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明志大學 產業資訊應用研討會
日期:2011年10月28日(五)
Network Application & Development Lab
南台科技大學資訊管理研究所 網路應用與發展實驗室
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摘要
動機
目的
文獻探討
系統規劃與設計
系統實作
分析比較
結論
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醫院的分科越來越細
 專科之下又陸續設立許多次專科
 例如:心臟科又有分成心臟內科與心臟外科、小兒科中
包含兒童復健科與兒童外科...等

症狀及科別的對應關係

為解決上述問題,本研究提出以語意網為方法來建立一
套病患就醫門診科別推薦系統。
3

資訊科技在醫療領域的應用
 例如:電子病、藥物管理、遠距醫療照護等。
 唯獨在掛號方面始終是沒有甚麼改變。

就醫門診科別的選擇
 閉鎖性醫療制度醫院(Closed Staff System
Hospital)看診必須事先進行掛號的動作。
 現場掛號、語音電話、網路掛號。
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
利用語意網來完成一個病患就醫門診科別推薦系統,可
讓病人輸入一段對於病症的描述,經由疾病症狀本體資
料庫作為推論的基礎,然後再向民眾推薦最適合掛號的
科別。

彌補我國醫療制度上的缺失。

降低民眾掛錯就醫門診科別,減少醫療資源的浪費。
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
語意網(Semantic Web)


語意網只是一種新的網路「內容」形式,建構在現在
的網路環境上對網頁內容與服務的管理,使用一套具
有完善表達能力的語言,對資源加以描述,提供機器
可判讀與了解技術。
例如:RDF、OWL
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
MMSEG4J


中文斷詞工具,此工具是採用蔡志浩先生在2000年所
發表的一個中文分詞演算法-MMSeg
優點

詞庫是採用UTF-8編碼,可以自訂編碼、詞庫替換詞
庫或自訂詞庫。
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
本體論 (Ontology)


本體論能夠清楚描述一個領域內所表達的概念以及概
念之間的特性、屬性與限制。
本體論語言 (Web Ontology Language)


本體論語言OWL於2004年2月成為W3C推薦的標準之
一。
本體論語言的主要的功能在於處理網路上的資訊,不
在只是單純的把網路上的資訊內容呈現給人們看而已,
更有助於提高電腦對於網路上的資訊內容的解讀能力。
8

SPARQL

簡單協定與資源描述框架查詢語言(Simple Protocol and
RDF Query Language),主要是用來查詢RDF的語言,
語法跟SQL相似。
9

醫療資訊檢索

資訊檢索運用在生物醫學領域方面,主要是利用資訊
檢索技術,從醫學文獻或醫療資訊中取出有用的資訊,
但隨著本體論的發展,許多研究以本體論(Ontology)
為工具進行醫學文件概念性片語與查詢關鍵字作對應
(map),協助擷取有用的醫學資訊。
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系統概觀圖
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系統架構圖

由三個部分所組成

使用者介面(User Interface)、語意分析模組(Syntax Analysis module)、
科別推薦模組(Department Recommendation module)
Rule Authoring
Module
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
使用者介面 (User Interface)

此介面主要功能是讓使用者輸入一段對於本身症狀描述的話,以
及提供使用查詢疾病資訊,最後將推薦結果呈現給使用者。
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
語意分析模組(Syntax Analysis Module)
包含兩個元件,斷詞元件(Word Segmentation
Component)、查詢元件(Query Component)
 斷詞元件(Word Segmentation)
 利用MMSEG4J進行斷詞及贅詞處理
 查詢元件(Query Component)
 自動產生SPARQL查詢語法

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
科別推薦模組(Department Recommendation
Module)

透過Jena來進行推理,並將查詢結果回傳給使用者。
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
本體知識庫(Ontology Knowledge Base)


將疾病做分類
疾病症狀概念的擷取
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
使用者介面 (User Interface)

利用Adobe Dreamweaver CS4這套軟體撰寫使用者操作
畫面與PHP來建構網站
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



語意分析模組(Syntax Analysis Module)
斷詞結果為 “我△今天△頭痛△發燒△流鼻水”
再透過PHP語法Str_replace 就可以將我以及今天這兩個
贅詞給取代掉
將頭痛、發燒、流鼻水送至查詢元件中,就會自動產生
SPARQL語法。
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
科別推薦模組(Department Recommendation
Module)

將語意分析模組中所產生的SPARQL語法向知識庫查詢,
透過Jena API將知識本體與規則載入至 Jena inference
engine 中,並推論出隱含的關係。
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系統
特性 門診科別推薦 症狀輸入方式
語意分析
知識本體或資
料庫是否能共
享
本系統
有
輸入一段關於
病症的描述
有
是
類神經網路為
基礎之智慧型
醫院網路掛號
系統
有
下拉式選單選
擇症狀
無
否
有
列出常見的症
狀供使用者選
擇
有
是
有
輸入的症狀必
須是醫護名詞
才行
無
否
運用語意網推
論技術建構醫
院門診推薦系
統之研究
King Net 國家
網路醫院
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
本研究著眼在民眾就醫前門診科別決策之需要,
發展出一套病患就醫門診科別推薦系統,依據使
用者的症狀透過語意網的判斷推理能力,推薦最
適合的科別給使用者參考決策用,以減少使用者
在進行門診科別選擇時之決策成本。
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
本體論建置的正確性與否可能會影響之後的推理結果,
加上建置一個架構完整的疾病症狀本體論是龐大的工程,
需要相當多的專業醫療人員與資訊人員經過多次的討論
與決議和才能建置完成,建置完成後,還須不斷修改,
才能構成一個完整的疾病症狀本體論。因此,未來研究
方向可以朝結合本體論學習(Ontology Learning)的方式
來建立,如此一來就能有效提高建立本體論的效率及正
確性。
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