面向臨床決策支持的中醫脾胃病本體知識庫構建研究

李敬華　易小烈　楊德利　高宏杰　程英　于琦　于彤　朱玲　董燕　亢力

【摘要】 本文將本體技術、知識庫、Agent技術有機地組織成一個整體，用中間表達集合對知識鏈進行概念化，中間表達用類對領域知識的知識實體、屬性進行描述和定義，實現本體的結構化，用于規范研發中醫脾胃病本體知識庫與情景式臨床決策探索。可以幫助臨床醫生從知識庫中獲取規律性認識，篩選出支持臨床決策的直接參考證據，使之擬定更有針對性的治療方案，提高臨床療效，并將中醫脾胃病文獻資源集成轉化為信息知識產品，實現對中醫古今脾胃病知識發現與拓展，資源共享。

【關鍵詞】 中醫脾胃病； 本體知識庫； 服務模式； 資源共享

中醫脾胃病是臨床常見病，多發病，相當于現代醫學消化系統疾病，發病率高，癌癥多，癌前病變多。本病多表現為“痛、脹、痞、滿、呆、噯、燒、寐、瀉、秘”十癥，此十癥可單獨出現，也可幾癥同時出現，或伴有疲乏，消瘦，口臭、口干、口苦，貧血等伴隨癥狀，一般和營養不良，暴飲暴食，過食生冷食物，如冷飲，涼啤酒等損傷有關，其疾病特征和關系復雜多樣，已經嚴重影響到患者的壽命和生活質量。目前，筆者研究構建中醫脾胃病本體知識庫及臨床決策探索，將會為更多的中青年醫生面對臨床上復雜多變的具體情景，可以從知識庫中獲取規律性認識，成為支持臨床決策的直接參考證據，使之在他人臨證得失的基礎上擬定更有針對性的治療方案，從而實現中醫臨床療效的保證與提高[1]。

1 國內外研究現狀簡述

1.1 國家政府十分重視醫藥事業發展 2009年衛生部公布的《電子病歷基本架構與數據標準》和2011年推行的《電子病歷系統功能規范》，詳細定義了新一代電子病歷的數據標準和功能規范，改變了以往財務、藥品、診療流程信息化的思路，確立了電子病歷在醫院信息化和區域醫療建設中的核心地位，將醫療信息化建設推向了前所未有的高度。為配合新醫改形勢下的衛生信息化建設，衛生部信息化工作領導小組組織全國近千名專家，開展了健康檔案、電子病歷及相關技術規范標準的科技攻關和試點應用工作，取得了包括《健康檔案基本架構與數據標準（試行）》、《基于健康檔案的區域衛生信息平臺建設指南（試行）》、《基于健康檔案的區域衛生信息平臺建設技術解決方案（試行）》、《基于區域衛生信息平臺的婦幼保健信息系統建設技術解決方案（試行）》在內的一系列重要成果，為衛生信息化建設奠定了良好的基礎[2]。

1.2 中醫臨床醫師醫技水平有待加強 由于中國醫療資源分布不均衡，醫生知識層次和臨床技能參差不齊，所以改變醫生頭腦中知識結構和內容是提高醫療質量根本的方法，提供專業臨床知識庫和臨床相似醫案決策的電子病歷產品才能更好地提高醫生的診療水平。尤其在鄉鎮衛生院和社區醫院，或欠發達地區的醫療機構，更希望得到專家經驗和醫學知識方面的支持。醫生在臨床實踐中，由于日常工作的忙碌，很容易忽略基礎知識的再學習；尤其是遇到疑難情況，很多醫生還是通過翻閱紙質書籍來補充醫學知識。所以，基于臨床情景的知識推送服務非常重要，醫生可以在診療過程中獲得了特定的知識補充，而比泛泛的翻閱醫學書籍更有效率、更有針對性。

