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病案管理论文范文1
1.1集中管理信息资源
计算机技术和互联网技术背景下的集中管理信息资源是指利用这两种技术将病案中的有效信息资源实施规范化的集中管理，对资料、技术、资源等进行深入的汇总分析，不断提高信息资源的整合能力。普及计算机技术和互联网技术，将传统的纸质病案管理转变为电子病案管理是未来几十年医院病案管理工作必然的发展趋势。医院要建立数据库，负责信息的收集、整理和传递，通过信息的传播促成知识交流与学习的一种核心管理体制，还要对原有的纸质病案进行数字化管理，主要包括纸质病案的扫描、缩微、翻拍等。建立数字化病案管理系统和病案数据位，有利于病案信息的检索，实现信息的在线、离线查阅、管理。医院建立好病案信息管理系统之后，所有医务人员就可以将自己负责的病案信息及时上传，大大提高了病案管理的便捷性和及时性。
1.2信息的开发利用
患者的病案信息在某种意义上属于一种传统的医疗经验，通过患者的病案，临床医师可以借鉴其他医师采取的治疗手段和药物，计算机技术和互联网技术的迅速发展虽然带动了医学研究的进步，但是社会上的奇难杂症越来越多，有些病症是很多具有丰富经验的医师也不曾遇到的，所以，医院必须朝着智能化、数字化的方向发展，建立现代化的病案管理信息系统，进一步促进病案信息资源在病案数据库中实现资源的共享和优化。电子病案不仅要具备规范性和完整性，还要具备相对的独立性以及较强的时效性，以提高医院病案管理的工作效率和质量，并且在医院的医疗活动中，为医院的科研实验和医学事业提供具有研究价值的信息。在计算机技术的帮助下，医务人员和患者也可以进行很好的沟通，可以在短时间内得到患者准确的信息，缩短患者治疗的时间，减少患者的痛苦，并且也可以在一定程度上帮助患者减少医疗费用。医院病案的信息化管理是21世纪的新型管理模式，不仅可以直接减轻患者的治疗费用和时间，还可以实现远程网络辅助下的异地会诊。
2信息化管理在医院病案管理工作中的运用
2.1转变病案管理工作思路，实现资源全面共享
过去，医院的病案管理模式属于档案室纸质管理，但这种管理模式不仅繁琐不堪、弊端颇多，而且很容易发生损毁、丢失等情况，已经不能适应现代化医院发展的需求，所以，迫切需要引入先进的电子化设备，促进现代医学的发展。医院可以建立电子病案数据库，通过数据数据库可以实现所有医务人员关于病案信息的交流共享，及时查阅到需要的诊疗信息。医院要想实现病案管理的现代化和社会化，就必须重复利用计算机技术和互联网技术，为所有医务人员建立交流病案信息的平台和机会，将病案信息共享，充分发挥病案信息的作用，实现医院与医院之间、患者与医院之间的资源整合，充分发挥分散服务、集中联库以及分散建库的病案管理优势。
2.2建立一支高水平、多层次的电子化病案管理队伍
医学技术和医疗机制不断在发展，医院病案管理部门的工作人员也要实现多元化发展，跟上医院现代化发展的脚步，不断提高自身的专业素养，充实自身的专业知识，促进医院病案信息化管理系统的有效运行。医院只有培养出综合性、专业化的病案管理人才，才可以实现医院病案信息化管理工作的高效发展。医院病案管理部门的工作人员必须不断提升自身的专业素质和服务质量，实现病案管理的信息化，充分认识到病案在医疗活动中的重要作用以及病案管理工作的重要性和必要性。医院病案管理部门的工作人员不仅要深入学习病案管理方面的知识，还要认真学习计算机应用技术，实现病案的电子化、信息化管理；不仅需要学习临床医学方面的知识，还要深入了解统计、手术、疾病等专业知识的分类方法，成为社会需要的综合型人才。此外，医院病案管理部门的工作人员还要改变过去重视管理、轻视服务的思想，将实体管理服务的项目予以信息拓展，在实际工作过程中，熟练掌握病案系统平台的信息检索功能，不断提高病案的管理水平和工作效率。
3结语
病案管理论文范文2
患儿年龄小、无安全意识、自制力和理解力差，此时必须要加强患儿家属健康宣教。用药时积极告知家属用法药量、不良反应、治疗目的、治疗方案及安全性，告知静脉输液需注意事项。在季节性疾病发病时期应指导家属预防措施，指导家属正确的护理操作措施，明确注意患儿用药期间的不良反应，如呕吐、腹泻、发热等异常症状，应及时处理。定期开展健康教育讲座，发放教育手册、播放视频等措施，提高家属安全意识。
2预防感染
严格按照《医院感染管理规范》[2]，避免院内感染。维持病房温度22℃，湿度65%，定时通风换气，消毒剂、紫外线消毒空气，减少家属探视，保持病房环境的整洁。严格按照护理无菌操作，做好手卫生，医疗器械定期消毒保养，以免交叉感染，对传染患儿应做好隔离工作。
3加强病房护理安全管理
