導診系統的科室和癥狀詞庫如何擴展?

要擴展導診系統的科室和癥狀詞庫,可以通過以下幾種方式實現:

1. 直接擴展科室定義(推薦)

在初始化代碼中直接添加新的科室及對應癥狀:

# 擴展后的科室定義
depts = [Department("內科", ["發熱", "咳嗽", "胸悶", "腹痛", "頭暈"]),Department("外科", ["外傷", "骨折", "扭傷", "燒傷", "腫物"]),Department("兒科", ["兒童發熱", "疫苗接種", "發育遲緩", "兒童咳嗽"]),# 新增科室Department("眼科", ["視力模糊", "眼痛", "眼睛紅腫", "飛蚊癥"]),Department("皮膚科", ["皮疹", "瘙癢", "脫發", "皮膚潰爛"]),Department("婦產科", ["月經異常", "妊娠反應", "下腹疼痛", "婦科炎癥"]),Department("耳鼻喉科", ["耳鳴", "鼻塞", "咽喉痛", "聽力下降"]),
]

2. 使用配置文件分離數據(更靈活)

創建單獨的配置文件存儲科室信息(如JSON格式):

departments.json:

[{"name": "內科","symptoms": ["發熱", "咳嗽", "胸悶", "腹痛"]},{"name": "急診科","symptoms": ["胸痛", "呼吸困難", "大出血", "昏迷"]},{"name": "精神心理科","symptoms": ["焦慮", "抑郁", "失眠", "幻聽"]}
]


在代碼中加載配置文件:

import json# 從配置文件加載科室數據
with open('departments.json') as f:dept_data = json.load(f)depts = [Department(item['name'], item['symptoms']) for item in dept_data]
triage = TriageSystem(depts)

3. 增強匹配功能(提高準確性)

改進分診邏輯,支持同義詞和模糊匹配:

class TriageSystem:def __init__(self, departments):self.departments = departments# 同義詞詞典self.synonyms = {"發燒": ["發熱", "燒", "高燒"],"肚子疼": ["腹痛", "胃痛"],"流鼻涕": ["鼻塞", "鼻炎"]}def normalize_symptom(self, symptom):"""標準化癥狀表述"""symptom = symptom.lower()# 匹配同義詞for std_term, aliases in self.synonyms.items():if any(alias in symptom for alias in aliases):return std_termreturn symptomdef triage_patient(self, patient):norm_symptom = self.normalize_symptom(patient.symptom)for dept in self.departments:# 模糊匹配:檢查癥狀關鍵詞是否出現在描述中if any(keyword in norm_symptom for keyword in dept.symptoms):return dept.name# 優先級匹配邏輯(可選)if "胸痛" in norm_symptom or "呼吸困難" in norm_symptom:return "急診科"return "全科門診"

4. 添加癥狀權重系統(高級功能)

class Department:def __init__(self, name, symptoms_with_weight):self.name = name# 癥狀字典:{癥狀: 權重}self.symptoms = {symptom.lower(): weight for symptom, weight in symptoms_with_weight}# 初始化帶權重的科室
depts = [Department("心血管內科", [("胸痛", 10), ("心悸", 8), ("頭暈", 5)]),Department("消化內科", [("腹痛", 9), ("腹瀉", 7), ("嘔吐", 6)])
]class TriageSystem:def triage_patient(self, patient):best_match = ("綜合門診", 0)  # (科室, 匹配分數)for dept in self.departments:score = 0for symptom, weight in dept.symptoms.items():if symptom in patient.symptom.lower():score += weightif score > best_match[1]:best_match = (dept.name, score)return best_match[0] if best_match[1] > 5 else "綜合門診"

5. 擴展患者信息(提高準確性)

class Patient:def __init__(self, name, symptom, age=None, gender=None, duration=None):self.name = nameself.symptom = symptom.lower()self.age = ageself.gender = gender  # 'M'/'F'self.duration = duration  # 癥狀持續時間(小時)# 在分診邏輯中使用額外信息
def triage_patient(self, patient):if patient.age 145[< 14 and "咳嗽" in patient.symptom:return "兒科"...

