基于決策樹的智慧醫院導診系統開發與應用

關鍵詞：智慧醫院；導診系統；決策樹；疾病診斷；癥狀識別

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）03-0049-04 開放科學（資源服務） 標識碼（OSID） ：

0引言

智能醫療領域正在獲得越來越多的關注和投資。美國在這方面尤為突出，主要將人工智能應用于可穿戴設備和醫療診斷等領域，特別是在決策支持和個性化推薦等醫療診斷系統方面投入了大量精力[1]。此外，美國還大力研究人工智能在醫療并發癥預測中的應用。

日本和歐盟同樣在推動人工智能在醫療領域的應用[2]。日本發布了《機器人新戰略：愿景、戰略、行動計劃》，并通過智能機器人在疾病分析、醫療推薦和后期護理中的應用，緩解了醫療人員的壓力。日本政府還積極招募企業、醫院和學校參與人工智能醫療項目，將人工智能技術應用于病例數據處理和影像分析建立AI醫院，以緩解醫療資源短缺和壓力問題[3]。

歐盟則專注于微型機器人的研究，這些機器人可以在心血管和神經等領域進行精細的醫療操作。同時，歐盟在疾病分析和精準醫療推薦方面的研究也取得了顯著進展，致力于提升患者的就醫體驗。英國脫歐后，盡管不再與歐盟在醫療上互通，但同樣加大了智能醫療研究的力度。英國政府發布了《人工智能：未來決策的機遇與戰略意義》等文件，利用大數據技術分析病人情況，提供醫療推薦，并進行大型流行病的早期預測和后期跟蹤[4]。

我國在智能醫療領域也走在前列，發布了《國務院辦公廳關于促進“互聯網+醫療健康”發展的意見》，表明我國將大力發展智能醫療產業，完善智能醫療體系[5]。我國將人工智能技術逐步應用于醫療推薦、影像分析和治療輔助等多個方面，同時加大醫療輔助機器人的研發，使其在診斷和護理等方面為醫護人員和患者提供便利，提高整體的就醫體驗和效果。

在全球范圍內，各國政府都在積極出臺政策，支持智能醫療技術的發展，以應對新時代醫療衛生領域的挑戰。智能推薦技術已成為各國研究的熱點之一，而智能導診作為其在醫療領域的具體應用，具有重要的研究價值。如何幫助患者根據自身病情快速、準確地獲取分診信息和科室推薦，已成為智慧醫療領域亟待解決的關鍵問題。

綜上所述，智能醫療技術正在全球范圍內蓬勃發展，而智能導診作為其重要應用領域，必將在未來醫療服務體系中發揮越來越重要的作用。

1 需求分析

目前，線下導診服務面臨人手不足、效率低下和無法應對高峰期等問題，盡管線下門診已增設導醫崗位，幫助患者進行科室和醫生的選擇，但排長隊的現象依然嚴重[6]，這不僅浪費了患者的時間，還增加了醫院的負擔，尤其是在就診高峰期，問題尤為明顯；線上掛號系統雖然方便了患者預約，但缺乏精準的病癥識別和醫生推薦功能，導致患者掛號盲目性高。智能導診系統的必要性在于它能夠結合病癥診斷模型和醫生擅長領域，為患者提供精準的導診和預約服務，從而提高就診效率和醫療服務質量。后疫情時代，公眾對公共衛生安全的重視程度日益提高，線上預約掛號憑借其便利性和安全性，逐漸成為患者的首選。線上掛號的普及，不僅是疫情期間的特殊現象，更是其自身優勢的體現。然而，目前的線上掛號系統普遍存在智能化程度不高、指導性不足的問題，難以幫助患者精準地選擇適合的科室和醫生。這導致了很多患者在掛號后發現自己選擇的科室或醫生并不符合自己的病情，進而需要重新掛號，甚至在某些情況下延誤了最佳治療時機。為了解決這一問題，系統需要一個實用性強的智能導診系統，能夠有效地引導患者進行科室和醫生的選擇。