1.3 醫院電子病歷系統架構暫不完善 電子病歷系統不僅是簡單的數據錄入和數據采集，更是一個強大的病歷管理系統，是醫療數據的匯總。當很多產品都在結構化和非結構化上爭執不休的時候，往往會忽略了電子病歷系統的另一個重要方向就是病歷管理和醫療數據管理。此外和病歷管理相關的業務需求不僅是文件和數據的存儲，還有諸如病歷權限、病歷安全、病歷流轉、病歷查詢、病歷轉儲、臨床決策、標準化診療以及臨床路徑等多個重要管理內容，更涵蓋了三級查房、病歷質控等重要的醫療約束制度。這些重要的內容不僅要體現出紙質病歷介質的傳統管理行為，還要體現出醫療數據集中管理的優勢。因此，電子病歷作為醫療數據的集大成者，實現真正的病歷管理系統，并趨于全面醫療行為決策，才能輔助醫生為患者提供最合理的檢查治療方案的同時，為流行病學研究提供重要的原始數據。據調研發現，目前醫院的電子病歷系統遠沒有達到這個要求[3-5]。

1.4 臨床醫療常規應用CDSS寥寥無幾 基于HL7標準的臨床決策系統目前在國際上越來越引起關注。Arden Syntax臨床指南模型于1990年開始發布，后被HL7和ANSI采納為標準，是最早的醫學知識表達標準。著名的HELP（Health Evaluation through Logical Processing）系統稱之為臨床指南的CDSS。GLIF臨床指南模型在Arden Syntax基礎上發展起來，可作為各臨床指南模型之間的轉換格式。2002年發布的SAGE臨床指南模型綜合了以往研究成果，在臨床醫療信息整合中又取得了一定的進展[6-10]。盡管如此，目前國內外在臨床上常規應用的CDSS仍寥寥無幾。造成這種情況的原因有：（1）模型問題：基于流程圖的方法可以很好解決簡單問題，但問題稍復雜就使流程圖變得難以處理，且它不能處理不確定問題，而這正是臨床醫生常常遇到的問題。（2）知識庫問題：智能模型的建立需要大量詳細的醫學知識，目前還沒有一個大規模、可共享、可復用的醫學知識庫，缺乏知識是制約臨床決策支持系統的另一重要因素。

2 本體知識庫架構研究思路

2.1 本體技術 在計算機科學與信息科學領域，理論上講本體是指一種“形式化的，對于共享概念體系的明確而又詳細的說明”，提供的是一種共享詞表，也就是特定領域之中那些存在著的對象類型或概念及其屬性和相互關系；或者說是一種特殊類型的術語集，具有結構化的特點，且更加適合于在計算機系統之中使用；也可以說實際上是對特定領域之中某套概念及其相互之間關系的形式化表達（formal representation）。作為一種關于現實世界或其中某個組成部分的知識表達形式，本體應用領域包括（但不僅限于）：人工智能、語義網、軟件工程、生物醫學信息學、圖書館學以及信息架構。目前，筆者研究的中醫脾胃病本體知識庫及情景式臨床決策探索，就是想以該領域的知識為素材，運用信息科學的本體論原理而編寫出作品（artifacts）。并針對該領域的屬性進行推理、建模[3]。endprint

2.2 知識庫 本體知識庫可稱為智能數據庫或人工智能數據庫。由人工智能和數據庫兩項計算機技術的有機結合，促成了知識庫系統的產生和發展。其特點：（1）根據應用領域特征、背景特征、使用特征、屬性特征等而構成。（2）知識庫的知識是有層次的。最低層是“事實知識”，中間層是用來控制“事實”的知識（通常用規則、過程等表示）。最高層次是“策略”，它以中間層知識為控制對象。（3）知識庫中可有一種特殊形式的知識——可信度。有關事實、規則和策略都可標以可信度。（4）如果對于某些問題的解決途徑是肯定和必然的，就可以把其作為一部分相當肯定的問題解決途徑直接存儲在典型方法庫中。中醫脾胃病本體知識庫遵循上述特點，首先考慮定義本體中的類，也就是對概念進行規范性表述；其次，根據一定的分類學等級體系安排本體中的類，并且定義其屬性，允許其賦值；最后，為實例的屬性插件賦值，定義每個類中對應的實例，添加這些實例的屬性賦值信息和限制條件，完成一個本體知識庫的建立[4]。