针对儿科病房特殊性，对可能发生风险事件制定相应应急预防，于窗户安置防护装置，地面置防滑垫，地面保持干燥。锁好大门和仓库，及时巡夜，打开监控器开关，保证监控正常运作，以免发生意外事件。统计学处理采取SPSS17.0统计学软件对本次研究数据进行处理，计数资料采取χ2检验，P＜0.05时表示数据对比差异显著具有统计学意义。
4结果
4.1两组患儿护理不良事件发生率对比观察组护理不良事件发生率0.5%（1/200），即1例患儿导管脱出；对照组护理不良事件发生率5%（10/200），即3例患儿导管脱出，2例患儿烫伤，3例坠床，2例患儿感染，两组对比（P＜0.05）。4.2两组患儿护患纠纷发生率对比观察组未发生护患纠纷，对照组8例护患纠纷，占4%，两组对比有统计学意义（P＜0.05）。
5讨论
病案管理论文范文3
1医院流动人员人事档案管理出现的新问题
根据十余年医院人事档案管理的实践，笔者就医院流动人员人事档案管理出现的一些新问题谈几点拙见。
1.1档案移交不及时
已辞职、辞退、解除劳动合同等流动人员的人事档案，有些没有及时移交当地人才服务中心，有些没有人事权的单位擅自保管流动人员人事档案，造成部分流动人员人事档案丢失、材料不齐全、手续不完备等情况出现。
1.2“弃档”现象较严重
一是人事档案作用逐步淡化，医院在聘用专业技术人员时往往只是面试即可。
二是人才流动日益频繁，有的人受利益的驱动，不顾组织是否同意，一走了之，新用人单位还可以在当地人事部门的帮助下为其重新建档。
三是人事费普遍过高，也是导致“弃档”的原因。
1.3档案管理不规范
有的单位对档案的作用缺乏足够的认识，用人不规范，考核、档案工资晋升、评定机制不健全，不注意平时材料的形成，导致档案材料缺失，给出国政审、职称评定、出具人事档案相关证明和办理流动手续工作带来一定的困难。
1.4人事缺少特色服务
目前大部分地方人事还处在单一服务阶段，在很多业务领域里还是空白，缺少个性化、专业化的服务，无法满足社会和个人的发展需要。
1.5档案管理队伍建设有待加强
档案管理人员业务培训机制尚未健全，部分单位档案管理人员变化较大，对人事档案管理业务不熟悉，有待加大对档案管理人员的培训力度。
2加强医院流动人员人事档案管理的对策
为了保证医院流动人员人事档案的真实性、严肃性，促进卫生事业单位人才合理流动时流动人员人事档案的完整性、真实性，应该加强对其的管理，认真做到以下几点。
2.1加大宣传教育的力度，营造人事档案规范化管理氛围要加强领导，广泛宣传流动人员人事档案管理的政策规定，提高档案管理人员整体素质，建立档案管理人员业务培训机制，定期对档案管理人员进行业务培训，努力提高档案管理人员的业务知识和管理水平。
2.2完善流动人员人事档案管理政策法规
一是对过去不合时宜，制约人事档案管理方面的政策加以完善，建立全国统一的法律法规，杜绝各地区各部门各自为政的现象，以适应我国经济社会的发展需要。
二是加强对企事业单位人事档案管理的力度，规范对人才中介机构的管理，不准民营和合资人才中介机构从事人事和人事档案管理以及人事调动业务，促进我国人才中介机构的健康发展。
2.3创新人事服务形式
要不断丰富人事档案的内容，提高人事档案的使用价值，经常了解用人单位和人才对人事档案材料的新要求，树立人事档案利用的“受众”意识，变过去“守摊式”服务为“开发式”服务，重视研究人事档案用户的多方位需求，有针对性地提供个性化服务。健全管理人事档案的机构，要在条件具备的地方成立人才服务机构档案管理部门，认真做好人员配置、经费来源、安全保密等方面的工作，通过档案管理机构的规范化管理，促进流动人员人事档案管理朝着科学化、制度化和规范化方向发展。
病案管理论文范文4
【关键词】 档案管理 对策 创新 可持续
一、当前档案管理中存在的问题
目前我国档案管理的水平普遍较低，主要存在的问题如下
（一）管理意识不强，档案利用率低
档案管理工作对各项工作的开展都具有十分重要的作用，档案信息资源的有效利用可以为单位带来巨大的社会效益和经济效益。但是许多单位长期以来重“藏”轻“用”，对档案利用产生的社会效益和经济效益缺乏广泛的宣传，因此使单位员工对档案利用效益知之甚少。由于对档案工作重视程度不够，档案信息资源开发不足，造成档案利用率不高。
(二）档案管理制度不健全
档案管理不够规范。目前，在一些大的企事业单位或者是专业的档案馆普遍存在管理不规范的问题，主要表现在：第一，档号不规范。第二，案卷标题不规范。第三是大部分案卷缺少卷内目录。第四是组卷混乱现象比较严重。很多档案的收集、保管、保护、借阅、保密等制度不够健全；有的虽建立了一些管理制度，却流于形式执行不严。这样严重损害了档案的真实性和利用价值。
（三）档案检索效率不高。
档案检索方式有手工检索和计算机检索。在目前，传统的手工检索占有很大比重。各档案部门在手工检索的途径上做了大量的工作，编制了多种形式的检索工具。在编制检索工具中出现了求“多”不求“精”的现象，误认为编制的检索工具越多档案工作服务质量越高。
