ATMS在计算机辅助中医诊断中的应用摘要：计算机辅助诊断是当前人工智能和信息技术研究的热点之一。针对计算机辅助中医诊断的特殊性，结合ATMS这一人工智能推理系统，以脾虚证的计算机辅助诊断研究为契机，讨论了运用ATMS进行中医辅助诊断规则的表示、挖掘、查询和更新的问题。关键词：计算机辅助诊断；脾虚证；ATMS中图法分类号：TP181文献标识码：A：1001－3695(2007)01－0269－03传统中医药学是我们中华民族的瑰宝。但是，当前我国中医药学发展存在着一些突出的问题。虽然积累了海量的临床医疗数据，但缺乏有效的利用。中医师诊断疾病、开处方时更多的是根据经验的推测，而不是通过对已有临床数据进行科学的分析和计算。利用信息技术，特别是人工智能和数据挖掘技术，在临床医疗数据的基础上挖掘出相对客观的诊断标准，而且该标准可以随着疾病临床诊断经验的增长而不断改进和趋于完善，这对于提高中医疑难疾病诊断的客观性和科学性，降低误诊率有着积极的现实意义。??ATMS(AssumptionbasedTruthMaintenanceSystem)是由DeKleer[1]提出的一种基于假设的真值维护系统。它通常与问题求解器相结合，每当收到问题求解器传递的一个新的信息便增量地计算每个数据所依赖的假设，实现信念修改和非单调推理。ATMS的基本数据结构是节点，每个节点表示问题求解器产生的数据。节点由三部分组成，即问题求解器的数据用来表示数据成立的假设条件的标记和支持这些数据的证实。本文把ATMS的节点记作以下形式：??：：??数据、标记和证实三部分都是一个集合，其中标记和证实的元素同时也是集合。数据的元素之间用逗号隔开。标记的元素之间用分号隔开，每个元素用一组大括号括起，表示一个环境，代表着数据最终依赖的假设集，环境之间是析取关系。标记由ATMS自动维护。证实的元素也是集合，每个集合用一组大括号括起，它由问题求解器提供，表示用于支持数据的推断中的前项，证实的集合之间也是析取关系，用分号隔开。??例如有如下节点：??::??该节点在问题求解器提交证实：D(EF)??xy∨∧∧时被加入，表示问题求解器产生了数据xy∧，它可以由D或者EF∧推出。经过ATMS的计算，得出xy∧归根结底是依赖于假设AB∧或者C的，所以集合{A,B}和集合{C}构成了该节点的标记。??脾虚证[2]是人体常见的一种胃肠道疾病，主要症状有：胃纳减少或食欲差、大便溏或烂、腹胀、体倦乏力、舌质淡、舌体胖或有齿印。关于脾虚证的诊断规范化研究是当前中医界的一个研究热点。本文正是以脾虚证诊断规则的标准化研究为契机，提出将ATMS运用于计算机辅助中医诊断的理论和方法。??1运用ATMS节点表示中医诊断规则??由于中医的诊断过程一般采用的是传统的望、闻、问、切方法，对病人症状的描述多停留在定性判断的水平，如发高热、发低热、腹泻、脉濡缓等。所以我们可以很方便地为诊断规则中的症状类型和症状表现编码，从而将规则表示成ATMS节点的形式，便于计算机识别和运算。具体方法如下：??（1）建立属性名称的代码―值映射表和属性值的代码―值映射表，将规则转换成形式化的数学公式。由于我们研究的规则均针对脾虚证而言，所以为简单起见，规则中均将后件省略。这里的属性名称实际上是指诊断规则中出现的症状类型，例如舌苔、腹痛性质等属性值是指对应于症状类型所表现出来的具体症状表现，例如舌苔白、腹隐痛等。所以，如果我们有以下表示脾虚证的诊断规则：舌苔白，胃纳减少并且腹隐痛，并且制定好代码映射关系：舌苔为A；腹痛性质为B；胃纳情况为C；舌苔白为A??1；腹隐痛为B??3；胃纳减少为C??2，那么这条规则就变成：A??1B??1C??2∧∧。??（2）将上一步得到的形式化规则的属性名称部分作为ATMS节点的数据，属性值部分作为ATMS节点的标记，并忽略证实部分，组成ATMS节点。例如规则A??1B??1C??2∧∧对应的ATMS节点为：??2从中医临床数据库中挖掘诊断规则??至此，我们解决了诊断规则在计算机中的表示问题。但如何得到这些规则，就需要我们设计一定的算法，从记录了大量病人症状信息的中医临床数据库中挖掘出这些客观的诊断规则，以指导中医师的临床实践。我们经过研究，结合以前工作的成果，设计出以下挖掘方法：??（1）按照...