2.3 Agent技術 中醫脾胃病本體知識庫借助于Agent概念抽象和設計理念來支持系統的分析、建模。采用情景實例的方法，將系統看作與用戶對等的實體，用戶容易理解，便于原始需求的獲取。具體作法為：情景（Scenario）是為了實現某類Agent的某類目標而發生在若干內部Agent與外部Agent之間的可能的動作流的文本描述。情景實例（Scenario-Case）是對情景的一次具體情況進行的描述。背景知識（Baekground-Knowledge）是與每個情景實例相關的信息。

3 中醫脾胃病本體知識庫研究方法

3.1 構建脾胃病知識本體 本體構建以數據庫映射為基礎。參考普通高等教育“十一五”國家級規劃教材·新世紀（第2版）·全國高等中醫院校規劃教材《中醫基礎理論》、《中醫診斷學》、《中藥學》、《方劑學》、《中醫內科學》、《中醫外科學》、《中醫婦科學》、《中醫兒科學》等等，應用protégé軟件構建脾胃病知識本體，包括疾病、中藥、證候等本體8000余條，見圖1。

3.2 構建本體知識庫示范 以脾胃病本體為基礎，對臨床規范性知識進行描述，探索臨床知識庫的構建技術與方法。知識庫內容包括決策知識（分為診斷性知識、治療性知識、參考性知識、案例性知識、經驗性知識等）、知識來源（分為臨床指南、專家經驗、系統評價、高質量RCT、名醫驗案等）、決策類型（分為提醒、咨詢、醫囑集、警告、文檔模板等）、臨床情景（分為診斷過程、治療過程、分析評價過程等）、判斷邏輯（分為條件判斷、直接判斷、相似度匹配等）、證據等級（分為Ⅰ級、Ⅱ級、Ⅲ級、Ⅳ級、Ⅴ級）、基本概念等部分。

3.3 知識庫臨床情景描述 臨床情景是決策知識應用場景或環境的描述，該部分內容闡釋了在醫療信息系統中如何告訴程序讀取相關知識并執行命令，并描述了情景與EMR相關業務數據之間的關系。如情景描述：已知處方、癥狀或治法，根據處方中，中藥和癥狀（中藥和藥理、藥理和理化指標）的關系，給予中藥加減的決策。具體實操是通過接口從EMR獲得處方和癥狀的結構化文本；數據類型轉化；系統把獲得的結構化詞語對照標準詞語庫中的分類，進行判斷詞語的類別。

規則描述，加味1：中藥和癥狀。基于某個疾病本體庫，將處方和中藥、中藥和癥狀的三元組關系找到，排除處方中中藥所對應的癥狀，對照未有對應關系的患者癥狀，再通過癥狀和中藥的關系，給予對應的中藥名稱。例如：患者有頭暈、腹痛、便溏，但處方中只有2個藥是天麻、延胡索，對應的關系是，頭暈-天麻、腹痛-延胡索，但便溏沒有對應的中藥，通過疾病本體庫中，中藥和癥狀的三元組中尋找便溏-五味子的關系，給予決策結果，應該增加一味藥五味子。如果某個癥狀對應多個中藥，系統決策結果是增加多個中藥。

加味2：中藥和功效、功效和治法。基于某個疾病本體庫或中藥基礎知識本體庫，將中藥和功效、功效和治法的三元組關系找到，對照治法和功效的關系，將處方中沒有對照關系的治法找到，再根據功效和治法、功效和中藥的關系，給予相應中藥的加味提示。比如治法中有健脾、利濕、止瀉，而處方中只有茯苓、厚樸，在中藥和功效的關系中找到健脾-茯苓、利濕-厚樸的關系，發現沒有止瀉的相關中藥，再找出止瀉-五味子的關系，提示用戶應該增加一味藥五味子。如果某個功效對應多個中藥，系統決策結果是增加多個中藥。減味：與加味相反。排除規則：調和諸藥作用的甘草等中藥不進行判斷加減。