（四）档案硬件投入及经费不足
近年来，随着科学技术的进步，计算机及网络技术在管理中广泛运用，管理手段不断进步。而运用计算机及网络技术管理档案的单位较少，基本还采用手工收集、检索，信息量小，不利于档案的收集、利用和开发。档案室建设不标准、不规范，档案柜陈旧老化，档案保管条件简陋。
（五）档案专业人员业务素质不高
目前档案管理专业人员队伍在专业素质、理论水平、文化程度等方面参差不齐，与时展的要求悬殊较大。
二、提高档案管理效率的对策
改观目前档案管理工作状况，提高档案管理效率，实现档案管理的规范化是档案管理工作的目标，我们还有很长的路要走，首先我们要解决的问题主要有：
（一）提高档案管理的认识
要充分认识档案工作对促进企业发展的重要作用，切实增强做好企业档案工作的使命感和责任感，进一步明确档案工作是各级领导义不容辞的责任和义务。
（二）规范档案管理机制,强化工作责任
建立科学的档案管理体系，健全档案管理的规章制度，是档案管理的关键。随着科学技术的发展，档案管理手段的更新和管理水平的提高，必须建立与之相应的科学的档案管理体系，明确职能，将各个门类、不同载体的档案统一管理，使档案管理与企业工作同步考核、同步发展。
（三）实现档案管理现代化
档案管理必须适应信息化要求，把电子文件妥善保管起来。特别是信息管理系统、资源管理系统、erp系统、cad/cam系统等。在这种情况下，档案部门要知难而上，积极参与企业信息化建设，使档案管理成为信息化管理的一个重要组成部分。
(四)提高档案工作人员专业技能和素质及充分调动档案管理人员工作积极性
提高档案工作者素质，是加速档案科技进步，推动档案事业发展的关键。首先要把住人才入口关，注意引进招聘一些有文化专业知识，有专业技术、技能的人才充实档案队伍。同时，加强现有人员的继续教育是目前和今后一段时间内一项刻不容缓的工作任务。
三、对档案管理工作创新的认识
(一)创新是社会发展的必然。创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力。在我国进入全面建设小康社会的新时期，档案工作作为党和国家的一项重要事业，也必须根据时代和实践的发展要求持续发展。要实现档案事业的可持续发展就必须在档案管理工作中不断创新，这也是档案管理所面临的社会性、开放性的必然要求。
（二）创新是档案事业可持续发展的保障。档案事业的可持续发展,意味着其社会功能的改善和提高，与经济社会协调同步发展的同时，重点把人的发展摆到档案事业发展的中心位置上来。这就需要我们从社会需求的角度来把握档案事业发展的规模及方向，着力于提高档案馆（室）的工作效率和档案信息资源的开发利用率，最终使档案事业与社会建立起相互促进、相互协调的紧密关系。
四、实现档案管理工作创新的途径
（一）思想观念的创新。观念创新是管理创新的前提。管理创新的过程将始终贯穿着观念创新的思想。管理创新必须确立现代化管理意识，特别是档案管理知识化、网络化、社会化，把知识和创新作为档案工作的管理目标，逐步改变以往“重藏轻用”的落后观念。
（二）管理方式的创新。档案馆（室）虽然收藏有丰富的信息资源，但是相对于使用者的多样化要求，人们仍然会感到馆藏资源的不足。这一方面是由于档案资源量的有限性，也是由于管理方式落后导致的利用效率不高。所以，必须在充实馆藏内容，提高馆藏质量的基础上，有目的、有重点、有计划地采集用户的需要的档案资源，并对档案文献资源不断地进行优化、组织、集成，使其系统化、规范化、有序化，及时、准确、高效地为用户提供服务。
（三）服务方式的创新。随着高新技术的广泛应用，档案的保管条件逐步改善，同时档案服务形式也较过去有了极大的改善。如何更好地创新服务方式，需要我们在实践中不断发现新的档案需求和更好满足需求的服务方式。在工作中，要加强和提高档案服务的主动性、针对性和及时性；要重视和加强对档案利用者的研究，不仅研究当前的利用者，还要研究潜在的利用者，不仅研究利用者当前的需要，还要研究利用者潜在的需求，以便最大限度消除利用者利用档案的障碍，以利用者的需求和潜在需求来加强档案服务的创新，使档案管理工作与国际接轨。
参 考 文 献
[1]夏晴.高校档案的系统管理[m].南京大学出版社,2002.
[2]许晓明 丁修茂.档案工作文集[m].中国文联出版社,2004.
[3]张尚瀛.档案工作理论与实践[m].华艺出版社,2006.
病案管理论文范文5
关键词：中医药 知识工程 知识库 知识获取 知识发现
分类号：TP182
引用格式：于彤. 中医药知识工程的理论体系构建和关键技术分析[J/OL]. 知识管理论坛， 2016， 1（5）： 336-343[引用日期]. http：///p/1/56/.
