臺灣博碩士論文加值系統

本論文提出一雲端門診輔助推薦系統以協助使用者初步判斷可能罹患的疾病，並推薦適合的醫師以供看病之參考。系統主要的設計理念是使用OWL語言建置醫療知識本體，SWRL規則語言設計疾病推論法則，並在Google Application Engine 上建立此系統。此系統的特色為：讓使用者以情境模擬方式正確的輸入個人症狀，進而推薦適合的醫師；做為醫師和病患初期溝通的平台，醫師可用情境模擬，協助病患了解目前身體所遭遇到的問題；病患藉由情境摸擬來描述身體的疼痛，如此可適時填補醫病關係因為醫療專業術語不同的理解程度，而間接的造成醫師的判讀錯誤；往後更可適時藉由醫療背景的專科人員擴充資料庫讓系統更精準。系統完成後，以專業的醫師、護理人員、藥師和一般使用者進行實驗，以問卷統計方式來分析系統所推論的病例資訊的實用價值性及疼痛知識本體階層的執行效能。最後進行實驗結果討論並給予結論與未來研究。

This thesis proposes a cloud system for outpatient assistance and recommendation, which can help users make a preliminary judgment of potential diseases and recommend suitable physician as a reference for treatment. Primary design concept of this system includes using OWL language to construct medical knowledge ontology, adopting SWRL language to design disease inference rules and establishing such system on Google Application Engine. The features of the system are: it makes users accurately input personal symptoms through situation simulation and thus recommending proper physician; it acts as a platform for early-stage communication between physician and patient; doctors can utilize the situated simulation for doctors to assist patient in knowing his/her current physical problem; Patients can describe physical pain by situation simulation to prevent physician’s misjudgment indirectly caused by doctor and patients’ different comprehensions of professional medical terms; professionals with medical background will be invited to enlarge database and thus make the system more precise in the future. After its completion, the system was used to conduct an experiment on the 57 persons containing of the professional physicians, nurses, pharmacists and general users to analyze the performance of the system by questionnaire. Finally, experimental results are discussed and conclusions and future works are given.

摘要[i]
英文摘要[ii]
誌謝[iii]
目次[iv]
表目錄[vi]
圖目錄[vii]
第一章 緒論[1]
1.1 前言[1]
1.2 研究動機[1]
1.3 研究目的[2]
1.4 研究限制[3]
1.5 研究架構[3]
第二章 文獻探討[4]
2.1 疼痛醫學臨床症狀[4]
2.1.1 疼痛的定義[4]
2.1.2 疼痛的機制[4]
2.1.3 疼痛的種類[5]
2.1.4 疼痛的原因[5]
2.1.5 背部的疼痛[6]
2.2 醫療專家知識系統[7]
2.2.1 本體論Ontology[7]
2.2.2 語意網Semantic Web[8]
2.2.3 醫療領域相關研究[8]
2.2.4 醫療本體研究工具[10]
2.3 雲端技術的發展與應用[11]
2.3.1 雲端資料庫Jiql[13]
2.4 問卷調查方法[14]
第三章 研究設計[15]
3.1 系統雛形架構[15]
3.2 推論引擎概念[16]
3.2.1 推論引擎架構[16]
3.2.2 系統運作流程[17]
3.3 疼痛知識本體和語意網規則建置[18]
3.3.1 定義疼痛知識本體OWL DL類別屬性與實例[18]
3.3.2 JESS事實庫與法則庫[21]
3.3.3 藉由JESS推論引擎進行模擬並導向雲端系統[22]
第四章 系統實作與展示[23]
4.1 運用Protégé 建置OWL疼痛本體及SWRL語意規則[23]
4.1.1 建置OWL疼痛知識本體[23]
4.1.2 定義SWRL Atom限制與Imp法則[26]
4.1.3 藉由RACER及SWRL2JESS轉換事實庫與法則庫[27]
4.2 將OWL疼痛知識本體和SWRL法則導入JESS引擎[28]
4.3 Jiql.jsp移植疼痛知識本體至雲端資料庫[28]
4.4 系統展示[30]
4.5 系統評估與實驗結果[30]
4.5.1 系統評估[30]
4.5.2 實驗結果[32]
第五章 結論與未來研究方向[35]
5.1 結論[35]
5.2 未來研究方向[36]
參考文獻[37]
附錄
附錄一：評估問卷[40]
附錄二：開發環境安裝和建置及疼痛本體[42]

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42.Eclipse ,http://zh.wikipedia.org/zh-tw/Eclipse retrieved by 2013.05.02
43.GAE ,http://wikipedia.org/zh-tw/GAE retrieved by 2013.05.02
44.Jess ,http://wikipedia.org/wiki/Jess retrieved by 2013.05.02
45.Jiql ,http://www.jiql.org retrieved by 2013.05.02
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47.Pain ,http://en.wikipedia.org/wiki/Pain retrieved by 2013.05.02
48.Protégé ,http://wikipedia.org/wiki/Protégé retrieved by 2013.05.02
49.RacerPro ,http://semanticweb.org/wiki/RacerPro retrieved by 2013.07.28
50.Semantic Web ,http://wikipedia.org/wiki/Semantic Web retrieved by 2013.07.28