3.4 多Agent技術開發應用 多Agent技術的開發與應用主要考慮以下幾個方面：（1）格式轉換Agent：Reactive特性，輸入為EMR數據，轉換后輸出系統可識別結構化數據；（2）分類識別Agent：Autonomy特性，輸入為數據格式轉換Agent提供結構化數據，判斷是以下哪種詞語類型：癥狀類、診斷類、證候類、治法類、處方類、中藥類等等。判斷規則需請求知識庫Agent。（3）情景判斷Agent：Reactive特性，輸入為分類識別Agent提供詞語類型，根據系統定義存在情景進行情景匹配。系統定義需請求知識庫Agent。（4）規則匹配Agent：Proactive特性，輸入為情景判斷Agent提供情景，進行規則匹配，選擇合適的規則，反饋出結果。規則匹配需請求知識庫Agent。（5）知識庫Agent（組）：Reactive特性，輸入為獲取知識條件，從本體知識庫（或其他知識庫）中查找相應知識輸出，輸出為結構化知識數據。（6）公共知識Agent：提供基礎數據、配置信息和數據庫接口調用。（7）多Agent組織結構。

3.5 知識庫決策支持系統 本系統研發主要包含有接口設計、運行設計、數據庫設計、數據字典設計、安全保密設計和系統出錯處理設計等。

3.5.1 接口設計 接口設計可細分為：（1）用戶接口，即決策顯示窗口：它將決策結果以數據塊列表的方式，顯示在固定的窗體中，用戶可以選擇點擊數據塊鏈接，調用結果，加載到EMR系統中。系統會識別EMR系統的窗體控件區域，比如：診斷、癥狀、證候診斷等區域，加載相應的內容。（2）外部接口，即與EMR系統軟件之間的接口：體現在EMR數據格式：文本格式、Xml格式。EMR業務數據類型：癥狀、理化結果、診斷、證候診斷、治法、處方、方藥和劑量。其中接口輸入：獲取EMR數據。當光標落在相應的EMR系統控件中，Agent判斷情景需求，再從EMR抓取的各種類型數據。接口輸出：決策結果的使用加載。當Agent決策結果展示到桌面窗口中，通過雙擊觸發EMR程序將決策結果加載到相應的EMR控件中。（3）內部接口，即描述本系統內部各模塊間的接口安排，如：模塊間的調用方式、反饋應答、接口的輸入、輸出等。endprint

3.5.2 運行設計 運行設計中首先考慮到系統初始化：系統作為智能知識引擎嵌入在EMR系統中實時運行，并收集相關患者疾病信息，當醫生在錄入患者相關診療信息時，觸發系統提供輔助決策。運行控制設計有：（1）情景撲捉判斷：智能決策系統實時運行，檢測EMR系統中相關控件的錄入，通過情景判斷Agent撲捉情景。（2）數據確認：情景判斷后，通過規則匹配Agent提供規則中要求的醫療數據類型，提交給格式轉換Agent。（3）數據收集：格式轉換Agent收集相關患者相關診療數據，用來滿足決策規則，收集后交給分類識別Agent進行分類。（4）數據分類：分類識別Agent會將數據分類，并提供給規則匹配Agent。（5）知識提供：知識庫Agent調取本體知識庫，提供所需決策知識并返回給規則匹配Agent。（6）決策結果顯示：規則匹配Agent做出結論后，將結果發送給情景判斷Agent，通過分類識別Agent、格式轉換Agent，最終顯示到系統界面的結果窗體中。（7）決策過程結束：決策結果顯示到結果窗體中，決策過程結束。運行結束（結果采用）：EMR系統調用結果窗體中的數據返回到相應的控件中，運行結束。

3.5.3 數據庫設計 數據庫設計采用JENA，通過三元組的方式表達知識。（1）知識庫的架構：筆者采用情景模式型的本體知識庫構建方法，基于臨床診療的情景組織知識間的神經網絡關系，這樣的好處是直接模擬醫學基礎知識在臨床應用時的情景關系，更加真實、高效的提供決策邏輯。本體知識庫邏輯架構見圖2。

3.5.4 其他設計 數據字典設計考慮到由于數據庫中的本體知識庫是基于情景模式，所以，每個情景邏輯上需要建立一個本體數據庫，每一個本體數據庫中可以有多個三元組關系，三元組為實體數據關系，情景本體庫為虛擬邏輯上的數據庫。例如建立3個三元組，可分別是“疾病-關系-證候”、“證候-主癥關系-癥狀”、“證候-輔癥關系-癥狀”。不同情景的本體庫中的三元組可以復用。安全保密設計強調了OWL或RDF文件存儲在Oracle數據庫中，通過Oracle自身存儲安全策略保證知識庫安全。在系統出錯處理設計中，當顯示數據無法加載到EMR，考慮是格式轉換的問題，或出現無法通過規則提供決策結果，考慮本體數據庫邏輯設計問題。