1 引言
中医药是中华民族的文化瑰宝，无论作为文化遗产还是作为医学资源，都理应得到保护和传承。对中医药理论知识与实践经验的总结、诠释与研究，是中医药传承的一项核心任务。知识工程（knowledge engineering）为中医药知识的组织、存储、处理和利用提供了必要的理论、方法和工具，在中医药领域具有广阔的应用前景[1-2]。
知识工程是随着信息革命而出现的一种新兴的知识管理和知识创造手段。知识工程源于人工智能领域，其最初的目标是构建基于知识的系统（或称专家系统）[1，3]。为了构建基于知识的系统，需要获取足够的专业知识，并将这些知识表示为计算机可以理解的形式，以支持自动推理和问题求解[3]。因此，知识获取、知识表示以及知识运用成为知识工程领域研究的主要问题。随着知识工程在知识管理中应用的不断深入，知识工程的研究范畴从知识库和专家系统，扩展到自由文本、半结构性数据和多媒体内容的处理。时至今日，知识工程已发展为涉及知识表示与推理[4]、语义网[5-6]和数据挖掘[7]等多个技术领域的交叉学科，在电子科学、电子商务和电子政务等许多领域得到了广泛的应用。
知识工程在中医药领域的应用起源于20世纪70年代。当代著名中医学家关幼波与计算机专家合作，于1979年研制了首个实用的中医专家系统DD中医关幼波诊疗肝病的计算机系统，它在临床应用中取得良好效果[8]。此后，全国兴起了一股中医专家系统研发与应用的热潮[9]，知识工程作为专家系统的支撑技术也得到了中医界的重视。近30年来，中医药工作者采用知识工程方法对中医药领域的知识遗产进行广泛采集和永久保存，建成了大量的知识资源和智能系统，为中医药知识创新提供了有力的支持[10]。为此，本文对中医药知识工程进行系统总结和综合论述，分析存在的问题和发展趋势，为相关领域学者和知识工程师提供参考。
2 中医药知识工程的概念
中医药知识工程是指将中医药知识整合存入计算机系统，以使计算机能够利用这些知识来解决中医药领域复杂问题的工程学科[1-2]。旨在实现中医药知识的“计算机化”，并将计算机技术融入中医药知识的收集、挖掘、整理、更新、传播及转化等环节，从而丰富和完善中医药知识体系，提升中医信息系统的智能水平。之所以称之为一项“工程”，是因为这项工作涉及系统性的方法、大规模的协作、严密的流程以及复杂的产品（本体、知识库、专家系统等），这些都是系统工程的显著特征。
中医药知识来自中医专家的头脑，以及书籍、论文、病案等各种专业资料。为使中医药知识“计算机化”，需要从各种知识源中广泛获取知识，将知识进行编码并录入计算机系统；还要按照一定的结构和方案对知识进行组织和存储；最终实现专家系统、知识发现等各种计算机应用。中医药知识工程的关键环节，包括中医药知识表示方法的研究、中医药领域知识的获取、中医药知识库系统的构建、中医药知识发现研究以及中医药智能系统（如临床决策支持系统）的研发等。
中医药知识工程是中医药与信息科学（包括人工智能）相结合的产物，是多学科交叉的研究领域。它也是中医药知识管理的一项关键支撑技术，有助于实现中医药知识管理与服务模式的创新。
3 中医药知识工程的意义
中医药知识工程有利于开拓临床思路，支持临床决策，研究中医理论，丰富教学内容，指导实验研究，促进中医药知识传承与创新[1-2]。具体而言，中医药知识工程可在以下三大方面发挥积极作用。
3.1 梳理知识体系，保护知识遗产
中医药知识遗产具有很高的科学和文化价值，但其知识体系尚存在模糊笼统之处。只有对中医药知识遗产进行系统梳理，去芜存菁，才能凸显中医药知识的精华之处。使用语义网络、描述逻辑等知识表示方法，能够精确描述中医思维逻辑，建立数字化的中医药知识体系，这对中医药学科发展具有十分重要的意义。
3.2 促进知识传承，加速人才培养
中医传承的核心问题是如何将中医名家的个人经验转化成普遍的知识，从而培养更多经验丰富的名医，提升中医界的整体水平。中医药知识工程旨在系统总结前人经验，将历代医家的智慧结晶转化为全面、系统的领域知识库，研发中医辅助学习系统，以提升初学者的学习效率，促M专业医师之间的交流，从而突破中医传承的瓶颈。
3.3 发现新知识，促进学科发展
通过实施中医药知识工程，可对中医药信息化过程中积累的海量数据进行分析与挖掘，建立跨越年代、流派、学说和病证的整体性知识模型，从而加深我们对中医辨证论治规律的认识，使中医药领域两千多年来积累的知识遗产得到有效整理和挖掘。
4 中医药知识工程的理论体系构建
中医药知识工程研究的核心任务是利用信息科学的理论和方法，对中医药知识体系的全部内容进行系统梳理和准确表达。可以说，中医药知识工程所研究和处理的核心对象就是中医药知识体系。两千多年以前的《黄帝内经》奠定了中医学的理论基础；经过两千年的发展，至今已经形成了一个以中国古代哲学为基础，以中医药学理论为架构，以临床实践经验为主体的知识体系[2]。
中医药知识体系有其自身特点和复杂性，对知识工程技术产生了独特的需求。中医特色的思想方法、含义模糊的中医概念以及中医专家的隐性知识都对知识表达、知识获取和知识利用产生重大影响和制约。因此，面向西医等其他领域的知识工程方法并不完全适用于中医药领域。中医药知识工程领域迫切需要一套符合自身特点的理论和方法，从而有效处理中医药知识的模糊性和复杂性，支持标准化知识体系的建设。因此，有必要对中医药知识工程的理论思想进行深入研究和系统总结，从而指导中医药知识的建模、获取、组织、存储、共享与服务等一系列工程实践活动。建立中医药知识工程的理论体系是一项繁重、长期的工作。本文主要围绕思维模拟、知识表示、知识获取、知识发现等4个主要方面，对中医药知识工程的理论思想、研究热点以及核心概念意涵进行简要论述，为今后的理论研究工作提供参考。
