【摘 要】
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如何有效地改进手术方案、减缓术后疼痛、改善术后恢复情况并为病患提供更合理的术后安排,一直是临床医学的一项热门议题。本文将针对这一问题,设计一个适用于案例推理系统(C
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如何有效地改进手术方案、减缓术后疼痛、改善术后恢复情况并为病患提供更合理的术后安排,一直是临床医学的一项热门议题。本文将针对这一问题,设计一个适用于案例推理系统(CBR, case based reasoning)的用户交互环境、并使用二阶聚类算法帮助系统输出更合理的结果,为医师们在进行术后疼痛治疗时提供适当的决策帮助。PAIN-OUT是一个多国合作的研究项目,旨在为临床医学中的术后疼痛管理问题开发有效的辅助软件。PAIN-OUT的参与者囊括了欧洲各大医院的外科医护人员以及高校研究院的学者们。本文先使用UCI机器学习数据库中的三个数据库比较几种常见聚类算法的优缺点和聚类性能之后,选择K均值聚类和层级聚类相结合的二阶聚类算法,来划分PAIN-OUT病例库中的常见病例和罕见病例。同时设计了软件系统用户界面,能更加直观地表达CBR系统的输出,将PAIN-OUT所能为患者在术后带来的利益最大化,使用统计数据帮助医生进项术后情况的预估。
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