4 結語

脾胃病本體知識庫構建實質就是模型化一個領域，它的構建過程必然是一個多次重復、逐步求精的過程。本研究采用本體方法表達中醫臨床知識，將復雜中醫內容轉換為機讀決策知識，并使用Agent技術實現知識庫嵌入EMR系統，實現實時決策支持，是國內外研究前沿。從目前的研究程度來看，本系統最核心的內容仍然是知識，尤其是如何準確的表達可以機讀的中醫臨床知識，盡量豐富知識庫內容并對知識進行證據等級區分。未來研究還需考慮知識庫的兼容問題，即與已有的中醫藥語言系統、中醫臨床術語系統、中醫藥主題詞表的一致性問題，以及知識來源問題，即如何獲取高質量的中醫臨床知識作為決策支持的證據。這些內容將在未來研究中有待解決[5]。

參考文獻

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[10]李新霞，陸建峰，孟紅梅，等.本體在中醫脾胃病輔助診斷中的應用[J].江南大學學報（自然科學版），2010，9（2）：151-155.

（收稿日期：2014-04-01） （本文編輯：蔡元元）endprint

3.5.2 運行設計 運行設計中首先考慮到系統初始化：系統作為智能知識引擎嵌入在EMR系統中實時運行，并收集相關患者疾病信息，當醫生在錄入患者相關診療信息時，觸發系統提供輔助決策。運行控制設計有：（1）情景撲捉判斷：智能決策系統實時運行，檢測EMR系統中相關控件的錄入，通過情景判斷Agent撲捉情景。（2）數據確認：情景判斷后，通過規則匹配Agent提供規則中要求的醫療數據類型，提交給格式轉換Agent。（3）數據收集：格式轉換Agent收集相關患者相關診療數據，用來滿足決策規則，收集后交給分類識別Agent進行分類。（4）數據分類：分類識別Agent會將數據分類，并提供給規則匹配Agent。（5）知識提供：知識庫Agent調取本體知識庫，提供所需決策知識并返回給規則匹配Agent。（6）決策結果顯示：規則匹配Agent做出結論后，將結果發送給情景判斷Agent，通過分類識別Agent、格式轉換Agent，最終顯示到系統界面的結果窗體中。（7）決策過程結束：決策結果顯示到結果窗體中，決策過程結束。運行結束（結果采用）：EMR系統調用結果窗體中的數據返回到相應的控件中，運行結束。

3.5.3 數據庫設計 數據庫設計采用JENA，通過三元組的方式表達知識。（1）知識庫的架構：筆者采用情景模式型的本體知識庫構建方法，基于臨床診療的情景組織知識間的神經網絡關系，這樣的好處是直接模擬醫學基礎知識在臨床應用時的情景關系，更加真實、高效的提供決策邏輯。本體知識庫邏輯架構見圖2。

3.5.4 其他設計 數據字典設計考慮到由于數據庫中的本體知識庫是基于情景模式，所以，每個情景邏輯上需要建立一個本體數據庫，每一個本體數據庫中可以有多個三元組關系，三元組為實體數據關系，情景本體庫為虛擬邏輯上的數據庫。例如建立3個三元組，可分別是“疾病-關系-證候”、“證候-主癥關系-癥狀”、“證候-輔癥關系-癥狀”。不同情景的本體庫中的三元組可以復用。安全保密設計強調了OWL或RDF文件存儲在Oracle數據庫中，通過Oracle自身存儲安全策略保證知識庫安全。在系統出錯處理設計中，當顯示數據無法加載到EMR，考慮是格式轉換的問題，或出現無法通過規則提供決策結果，考慮本體數據庫邏輯設計問題。