4.1 中医思维模拟研究
中医思维模拟是指在对中医思维进行深入分析的基础上，用计算机系统对中医的思维过程进行模拟，从而完成计算机辅助诊疗等复杂任务。中医深受中华传统哲学和文化的影响，产生了独特的思想方法和思维模式，包括“天人合一”“取象比类”以及“辨证论治”等等。中医药知识体系是中医思S的直接产物。开展中医药知识工程研究，首先需要深入理解中医的核心思维模式。
中医思维是一个复杂的思维过程，具有形象性、模糊性和整体性等特点，需要针对这些特点提出创新性的思维模拟方法。例如，“取象比类”是贯穿中医知识体系的思维模式，与中医其他的思想方法共同构成了中医“象思维”。在中医药知识工程领域，需要追溯中医“象思维”的思想源流，并采用认知语言学等学科方法对其进行分析，据此提出与之相适应的计算机模拟方法[11]。又如，中医辨证思维是一个涉及分析、综合、推理、归类、鉴别的复杂思维过程，需要将中医辨证理论与实际的病案结合起来进行分析，总结中医辨证思维的规律，从而建立合理、准确的中医辨证计算模型[12]。思维模拟研究在中医临床诊疗等领域具有潜在的应用价值。但首先需要在临床实践中对计算机建立的中医思维模型加以检验，以验证其准确性和实用性。
4.2 中医药知识表示研究
知识表示（knowledge representation）是指通过某种方案、数据格式或语言，将领域知识表达为计算机可直接处理的数据。知识表示处于知识工程的中心地位，它既是知识获取的基础，又是知识存储和运用的前提。为实现基于知识的系统，必须将领域知识表示为某种计算机可处理的形式，并录入到计算机系统中去，存储于知识库之中。知识表示的合理性直接决定知识处理的效率，对知识获取和应用的效果也有很大的影响。
广义上，知识表示的目标就是实现人类知识的显性化、机读化和结构化，从而支持自动推理，知识检索和知识发现等应用。知识表示方法有很多种，包括状态空间、谓词逻辑、框架、产生式、语义网络、与或图、Petri网等。这些方法适用于表示不同类型的知识，从而被用于各种不同的应用领域。如何选取或提出合理的知识表示方法，用最恰当的形式来表示中医证候、中药、针灸、温病、养生等各方面的知识，是中医药知识表示研究的重点问题。
目前，知识工程领域的一种主流观点是将建立一个知识系统的过程视为一种“建模”活动。知识建模（knowledge modeling）是指采用某种计算机方法构建一个“知识模型”，它在特定领域中能像专家那样解决问题。其本质是通过模型来表示知识，因此属于一种形式化的知识表示方法。近年来，采用本体等技术建立知识模型，已成为中医药知识分析的一种常用手段，也是中医药知识表示研究的一个主要方向[13-14]。
4.3 中医药知识获取研究
知识获取（knowledge acquisition）是指从专门的知识源中全面、系统地获取知识，并将其转换为某种计算机可处理的形式（如程序、规则、本体等）[15-16]。这里的知识源可以是人类专家，也可以是案例、教科书、论文、数据库、网站等知识载体。一般情况下，知识获取需要由“知识工程师（knowledge engineer）”与领域专家配合，共同来完成工作。知识工程师的任务是帮助领域专家激活隐性知识，完成知识的转换，建立基于知识的系统。
知识工程的一个典型场景是：一组知识工程师找到并访问特定领域的专家，听取专家的介绍，记录专家的经验性知识并将其表达为计算机可处理的形式，存入知识库中。将知识库与推理引擎结合起来，也就构成了一个新的专家系统。知识获取也必然涉及知识验证的问题：知识工程师需要对知识进行评审和验证，以确保知识的准确性。
知识获取是任何知识管理和知识工程的基础性工作。在中医药领域，知名老中医的经验和古籍文献占有重要地位，是知识获取的重点对象。一方面，知名老中医知识和经验的获取，是中医药知识获取的重要环节。它属于专家认知获取的范畴，也就是将专家头脑中隐含的知识转换为某种形式的显性知识的过程。另一方面，中医药领域产生了海量的古籍文献。古籍数字化对于中医药信息的快捷传播和永久保存具有重要意义。如何从数字化的古籍文本中有效提取中医药知识，则是知识工程所关注的问题。无论是通过专家访谈等方法获取领域专家的经验和实践方法，还是查阅大量文献搜集领域知识，都是复杂的、繁琐的工作，且多数情况下只能通过人工方法完成。因此，知识获取是中医药知识工程领域中面临的关键瓶颈[16]。如何突破“知识获取”瓶颈，也就成为知识工程研究的一个热点问题。
4.4 中医药知识运用研究
知识运用是指将领域知识库以及机器推理、知识发现等技术运用于科研、临床、教学等领域，辅助中医药工作者解决复杂问题并提升工作效率。知识工程在中医药领域的具体应用包括：四诊客观化研究、中医辨证规范化研究、方剂量效关系分析、中药新药发现、中医临床诊疗、中医教学等等。为使知识工程的成果产生社会效益和经济效益，促进中医药知识创新和学科发展，必须研究如何运用知识的问题。知识工程学不能逐一研究具体应用的过程或方法，而是研究在各种应用中都可能用到的共性方法，包括知识推理、知识搜索、知识发现、知识服务等。