最佳實踐建議:

1. ?分層設計?:將數據存儲(科室列表)、業務邏輯(分診算法)和界面展示分離
2. ?動態加載?:從數據庫或配置文件加載科室信息,無需修改代碼
3. ?同義詞庫?:維護癥狀同義詞詞典增強匹配能力
4. ?權重系統?:為不同癥狀設置權重值,提高分診準確性
5. ?急診優先?:實現緊急癥狀(如胸痛、大出血)的優先識別
6. ?日志記錄?:記錄分診結果用于持續優化系統

graph TDA患者輸入] --> B{癥狀分析}B --> C[標準化處理]C --> D[關鍵詞提取]D --> E[科室匹配]E --> F[權重計算]F --> G[輸出推薦科室]G --> H[記錄分診日志]


通過上述擴展方式,可以輕松添加新的科室和癥狀,同時提高分診系統的準確性和靈活性。核心原則是將數據與邏輯分離,使系統維護更加便捷。

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/news/913589.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/news/913589.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/news/913589.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

通過Prompt生成互動式網頁HTML案例探索(二)

之前提到了一些【通過Claude 生成圖片的prompt集錦&#xff08;一&#xff09;】&#xff0c;本篇沿著試著用prompt生成互動式網頁 文章目錄 1 什么是互動式網頁&#xff1f;1.1 一個&#x1f330;1.1 核心能力列舉1.3 部署方式 2 猜測秘塔AI搜索生成HTML的Prompt3 mozi大佬&am…

暑假讀書筆記第四天

今日文章&#xff1a; 小林coding&#xff1a;什么是軟中斷&#xff1f; 目錄軟中斷軟中斷概述軟中斷類型如何定位軟中斷 CPU 使用率過高的問題&#xff1f;其他: 往期打卡 軟中斷 中斷是系統用來響應硬件設備請求的一種機制&#xff0c;操作系統收到硬件的中斷請求&#xf…

跨平臺的ARM 和 x86 Docker 鏡像:匯編語言實驗環境搭建

一、安裝和配置 Docker 1.安裝 Docker 官網鏈接&#xff1a;https://www.docker.com/ 以Debian(Ubuntu)系統為例: #安裝依賴包 sudo apt-get update sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg lsb-release#添加 Docker 官方 GPG 密鑰 sudo mkdir -p /etc/apt/keyr…

【前端知識】HTML頁面渲染:底層原理與技術實現剖析

HTML頁面渲染&#xff1a;底層原理與技術實現剖析HTML頁面渲染&#xff1a;底層原理與技術實現剖析渲染引擎的核心工作流程深度解析渲染關鍵階段1. 解析與構建DOM&#xff08;Document Object Model&#xff09;2. 構建CSSOM&#xff08;CSS Object Model&#xff09;3. 渲染樹…

Catmull-Rom平滑多段線在奇異點處的扭曲問題(1)

Catmull-Rom在奇異點處的扭曲問題 引言 在計算機圖形學和動畫中&#xff0c;我們經常需要在已知點之間創建平滑的過渡。Catmull-Rom樣條是一種流行的插值方法&#xff0c;它以簡單直觀的方式生成經過所有控制點的平滑曲線。本文將深入探討Catmull-Rom插值的原理、實現和應用。…

SX8652IWLTRT Semtech升特超低功耗觸控芯片 12通道+I2C接口 重新定義人機交互!

SX8652IWLTRT&#xff08;Semtech&#xff09;產品解析與推廣文案一、產品定位SX8652IWLTRT是Semtech&#xff08;升特半導體&#xff09;推出的低功耗電容式觸摸控制器&#xff0c;采用IC接口&#xff0c;專為便攜式設備和小家電的觸摸交互設計&#xff0c;支持多點觸控和手勢…

第02章 MySQL環境搭建

1.MySQL的卸載 步驟1&#xff1a;停止MySQL服務 在卸載之前&#xff0c;先停止MySQL8.0的服務。按鍵盤上的“Ctrl Alt Delete”組合鍵&#xff0c;打開“任務管理器”對話框&#xff0c;可以在“服務”列表找到“MySQL8.0”的服務&#xff0c;如果現在“正在運行”狀態&#…

實戰Linux進程狀態觀察:R、S、D、T、Z狀態詳解與實驗模擬

前言 在Linux系統中&#xff0c;進程狀態是系統管理和性能調優的核心知識。一個進程從誕生到終止&#xff0c;會經歷運行&#xff08;R&#xff09;、可中斷睡眠&#xff08;S&#xff09;、不可中斷睡眠&#xff08;D&#xff09;、停止&#xff08;T&#xff09;、僵尸&#…

數據庫與關系數據庫的區別是什么

數據庫&#xff0c;簡單來說&#xff0c;就是一個存儲數據的地方&#xff0c;就像一個超級大倉庫&#xff0c;能把各種各樣的數據都收納進來。它可以是一個簡單的文本文件&#xff0c;用來記錄一些基本信息&#xff1b;也可以是一個復雜的系統&#xff0c;存儲著企業的大量業務…

如何解決微信小程序出現兩個下拉刷新樣式?

