林英姿 曾宇平 徐飞龙 傅昊阳

(广东省中医院 广州 510000)



基于Hadoop的分布式朴素贝叶斯智能诊断系统

林英姿 曾宇平 徐飞龙 傅昊阳

(广东省中医院 广州 510000)

介绍基于Hadoop的分布式朴素贝叶斯智能诊断系统的研究思路、设计与实现，结合系统在广东省中医院的应用情况对其进行优化与改进，包括算法改选设计及系统准确率、扩展性、安全性等方面。

Hadoop； 分布式贝叶斯； 智能诊断

1 引言

医疗领域经过近30年的信息化建设，积累了海量电子化病历、检查、检验、处方、诊疗费用等数据，正向数据密集型、数据驱动型方向发展。而其中电子病历作为患者在医疗机构历次诊疗信息的完整记录，蕴含的医学信息具有潜在价值性。通过对电子病历数据进行挖掘，实现临床决策支持、减少误诊及医疗疏忽，已成为医疗质量管理的重要内容[1]。目前已经有学者对朴素贝叶斯算法在冠心病、糖尿病等疾病临床辅助诊断决策以及中医症候诊断等方面进行了探索，对朴素贝叶斯算法进行了优化与改进研究[2-3]。但总体而言，基于贝叶斯的临床决策支持应用存在决策支持病种单一、训练数据非临床一线病历、训练数据规模有限、算法传统串行实现效率受单机硬件配置限制等问题[4]。本研究基于广东省中医院海量真实电子病历，在医院私有云平台上搭建Hadoop集群并部署优化后的分布式朴素贝叶斯算法，进行智能诊断应用研究，以辅助临床决策。基于Hadoop的分布式朴素贝叶斯智能诊断系统是指利用云计算、Hadoop、朴素贝叶斯及相关文本分类挖掘技术，具有海量病历文本训练数据采集、存储、分布式并行处理以及智能预测等功能的信息管理系统。……