4 結語

脾胃病本體知識庫構建實質就是模型化一個領域，它的構建過程必然是一個多次重復、逐步求精的過程。本研究采用本體方法表達中醫臨床知識，將復雜中醫內容轉換為機讀決策知識，并使用Agent技術實現知識庫嵌入EMR系統，實現實時決策支持，是國內外研究前沿。從目前的研究程度來看，本系統最核心的內容仍然是知識，尤其是如何準確的表達可以機讀的中醫臨床知識，盡量豐富知識庫內容并對知識進行證據等級區分。未來研究還需考慮知識庫的兼容問題，即與已有的中醫藥語言系統、中醫臨床術語系統、中醫藥主題詞表的一致性問題，以及知識來源問題，即如何獲取高質量的中醫臨床知識作為決策支持的證據。這些內容將在未來研究中有待解決[5]。

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[10]李新霞，陸建峰，孟紅梅，等.本體在中醫脾胃病輔助診斷中的應用[J].江南大學學報（自然科學版），2010，9（2）：151-155.

（收稿日期：2014-04-01） （本文編輯：蔡元元）endprint

3.5.2 運行設計 運行設計中首先考慮到系統初始化：系統作為智能知識引擎嵌入在EMR系統中實時運行，并收集相關患者疾病信息，當醫生在錄入患者相關診療信息時，觸發系統提供輔助決策。運行控制設計有：（1）情景撲捉判斷：智能決策系統實時運行，檢測EMR系統中相關控件的錄入，通過情景判斷Agent撲捉情景。（2）數據確認：情景判斷后，通過規則匹配Agent提供規則中要求的醫療數據類型，提交給格式轉換Agent。（3）數據收集：格式轉換Agent收集相關患者相關診療數據，用來滿足決策規則，收集后交給分類識別Agent進行分類。（4）數據分類：分類識別Agent會將數據分類，并提供給規則匹配Agent。（5）知識提供：知識庫Agent調取本體知識庫，提供所需決策知識并返回給規則匹配Agent。（6）決策結果顯示：規則匹配Agent做出結論后，將結果發送給情景判斷Agent，通過分類識別Agent、格式轉換Agent，最終顯示到系統界面的結果窗體中。（7）決策過程結束：決策結果顯示到結果窗體中，決策過程結束。運行結束（結果采用）：EMR系統調用結果窗體中的數據返回到相應的控件中，運行結束。

3.5.3 數據庫設計 數據庫設計采用JENA，通過三元組的方式表達知識。（1）知識庫的架構：筆者采用情景模式型的本體知識庫構建方法，基于臨床診療的情景組織知識間的神經網絡關系，這樣的好處是直接模擬醫學基礎知識在臨床應用時的情景關系，更加真實、高效的提供決策邏輯。本體知識庫邏輯架構見圖2。

3.5.4 其他設計 數據字典設計考慮到由于數據庫中的本體知識庫是基于情景模式，所以，每個情景邏輯上需要建立一個本體數據庫，每一個本體數據庫中可以有多個三元組關系，三元組為實體數據關系，情景本體庫為虛擬邏輯上的數據庫。例如建立3個三元組，可分別是“疾病-關系-證候”、“證候-主癥關系-癥狀”、“證候-輔癥關系-癥狀”。不同情景的本體庫中的三元組可以復用。安全保密設計強調了OWL或RDF文件存儲在Oracle數據庫中，通過Oracle自身存儲安全策略保證知識庫安全。在系統出錯處理設計中，當顯示數據無法加載到EMR，考慮是格式轉換的問題，或出現無法通過規則提供決策結果，考慮本體數據庫邏輯設計問題。

4 結語

脾胃病本體知識庫構建實質就是模型化一個領域，它的構建過程必然是一個多次重復、逐步求精的過程。本研究采用本體方法表達中醫臨床知識，將復雜中醫內容轉換為機讀決策知識，并使用Agent技術實現知識庫嵌入EMR系統，實現實時決策支持，是國內外研究前沿。從目前的研究程度來看，本系統最核心的內容仍然是知識，尤其是如何準確的表達可以機讀的中醫臨床知識，盡量豐富知識庫內容并對知識進行證據等級區分。未來研究還需考慮知識庫的兼容問題，即與已有的中醫藥語言系統、中醫臨床術語系統、中醫藥主題詞表的一致性問題，以及知識來源問題，即如何獲取高質量的中醫臨床知識作為決策支持的證據。這些內容將在未來研究中有待解決[5]。

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（收稿日期：2014-04-01） （本文編輯：蔡元元）endprint