多学科协作诊疗：基于改进K-NN和SVM的决策支持系统

"本文提出了一种基于改进K-NN分类算法和SVM的多学科协作诊疗决策支持系统，旨在提高诊疗精度和数据分类准确性。该系统通过构建数据库系统、人机交互界面和诊疗推理模块，利用改进的K-NN算法和SVM进行推理，搜索相似病例，进行相似度匹配，并结合CDA实现算法融合，有效支持多学科诊疗决策。实验证明，该系统在提高诊断正确性、降低误诊率方面表现出色，运算复杂度低。" 在当前的医疗领域，诊疗决策支持系统通常依赖单一学科的决策方法，这可能会限制其诊疗精度和数据分类的准确性。针对这一问题，该研究提出了一种新的多学科协作诊疗决策支持系统。这个系统的核心在于诊疗推理模块，它结合了改进的K-NN分类算法和SVM（支持向量机）来建立推理引擎。 K-NN算法是一种基础的分类方法，基于“物以类聚”的原则，通过找到样本最近的邻居来决定样本的类别。然而，原始的K-NN算法存在计算量大、易受异常值影响等问题。因此，研究人员对其进行了改进，以提高分类效率和抗噪声能力。SVM是一种有效的监督学习模型，尤其在小样本情况下表现优秀，能处理非线性分类和回归问题。 在这个系统中，诊疗推理模块利用改进后的K-NN算法搜索与患者病症信息相似的病例，进行相似度匹配，这有助于发现潜在的关联和规律。同时，SVM被用于进一步优化分类过程，通过构建非线性决策边界来提升分类的准确性。通过引入CDA（临床文档架构），系统能够更好地整合和理解来自不同学科的医疗信息，促进多学科协作。 实验结果显示，基于改进K-NN和SVM的决策支持系统在诊疗决策精度上显著优于传统系统，平均评价指标达到95.98%，分类结果准确率高。这意味着在该系统的辅助下，医生可以更准确地诊断疾病，降低误诊率。此外，系统的运算复杂度较低，意味着在实际应用中能够快速响应，提供及时的决策支持。 该研究提出的多学科协作诊疗决策支持系统结合了改进的K-NN算法和SVM的优势，通过CDA实现了多学科信息的有效融合，为医疗决策提供了更精准、高效的工具，对于提升医疗服务质量和患者安全具有重要意义。