传统上知识运用研究的一个中心问题是如何构建专家系y。中医专家系统是指用计算机人工智能技术来模拟著名老中医诊疗病人的临床经验，从而使该软件具有专家诊治病人的水平[8]。如前文所述，随着“中医关幼波诊疗肝病的计算机系统”的出现，全国兴起了一股研发中医专家系统的热潮。据陆志平等[9] 估计，中医专家系统已不下300个，并遍及中医的内、外、妇、儿、五官以及针灸等各科。专家系统能对中医四诊信息进行处理和解释，并产生临床推荐意见和临床警示，可用于辅助职业医师进行临床决策。该系统的构建涉及知识获取、机器学习、知识推理、知识搜索等多方面的理论和方法学研究。
自20世纪90年代开始，随着数据库技术的普及以及数据库内容的不断积累，使业务人员产生了从数据库中挖掘知识的愿望。为此，学者们将数据库技术与人工智能、统计学、机器学习等传统技术相互融合，产生了知识发现这一交叉学科[17]。知识发现（knowledge discovery in database，KDD），可被理解为“数据库中的知识发现”。近年来，中医团体探索将各种KDD方法应用于中医药领域。KDD被用于研究方剂配伍规律[18]，辅助中医开具中药处方[19]，解释中医证候的本质[20-21]，以及辅助基于中医药的新药研发[22]，都取得了良好的效果。KDD作为中医药知识分析和科研创新的一种新方法，也成为中医药知识运用研究的一个热点。
5 中医药知识工程的关键技术分析
中医药知识工程将本体（ontology）、文本挖掘（text mining）、语义网（semantic Web）等多种信息技术与中医药领域知识相结合，以促进中医药知识的创造、管理和运用。在下文中，围绕知识建模、知识获取、知识存储、知识发现等4个主要方面，对中医药知识工程中涉及的关键技术进行具体分析。
5.1 中医药知识建模技术
知识建模是将领域知识表达为计算机可处理模型（即知识模型）的过程，它是知识工程的基础。中医药知识体系与中华传统文化息息相关，具有鲜明的文化和语言特色，这决定了中医药知识建模的独特性。历代中医普遍采用“取向比类”等形象思维方法，中医药概念之间的关系错综复杂，中医文献中包含大量古汉语成分，这些因素导致中医药知识难于精确描述和定量刻画。需要对知识建模的方法和技术进行创新，并研究出一套符合中医药特点的知识建模框架，以支持中医药知识工程的实施以及知识服务平台的建设。
知识建模技术有很多种，技术人员所熟知的统一建模语言（UML）和实体关系模型（ER模型）都属于知识模型。本体是1990年代出现的知识建模方法，其核心任务是对领域概念体系进行系统梳理和准确表 达[13]。本体在复杂知识建模和自动推理等方面体现出技术优势，因此在生物医学领域逐渐成为主流技术。
近年来，中医药知识工程的一个热点是通过构建中医药领域本体，对中医药理论和知识体系进行辨认、梳理、澄清和永久保真处理。中医团体已经开展了基于本体的中医药知识建模方法研究，并实际构建了一系列领域本体[14] 。例如，中国中医科学院中医药信息研究所研制了“中医药学语言系统（Traditional Chinese Medicine Language System，TCMLS）”这一大型中医药领域本体[23] 。TCMLS对中医药领域的概念和术语系统进行了完整的表达，在中医药学研究中得到广泛应用。此外，本体建模的对象还包括阴阳、五行、脏腑、证候、中药、方剂等诸多领域。这些本体最终可被整合为一个完整的中医药领域本体，支持知识获取、知识发现、知识服务等中医药知识工程的后续工作。实践表明，本体可有效捕捉中医药领域的概念体系，并以概念为核心将中医药知识体系准确地表达出来，能够胜任中医药领域知识建模的任务。
5.2 中医药知识获取技术
如上文所述，中医药知识获取是一项复杂的工作，被公认为知识处理过程中的一个瓶颈，严重限制了知识工程和知识系统的发展。近年来，学者们主要试图通过“集体智能”和“机器智能”这两条路径来突破中医药领域的知识获取瓶颈。
“集体智能”是指组织大量领域专家一起编辑知识库，从而实现专家知识的共享与融合。实现集体智慧的关键在于建立合理的交流、协作和激励机制。随着互联网的迅速推广，中医界开始利用互联网技术建立各种面向中医药领域的知识工程平台，进行跨学科、跨组织、跨地域的协作式知识加工，开展了一系列大规模的知识工程项目，建成了一系列术语系统、领域本体、文献库、数据库和知识库。例如，中国中医科学院中医药信息研究所建立了基于互联网的“中医药虚拟研究院”，部署了一个协同知识工程平台，支持全国40余家机构，近300人进行协同工作[24-25]。在该系统的直接支持下，研制了“中医药学语言系统”[23]等一系列大型知识系统。实践表明，基于互联网的虚拟环境能将不同机构、不同地区的研究人员组织起来，有效解决资金分散、缺乏协调、研发能力不足等问题，实现知识工程的规模化[25]。
“机器智能”是指研发文本挖掘技术，使机器能够直接从文献等知识载体中提取结构性知识。文本挖掘在中医药领域已得到成功应用，能够显著提升知识库加工的效率[26]。但与生物医学领域的大量研究工作[27]相比，文本挖掘在中医药领域的应用仍处于早期探索阶段。需要针对中医药文献的特点，进一步研发实用的挖掘方法，提升挖掘结果的完整性和准确性，从而深度挖掘中医药文献中蕴含的知识。
5.3 中医药知识存储技术
知识存储（knowledge storage）特指在计算机系统中安全、可靠、有序地存储知识资源，以支持知识管理和知识工程应用。知识库是实现知识存储的重要支撑工具，也是知识工程的重中之重。知识库一般是针对特定领域以及问题求解而建立的，对领域知识进行全面收集和系统整理，进而对知识进行组织、分类和保存，以支持知识检索和查询。
