在醫療資訊系統中導入人工智慧之相關理論、方法
提出一個新的設計概念:以病人及其家庭為中心的設計,讓社工員可以有效掌握病家全戶的相關資訊,更使其能以病家全戶為考量而提供給病人更適合的服務。此設計包含有以下幾個功能:照會與回覆,家庭成員組成記錄,病人評估記錄,個案服務次數記錄,補助建議,和關鍵的病家個案史功能。 隨著病人評估記錄全面的數位化後,在病人醫療補助的部份,系統將可計算出補助百分比建議值,在此部份,本論文將根據相關的補助規則並利用模糊理論等方法讓系統自動計算出病人的補助百分比以提供給社工員作為參考。
提出一個基於支援向量機的新生兒篩檢系統。我們利用支援向量機優異的資料分類功能,對於串聯質譜儀分析出的新陳代謝物濃度數據做預測,評估此新生兒是否罹患先天性新陳代謝異常的疾病。在服務導向架構SOA下,我們將支援向量機的功能架構在分散式環境,利用仲介軟體Web Services 整合異質的平臺、服務與資料庫。利用此系統來預測新生兒是否罹患甲基丙二酸血症,它的敏感度Sensitivity可於由傳統Cut-Off Value方法的76%提升到超過99%。
在醫療資訊系統中,分有許多的子系統,例如診間系統,其中含有病人處方、檢查、檢驗之醫令,而各種醫學影像相關之檢查結果可能存放在PACS (Picture Archiving and Communication System)系統中,而醫學影像報告是存放在RIS(Radiology Information System)系統中,因此本項研究主要是建立一個智慧型搜尋與存取之機制,讓醫護人員可以依據病人的基本相關資料之輸入,即可自動從多個不同的子系統中取回病人之診間看診資料、醫學影像以及影像報告之資料。