在微信小程序中&#xff0c;如果出現兩個下拉刷新的情況&#xff0c;可能是因為在多個地方啟用了下拉刷新功能&#xff0c;或者在同一個頁面中多次調用了下拉刷新的API。以下是一些可能的原因和解決方法&#xff1a; 多次調用下拉刷新API&#xff1a; 確保在頁面的生命周期中只…

(3)手摸手-學習 Vue3 之 變量聲明【ref 和 reactive】區別

手摸手-學習 Vue3 之 變量聲明【ref 和 reactive】區別前言ref 擴展ref 和 reactive 區別前言 ref 擴展 在之前博文《&#xff08;2&#xff09;手摸手-學習 Vue3 之 變量聲明【ref 和 reactive】》中有提到&#xff1a; 當時已基本類型 進行演練說明&#xff0c;此時以 對象…

機器視覺運動控制一體機在SCARA機器人柔振盤上下料的應用

市場應用背景 SCARA機器人是一種高效、高精度的圓柱坐標系工業機器人&#xff0c;專精于裝配任務。其獨特的機械結構賦予其在特定方向&#xff08;通常是XY平面&#xff09;高度順應性&#xff0c;同時在垂直方向保持優異剛性。 SCARA機器人本體通常包含三個軸線平行的旋轉關…

3D 演示動畫在汽車培訓與教育領域中的應用

在企業培訓這一至關重要的領域中&#xff0c;3D 演示動畫猶如一顆璀璨的明星&#xff0c;發揮著無可替代的關鍵作用&#xff0c;大顯身手。以某知名汽車制造企業為例&#xff0c;當對新入職員工開展汽車裝配培訓工作時&#xff0c;企業精心利用先進的 3D 演示動畫技術制作了極為…

華銳視點 VR 污水處理技術對激發學習興趣的作用?

華銳視點的 VR 虛擬仿真平臺&#xff0c;尤其是 VR 污水處理模塊&#xff0c;不僅僅是讓學生觀察&#xff0c;還設置了豐富多樣的互動操作環節&#xff0c;充分激發學生的學習興趣和主動性。?在平臺的 VR 污水處理模擬中&#xff0c;學生可以模擬操作各種污水處理設備。比如&a…

百度斬獲大模型中標第一,股價上漲5%

7月7日&#xff08;周一&#xff09;&#xff0c;百度&#xff08;BIDU.US&#xff09;股價上漲 5%&#xff0c;收報 90.68美元。最新數據顯示&#xff0c;2025上半年我國大模型相關項目呈現爆發式增長態勢&#xff1a;中標項目累計達 1810個&#xff0c;金額突破 64億元&#…

【計算機網絡】4網絡層②

概念是什么?以太網有線聯網的標準LAN小范圍網絡(家里/公司)WAN大范圍網絡(跨城市)Internet全球公共互聯網 ??internet任意互聯的網絡 ??子網將一個LAN通過路由器的硬件隔離分為多個LAN(廣播域)VLAN將一個LAN通過交換機的軟件方法分為多個VLAN(廣播域)以太網和Wi-Fi建L…

微信小程序81~90

1. 配置分包加載以及打包、引用原則 小程序如果需要進行分包加載&#xff0c;需要在 app.json 中&#xff0c;通過 subPackages 或者 subpackages 定義分包結構 每個分包結構含三個常用字段&#xff1a; root&#xff1a;分包的根目錄&#xff0c;該目錄下的所有文件都會被打包…

深度學習——神經網絡1

一、神經網絡 1.神經網絡定義&#xff1a;人工神經網絡&#xff08;Artificial Neural Network&#xff0c;ANN&#xff09;也簡稱為神經網絡&#xff08;NN&#xff09;&#xff0c;是一種模仿生物神經網絡結構和功能的計算模型。人腦可以看作是一個生物神經網絡&#xff0c;由…

ipmitool 使用簡介(ipmitool sel list ipmitool sensor list)

常用IPMI命令擴展使用ipmitool查看傳感器信息ipmitool是一個用于管理IPMI&#xff08;Intelligent Platform Management Interface&#xff09;設備的命令行工具&#xff0c;可用于監控服務器硬件狀態&#xff0c;包括傳感器數據。運行以下命令可以列出所有傳感器信息&#xff…

小米YU7預售現象深度解析:智能電動汽車的下一個范式革命

小米YU7預售現象深度解析&#xff1a;智能電動汽車的下一個范式革命一、預售數據創造三項行業新紀錄 2025年6月26日的小米YU7發布會&#xff0c;不僅刷新了智能汽車預售速度&#xff0c;更揭示了新時代的消費心理變遷&#xff1a; &#xff08;1&#xff09;訂單爆發速度史無前…