通過對大量病歷數據和就診記錄的分析，系統可以識別出各種癥狀與科室、醫生之間的最佳匹配關系。此外，系統還可以根據醫生的專長、經驗和患者的反饋，不斷優化推薦算法，提升推薦的準確性和滿意度。此外，為了提升用戶體驗，智能導診系統還應注重用戶界面和交互設計，方便患者輸入信息、獲取結果。系統還可以提供在線咨詢服務，解答患者的疑問，進一步提高就診的便利性和體驗。最后，智能導診系統的實施還需考慮與醫院現有信息系統的無縫對接，確保數據的實時同步和安全性。這包括與醫院的電子病歷系統、預約掛號系統和醫生排班系統的集成，實現信息的共享和統一管理。在電子醫療系統中，導診應用系統主要包括智能問診系統、健康管理系統和病情預測系統。智能問診系統通過自然語言處理技術，實現患者自助問診和初步診斷；健康管理系統整合個人健康數據，提供個性化的健康建議和預警；病情預測系統基于大數據分析，預測疾病發展趨勢。這些系統的特點和優勢在于智能問診系統提升了就醫效率，健康管理系統促進了日常健康維護，病情預測系統則提高了疾病預防能力。但目前主要存在數據隱私和安全性、系統操作難、基礎設施不足等問題，對此本文設計一種易操作的本地PC端智慧醫院導診系統。其操作簡單、同時數據離線不存在數據隱私安全問題。本地PC端智慧醫院導診系統的優勢在于數據安全、快速響應、定制化和資源整合，但其局限性包括維護成本高、硬件依賴性強、可擴展性差以及靈活性不足。盡管能有效提升醫院內部的導診效率和服務質量，仍需平衡其投入與維護成本。

2 智能診斷方法

決策樹是一種常用的監督學習算法，可用于分類和回歸任務。其基本原理是將數據集遞歸地劃分為更小的子集，并逐步構建與之關聯的樹形結構。決策樹的每個內部節點表示一個特征（或屬性） ，每個分支代表該特征的一種取值，而每個葉節點則表示一個類別標簽（或回歸值） ，其流程如圖1所示[7]。

決策樹的構建過程通常采用遞歸分治策略。首先，選擇最優特征作為當前節點的劃分標準。這個選擇的依據是某種衡量標準，如信息增益、信息增益比或基尼指數。信息增益是一個用來衡量一個特征對分類有多大幫助的指標。信息增益越大，說明用這個特征來劃分數據能得到更清晰、更有用的信息。舉例來說，如果你用“是否下雨”這個特征來判斷是否帶傘，信息增益會告訴你這個特征能多大程度上幫助你準確預測帶傘的情況。信息增益比是對信息增益的一種調整，用來避免一些特征因為取值過多而顯得不公平。例如，假設你有一個特征可以將數據劃分為很多小組，這樣的特征可能看起來信息增益很高，但實際對分類幫助并不大。信息增益比通過考慮特征的分割方式來調整信息增益，使得特征的選擇更加公平和可靠?；嶂笖凳怯脕砗饬恳粋€數據集的“純度”的指標。基尼指數越低，說明數據集的純度越高，即大多數數據點屬于同一類。簡單來說，基尼指數幫助你了解數據集的雜亂程度。如果一個特征能將數據集劃分得很干凈、每個部分幾乎都是同一類，那么這個特征的基尼指數會很低，說明它是一個很好的劃分標準。剪枝包括預剪枝和后剪枝。預剪枝是在構建樹的過程中提前停止樹的生長，而后剪枝則是在樹構建完畢后，移除那些對分類結果貢獻不大的節點。決策樹的優點在于其簡單直觀，易于理解和解釋。它能夠處理數值型和類別型數據，并且在特征選擇時無須進行特征縮放。在樹的構建過程中，為了防止過擬合，通常會設置停止條件，如樹的最大深度、節點中最少樣本數或信息增益閾值。此外，還可以通過剪枝技術進一步簡化決策樹。

