计算机论文：肝功能检验建议性报告软件临床分析管理的优势

 　随着医院信息网络的发展， 患者数据得到最大限度的共享， 利用医院信息系统 （Hospital Information System， HIS）平台部分实现了检验和临床的交流。 为了最大程度地挖掘检验数据的临床效用， 我们开发了一种直观、 合理、 安全的生化检验建议性报告软件， 整合了分散的实验室数据。
　　利用数据库检索功能对 2006 年 01 月 15 日-2008 年 05月 14 日在我院肝病中心和普外科确诊的肝炎 （3 643 人份）、肝硬化 （1 981 人份）、 肝癌 （677 人份）、 胆囊结石 （189 人份） 病例进行检索， 并随机抽取未经确诊的肝功异常患者 60例。
　　抽取经最后确诊的患者 60 例 （肝炎 15 例 、 肝硬化15 例、 肝癌 15 例及胆囊结石 15 例）， 进行生化测定。 利用上述的检验专家系统对测定结果进行系统模拟诊断， 并与临床确诊的情况进行比较， 得出检验专家诊断系统诊断的准确率。基于开放性的上海市新增检验信息系统， 对检验项目变化趋势或检验项目间的比值进行优化组合， 提供更为直观地反映患者病情指标变化的临床检验报告单。对初诊患者的生化指标通过上述专家诊断系统进行初步诊断， 可建议性地给出对该病最后确诊所需的其他检验项目， 从而构建树状筛查程序。
　　检验结果的人工神经网络模拟预测 。 变量筛选 ： 以我院肝病中心和肝胆外科患者的肝功生化指标为变量， 主要包括 ALT、 AST、 GGT 3 个参数， 作为多因素变量。 网络训练与测试： 对已经确诊的肝炎、 肝硬化、 肝癌、 胆囊结石患者的肝功 3 项指标建立人工神经网络预测模型， 对另外抽取60 例肝病患者的生化指标进行网络训练和建模。 与网络相关的分析用 MATLAB6.5 软件完成。项目分析功能模块 ： 能够对同一项目同一患者近一段时间以来的结果， 进行回顾分析并描出相应的变化趋向，便于临床医生直观地了解患者的病情变化情况。建议性报告模块 ： 该模块主要适应检验医师而产生的， 检验人员可以根据相应的检测结果向临床提出建议性的意见。人工神经网络 （Artificial Neural Networks， ANN）， 在医学领域， 主要用于疾病的分类和诊断， 且大多数是以临床资料为基础， 预测患者的疾病状态， 制定适当的诊治方案。
　　长期以来在临床实验室检查项目的选择上， 由于患者病情的不同、 医生诊断手法的不同以及患者经济状况和配合程度等因素的影响， 对于大多数疾病理论上应该检查的实验室检测项目， 在实际中很少能达到完全检测， 因此在检验医学资料分析中经常会遇到一些带缺失项目的样本。 对于这种资料， 为防止这些样本对总体预测的干扰，降低预测效力， 传统的模型往往是将其删去，但这样做无疑将损失一部分信息使预测结果准确率下降， 而相比之下 ANN 对信息的处理及推理过程具有高度并行性和容错性的特点， 使其能很好地处理带缺失或干扰项目的资料。
　　疾病状态的分类预测是根据个体所具有的状态和特征， 利用模式之间的相似程度直接识别疾病状态。专家诊断系统的临床定位运用临床检验建议性报告软件， 对肝脏疾病预测的准确率分别为肝炎 80.0%、 肝硬化 86.7%、 肝癌 66.7%和胆囊结石73.3%， 优化后的报告格式能直观地反映患者的病情情况 。当然， 计算机诊断只是提供了诊断方向， 并不能代表临床诊断， 临床医师还要根据该病的流行病学特点 （如发病时间、发病年龄、 流行病学调查等）、 实验室检查 （特别是特异性检查， 如病原学检查、 免疫学检查等） 等才能最后确诊， 专家系统在诊断混合肝疾病方面有一定缺陷， 其原因是混合肝病使病人表现出复杂的生化指标。 对此电脑也只能提示一种更可能的疾病， 其确诊依赖于实验室检查。 所以， 目前专家系统不能完全代替临床医师进行疾病诊断和防治。