2008年南昌大学：Rough集在临床诊断中的有效应用与规则提取

本文主要探讨了如何利用Rough集理论（一种处理不确定性、不分明性和模糊性知识的软计算方法）从临床数据中提取诊断规则，以提升医学诊断的效率和精确性。作者聂斌、王命延、于海茧和胡玲芳针对医学领域的特点，提出了一个改进的流程，主要包括四个步骤： 首先，他们采用了简化的分明矩阵方法对临床数据的信息表属性进行约简，这有助于减少冗余信息，提高数据处理的效率。这种方法在保持分类能力的同时，剔除了不必要或无关的属性，使得后续规则提取更加清晰。 接着，根据属性中特征粗糙包含度将数据集划分为不同的组。粗糙包含度是Rough集理论中的核心概念，它衡量了一个属性集合对个体的覆盖程度，有助于识别关键特征和疾病的关联。 第三步，作者在每个组内进一步区分疾病类别，通过比较和分析数据的模式，找出与特定疾病相关的明显特征。这种方法更贴近医学专家的诊断模式，提高了规则的准确性。 最后，通过合并第二和第三步的结果，为每一个决策属性生成相应的诊断规则。这些规则简洁明了，可以直接应用于临床实践中，帮助医生快速做出准确的诊断，从而避免病人进行不必要的检查，节省医疗资源。 总体而言，本文的研究成果展示了Rough集理论在医学诊断中的实际应用潜力，不仅提高了诊断效率，还关注到了患者的实际需求和经济利益。这为医学信息系统的优化和智能诊断提供了新的思路和技术支持。该研究在2008年发表在《南昌大学学报(理科版)》上，被归类为自然科学论文，其研究成果在当时具有较高的学术价值。