本文所使用數據來源于網絡公開診斷數據集，其輸入數據包含132個特征采用WEKA程序中決策樹分類模型進行建模，其數據集共包含41種不同病癥（每種病癥含有120個樣本數據） 共計4 920個樣本。通過構建病癥診斷模型其結果如圖2所示，診斷模型正確率為98.0894%，平均絕對誤差為0.0009，相對絕對誤差為1.8997%。

3導診系統介紹

導診系統其圖形化界面是基于tkinter模塊進行開發的，其總體流程如圖3所示。該系統由數據庫維護中的用戶登錄憑據組成，每當用戶登錄到導診系統時，它都會比較數據庫中存在的憑據，如果用戶是新用戶，則允許用戶注冊。然后導診系統詢問有關疾病診斷的問題（比如一些癥狀），用戶是否有這種特定的癥狀。用戶需要選擇“是”或“否”，根據用戶的回答，導診系統使用決策樹分類方法預測疾病。所提出的方法不僅可以預測疾病，而且可以為特定疾病的治療提供最適合的科室信息。

具體運行步驟如下所示。

步驟1：運行程序，第一步會彈出賬戶登錄頁面要求用戶登錄或注冊，如圖4所示。登錄/注冊的頁面。如果用戶已經有賬戶，用戶登錄即可使用。如果用戶沒有賬戶，則需要注冊一個新賬戶，如圖5所示。注冊成功頁面如圖6所示。

注冊完成后，點擊“點此繼續”選項即跳轉步驟3。

步驟2：當用戶非首次使用時，選擇賬戶登錄窗口。用戶根據提示輸入自己的用戶名與密碼。在從數據庫中確認用戶詳細信息后，會出現一個顯示登錄成功的彈出窗口（圖7登錄確認）

步驟3：登錄成功后系統首先進行自檢，如圖8所示。點擊開始按鈕后，導診系統引用本文構建的決策樹導診模型開始運行并向用戶詢問提問，用戶必須根據決策樹導診模型中相應的癥狀滿足情況選擇“是”或“否”按鈕。當用戶點擊“是”時，決策樹導診模型會顯示推斷的疾病種類和其相應的疾病癥狀，同時也為患者提供最適合的診斷科室和南華大學附屬南華醫院相應科室的網站鏈接，如圖9所示。

4 結論

醫療衛生事業關系國計民生，而科室分診作為患者就診流程中的重要環節，對提升醫療服務效率和患者就醫體驗至關重要?；颊咴谇巴t院就診時，首先需要選擇適合的科室。然而，由于缺乏專業知識，患者在實際就診過程中常常難以準確選擇科室，這不僅會導致重復掛號、浪費醫療資源，甚至可能延誤病情。因此，解決科室分診問題對于提升患者就診效率至關重要。針對患者缺乏專業知識、難以準確選擇科室的問題，本文提出了一種基于決策樹的人工智能科室分診算法，并開發了一套南華大學附屬南華醫院導診系統?；跊Q策樹的智慧醫院導診系統具有精準導診、提高效率、個性化服務和數據驅動的優勢，能夠有效提升醫院服務質量并節省資源。然而，它也存在數據依賴、過擬合風險、功能有限和維護成本高的局限性，需要在使用和維護過程中加以注意。

該系統通過用戶選擇相應的癥狀信息，能夠推薦合適的科室。這套系統不僅能幫助患者快速找到合適的科室和醫生，還能減少因錯誤掛號而浪費的時間和資源。通過智能化的分診和推薦服務，患者的就醫體驗將得到顯著提升，醫療資源也能得到更有效的利用。未來系統將根據患者的癥狀和病史結合醫生的擅長領域，通過大數據分析和機器學習技術，為患者提供個性化的醫生推薦和預約服務，簡化就診流程，進一步提升醫療資源的利用效率和患者的滿意度的就診流程，提高就診效率。