构建中医知识库系统，是指用人工智能技术把中医药理论和专家的经验按规范化、标准化的格式组建成知识库[8]。知识库一般具有形式化、结构化、易查询、易操作等特点，能支持机器推理。传统上知识库主要是指采用谓词逻辑、框架等知识表示方法，在计算机系统中表示和存储的知识集合。但在中医药信息化实践中，人们也把文献库、数据库、本体等多种形式的知识载体统称为“知识库”。它们都能起到知识存储的作用，与自然语言处理、机器学习等方法相结合后仍可支持智能应用，因此称之为广义的知识库也不为过。
近年来，中医药知识库建设得到迅猛发展，在中医人体、中医疾病、中医证候、中医医案、中药、中医养生等方面都出现了知识库系统[28]。中医药知识库在中医药信息化中扮演着核心的角色，在文献整理、知识可视化、知识共享、临床诊疗、教学、研究等诸多方面取得实际应用，为中医药知识遗产的数字化保存和深度挖掘提供了创新性的手段。
5.4 中医药知识发现技术
知识发现是从数据中获取有效、新颖、有潜在应用价值和最终可理解模式的非平凡过程[17]。知识发现是人工智能、数据库、统计学、机器学习等多种技术相互交叉产物。知识发现在20世纪90年代提出之后，获得了广泛关注和迅速发展，产生了高频集、关联分析、分类、预测、聚类、孤立点分析、时序/序列分析等一系列行之有效的方法，还出现了Weka、Rapidminer等较为成熟的开源软件。这为知识发现技术在中医药领域的应用创造了条件。
中医在数千年的临床实践与理论研究中积累了海量的数据、文献和知识。如何利用这些宝贵资源就成了发展中医药必须面对的一个问题。而KDD所擅长的正是从海量的数据中寻找有意义的模式和知识，是分析中医药海量数据所需的理想技术手段。近年来，中医团体已开展了将频繁模式发现、关联规则发现、聚类分析、复杂网络分析等多种KDD方法引入中医药领域的若干探索。例如，使用关联规则发现等方法对方剂数据进行分析，来揭示方剂配伍规律[18]；通过知识发现方法辅助中医开具中药处方[19]以及中药新药研发[22]；通过基于隐结构模型的机器学习方法来揭示中医证候的本质[21]；使用文本挖掘方法从海量文献中挖掘新颖知识，构建并分析中医药复杂网络[20]。这些工作表明，面对中医药领域的海量数据，采用KDD技术进行有效的知识发现既是必要的，也是可行的[29]。
过20多年的发展，中医药知识发现的方法和技术已进入相对成熟期，针对中医药领域的各种问题都产生了一系列行之有效的方法。但成熟并不意味着完善，面对中医药数据描述多样化、数据仍不完备的特点，仍然需要对现有的KDD技术进行改进和发展，以满足中医药科学研究和知识创新的需要。
6 中医药知识工程的发展趋势
近年来，中医药知识工程实践取得长足发展，成功建立了大量的知识资源。但中医药知识资源往往服务于特定的医疗和研究机构，彼此之间异质、异构，难以实现集成与共享，形成严重的“知识孤岛”现象，成为长期困扰中医药知识工程领域的技术难题。中医药与西医等相关领域的知识资源也难以实现有效的关联，阻碍了跨学科研究的开展。
为此，学者们[6，30]提出使用语义网作为中医药数据表示标准，实现中医药内部的知识整合以及中西医领域的知识互联，从根本上解决“知识孤岛”问题。2001年，万维网发明人（T.B. Lee）在《科学美国人》上正式提出了语义网的构想，认为它将是一个机器可以理解的开放性信息空间[5]。语义网技术的核心优势在于将数据结构和存储方式各异的数据转换为统一格式并重新，从而实现数据资源的交换与集成。语义网为实现跨领域知识关联提供了理想的技术平台，有助于构建面向特定领域的大规模知识图谱，进而实现各领域知识图谱的关联与融合。语义网最终将发展为一个全球性的知识图谱，提供全面、智能的知识检索服务，促进知识共享和人机协作。
可基于语义网技术建立中医药知识图谱，从而实现中医疾病、中药、方剂、针灸、医案等中医药各门类知识资源的集成[30-31]。TCMLS作为一个包含10余万个中医概念以及100余万个语义关系的大型语义网络，为构建中医药知识图谱提供了相对完整的框架。鉴于此，于彤等[31]提出以中医药学语言系统为骨架，将中医药领域现有的术语资源和数据库资源融合起来，构成大规模知识图谱，并实现基于知识图谱的知识检索、知识展示和知识服务等功能。在未来，可进一步扩充中医药知识图谱，通过语义关系表达中医和西医之间的结合点，从而实现这两个领域的知识图谱的关联和融合。这套方法将使中医药知识资源接入全球互联的知识图谱之中，支持各种面向结合医学的知识共享、决策支持和知识发现应用，在中西医结合医学中发挥更大的作用和影响力。
6 小结
中医药根植于中华文化，源于中国传统哲学，是中华民族非常宝贵的知识遗产。中医药知识工程成为中医药知识遗产保护和知识创造的一种新模式，能有效推动群体性的知识创新活动，加速知识转化过程，促进知识的传播。
中医药经过数千年的发展，形成了一座伟大的知识宝库，这决定了中医药知识工程的巨大价值和艰巨性。中医药领域知识体系相当复杂，对知识工程技术提出了独特的需求。在中医药领域实施知识工程是一项极其复杂且具有挑战性的工作，其中还有很多尚未解决的科学问题和技术难题，需要进行长期的研究。展望未来，中医药知识工程必将成为中医药信息学学科体系的重要组成部分，也将在中医药科学研究和临床实践中发挥越来越重要的作用。
参考文献：
[1] 任廷革， 刘晓峰， 李庆业， 等. 从复方分析模型的研究看中医知识工程的意义[J]. 中国中医药信息杂志， 1999， 6（3）： 12-13.
