基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现
作者：李梵若 李忠
来源：《智能计算机与应用》2019年第04期
摘 要： 随着人工智能技术的不断发展，涉及到的范围也在不断扩大。专家系统作为人工智能中较为重要的组成部分，在医疗诊断中的应用也愈发深入。本文主要介绍一种基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现。该系统使用python+MySql为开发工具，C/S架构，以患者的症状为条件，使用已经具备的医疗知识作为推理证据，计算输入症状与先验知识中症状的相似度，再与设定的阈值进行比较，从而确定患何种病并给出疑似病症和处理建议。实验证明，该系统的准确率达到87%，本系统中应用的模糊证据推理能够更好地进行多属性的决策推理，符合一种疾病伴随多种病症的现实情况。该系统对辅助医疗诊断、实现常见疾病的自助诊断和指导使用非处方药具有积极的推动作用。
关键词： 模糊证据推理;专家系统;医疗诊断;人工智能;相似性度量
文章编号：2095-2163（2019）04-0013-04;中图分类号：TP393;文献标志码：A 0 引 言
近年来，人工智能浪潮的不断高涨，使得人工智能在辅助诊断、医学影像、药物挖掘和专家系统等方面都取得了较大的进展[1]。其中，张德政等人[2]提出的中医专家系统，周仲宁[3]提出的眼科疾病诊断专家系统，潘军杰等人[4]提出的口腔电子病历及辅助诊疗系统等都是人工智能在辅助诊疗和自助诊断方面较为成功的研发实践。但是综合前述文献分析后可知，这些方案都是将人工智能应用在某一具体医疗科室中，而将专家系统应用在各个职能科室的疾病诊断的案例迄今仍较为少见。基于此，本系统致力于建立一个人机交互进行常见病诊断的自助诊断专家系统，从而指导患者对轻微常见病使用合理的非处方药进行自诊，对非轻微常见病有就医科室的明确导诊。文中拟从模糊证据推理的原理、病例知识库的设计与构建、智能诊断的实现等方面全面阐述基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现。研究内容详见如下。 1 模糊证据推理
作为一种应用较为广泛的证据推理方法，模糊证据推理在推理逻辑、命题语句以及判断时的隶属函数上都有别于经典证据推理。对此可做探讨论述如下。 1.1 模糊逻辑及模糊命题
不同于经典逻辑推理的非真即假的二值逻辑[5]，模糊逻辑推理将结果映射到[0，1]区间内，本质上说模糊逻辑是经典二值逻辑应用的推广。
类似于模糊逻辑，模糊命题指的是带有模糊可能的陈述句，其反映了事物的“真假”程度。综合模糊逻辑和模糊命题的概念，可以将模糊证据推理抽象为如下的逻辑表达式： 1.2 隶属函数
基于模糊证据推理的医疗诊断专家系统的设计与实现
