向量，并依據(jù)該特征向量進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后進入隨機森林集成分類模型中，最后獲得疾病診斷結(jié)果并返回給用戶。

4.4 系統(tǒng)工作流

為了更清晰的展示該診斷決策系統(tǒng)的核心功能，接下來將以患者創(chuàng)建電子病歷并得到診斷結(jié)果、醫(yī)生診斷該患者的病歷和該患者查詢醫(yī)生最終的診斷結(jié)果為例，通過圖4來描述該診斷決策系統(tǒng)的各模塊交互情況。首先用戶通過前端web界面向后端server發(fā)起接口為/case/create的post請求，請求提交的數(shù)據(jù)為用戶提交的病歷信息，Http server根據(jù)路由規(guī)則將請求轉(zhuǎn)發(fā)至電子病歷模塊處

理。電子病歷模塊先向診斷決策模塊發(fā)起請求，獲取智能診斷結(jié)果，接著將病歷信息存入數(shù)據(jù)庫。最后將數(shù)據(jù)庫響應(yīng)結(jié)果返回給電子病歷模塊，電子病歷根據(jù)響應(yīng)返回智能診斷結(jié)果，此時用戶可在前端頁面上查看到智能診斷結(jié)果。醫(yī)生在查看患者病歷信息后，可提交醫(yī)生診斷結(jié)果，即通過前端頁面向后端發(fā)起接口為/case/update的post請求，請求提交的數(shù)據(jù)為病歷id和醫(yī)生診斷結(jié)果。Http server根據(jù)路由規(guī)則將請求轉(zhuǎn)發(fā)至電子病歷模塊處理。接著電子病歷模塊將更新數(shù)據(jù)庫中病歷id對應(yīng)病歷的醫(yī)生診斷字段，數(shù)據(jù)庫完成更新操作后返回響應(yīng)結(jié)果，電子病歷模塊接收到響應(yīng)后返回修改操作結(jié)果給前端。此時如若用戶想查看醫(yī)生診斷結(jié)果，可通過web界面向后端server發(fā)起接口為/case/getbyid？id=caseid的get請求，請求url上帶有查詢的病歷id。Httpserver根據(jù)路由規(guī)則將請求轉(zhuǎn)發(fā)至電子病歷模塊處理。接著電子病歷模塊將查詢數(shù)據(jù)庫中該id的病歷信息，接收到數(shù)據(jù)庫返回的結(jié)果后，電子病歷模塊將結(jié)果返回給前端。

5 結(jié)語

本文設(shè)計實現(xiàn)的診斷決策支持系統(tǒng)以電子病歷為基礎(chǔ)，結(jié)合具體的應(yīng)用場景，為患者和醫(yī)生進行在線就診提供了一個良好的交互平臺，該平臺不僅可以很好的存儲一些有用的電子病歷醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，還可以通過機器學(xué)習(xí)算法給患者和醫(yī)生提供智能診斷的決策幫助，并且在系統(tǒng)的可擴展性上提供了預(yù)測模型更新的功能，方便了使用該系統(tǒng)的醫(yī)院隨著電子病歷數(shù)量的不斷增長，及時對疾病診斷模型進行更新升級。

參考文獻

[1]王靜儀.淺談以電子病歷為核心的醫(yī)院信息系統(tǒng)[J].信息系統(tǒng)工程，2013，3：49-50.

[2]BernerES.Clinical Decision Support Systems：Theory and Practice[M]. Springer，2016.

[3]朱朕君.醫(yī)院信息系統(tǒng)中電子病歷的規(guī)范化探討[J].中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)，2011，8（12）：182-183.

[4]Dwyer G， Aggarwal S， Stouffer J.Flask： Building Python Web Services[M]. Packt Publishing，2017.[5]Bram Borggreve.Beginning Server-Side Application Development with Angular： Discover how to rapidly prototype SEO-friendly web applications with Angular Universal[M]. Packt Publishing，2018.

[6]https：//scikit-learn.org/stable/ index.html[Z].

[7]周志華.機器學(xué)習(xí)[M].清華大學(xué)出版社，2016.

[8]KononenkoI.Estimating Attributes： Analysis and Extension of Relief[J]. Proc of the European Conf on Machine Learning，1994：171-182.

[9]胡育.基于病歷信息的智能診斷技術(shù)研究[D].電子科技大學(xué)，2015.

[10]王昱.基于電子病歷數(shù)據(jù)的臨床決策支持研究[D].浙江大學(xué)，2016.