[2] 杨斌. 中医知识工程的建立及其意义[J]. 世界科学技术――中医药现代化， 2000， 2（4）： 28-30.
[3] Schreiber G， AKKERMANS H， Anjewierden A， et al. Knowledge engineering and management： the CommonKADS methodology [M]. 1st ed. Cambridge， MA： The MIT Press， 2000.
[4] Brachman R， Levesque H. Knowledge representation and reasoning [M].San Francisco：Morgan Kaufmann Publishers Inc.， 2004.
[5] Berners-Lee T， HENDLER J， Lassila O. The semantic Web [J]. Scientific American， 2001， 284（5）： 28-37.
[6] 于彤， 崔蒙， 李敬华. 语义Web在中医药领域的应用研究综述[J]. 世界中医药， 2013， 8（1）： 107-109.
[7] Fayyad U， PIATETSKY-Shapiro G， Smyth P. From data mining to knowledge discovery in databases[J]. AI magazine， 1996， 17（3）： 37-54.
[8] 马斌荣. 中医专家系统与中医知识库[M]. 北京： 北京出版社， 1997.
[9] 陆志平， 李媛媛， 魏方方， 等. 人工智能、专家系统与中医专家系统[J]. 医学信息， 2004， 17（8）： 458-459.
[10] 孙燕. 中医知识工程研究进展分析[M]. 中国中医药信息杂志， 2010， 17（12）： 5-6.
[11] 于彤， 陈华钧， 顾拢 等. 中医象思维的OWL语义建模[J]. 中国数字医学， 2013， 8（4）： 29-33.
[12] 于彤， 崔蒙， 吴朝晖， 等. 基于语义Web的中医临床知识建模[J]. 中国数字医学， 2013， 8（11）：81-85.
[13] Gruber T R. A translation approach to portable ontology specifications[J]. Knowledge acquisition， 1993， 5（2）： 199-220.
[14] 李兵， 裘俭， 张华敏， 等. 中医药领域本体研究概述[J]. 中国中医药信息杂志， 2010， 17（3）：100-101，106.
[15] 路耀华. 思维模拟与知识工程[M]. 北京： 清华大学出版社， 1997.
[16] 陈瑜. 试论中医药领域的知识获取[J]. 医学信息学杂志， 2013， 34（3）： 89-92.
[17] FAN J， LI D. An overview of data mining and knowledge discovery[J]. Journal of computer science and technology， 1998， 13（4）： 348-368.
[18] 李文林， 段金廒， 赵国平，等. 方剂配伍规律数据挖掘的研究现状及思考[J]. 中国中医药信息杂志， 2008， 15（10）：92-94.
[19] QIAO S， TANG C， JIN H， et al. KISTCM： knowledge discovery system for traditional Chinese medicine[J]. Applied intelligence， 2010， 32（3）：346-363.
[20] ZHOU X， LIU B， WU Z， et al. Integrative mining of traditional Chinese medicine literature and MEDLINE for functional gene networks [J]. Artificial intelligence in medicine， 2007， 41（2）：87-104.
[21] ZHANG N， YUAN S， CHEN T， et al. Latent tree models and diagnosis in traditional Chinese medicine[J]. Artificial intelligence in medicine， 2008， 42（3）：229-245.
[22] 雷蕾， 慧敏， 崔蒙， 等. 中医药化学辅助研发系统的建设[J]. 中国中医药信息杂志， 2008， 15（8）： 100-101.
[23] 于彤， 贾李蓉， 刘静， 等. 中医药学语言系统研究综述[J]. 中国中医药图书情报杂志， 2015， 39（6）： 56-60.
[24] 崔蒙， 谢琪， 尹爱宁， 等. 中医药信息数字化虚拟研究院建设模式研究[J]. 上海中医药大学学报， 2008， 23（3）：5-8.
[25] 尹爱宁， 崔蒙， 范为宇， 等. 中医药虚拟研究院[J]. 国际中医中药杂志， 2006， 28（3）： 141-143.
[26] ZHOU X， PENG Y， LIU B. Text mining for traditional Chinese medical knowledge discovery： a survey[J]. Journal of biomedical informatics， 2010， 43（4）： 650-660.
[27] Rebholzschuhmann D， OELLRICH A， Hoehndorf R. Text-mining solutions for biomedical research： enabling integrative biology[J]. Nature reviews genetics， 2012， 13（12）： 829-39.
[28] 于彤， 钏叮 李敬华. 中医药知识库系统研究进展综述[J]. 中国医学创新， 2014， 11（18）： 142-144.
[29] 吴朝晖， 封毅. 数据库中知识发现在中医药领域的若干探索（Ⅰ）[J]. 中国中医药信息杂志， 2005， 12（10）： 93-95.
[30] CHEUNG K， CHEN H. Semantic Web for data harmonization in Chinese medicine [J]. Chinese Medicine， 2010， 5（1）：1-5.
[31] 于彤， 刘静， 贾李蓉， 等. 大型中医药知识图谱构建研究[J]. 中国数字医学， 2015， 10（3）： 80-82.
Knowledge Engineering for Traditional Chinese Medicine： A Review of Theoretical System and Key Technologies
Yu Tong
Information Institute of Traditional Chinese Medicine， China Academy of Chinese Medical Sciences，
Beijing 100700
