基于决策树的智慧医院导诊系统开发与应用

关键词：智慧医院；导诊系统；决策树；疾病诊断；症状识别

中图分类号：TP391 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）03-0049-04 开放科学（资源服务） 标识码（OSID） ：

0引言

智能医疗领域正在获得越来越多的关注和投资。美国在这方面尤为突出，主要将人工智能应用于可穿戴设备和医疗诊断等领域，特别是在决策支持和个性化推荐等医疗诊断系统方面投入了大量精力[1]。此外，美国还大力研究人工智能在医疗并发症预测中的应用。

日本和欧盟同样在推动人工智能在医疗领域的应用[2]。日本发布了《机器人新战略：愿景、战略、行动计划》，并通过智能机器人在疾病分析、医疗推荐和后期护理中的应用，缓解了医疗人员的压力。日本政府还积极招募企业、医院和学校参与人工智能医疗项目，将人工智能技术应用于病例数据处理和影像分析建立AI医院，以缓解医疗资源短缺和压力问题[3]。

欧盟则专注于微型机器人的研究，这些机器人可以在心血管和神经等领域进行精细的医疗操作。同时，欧盟在疾病分析和精准医疗推荐方面的研究也取得了显著进展，致力于提升患者的就医体验。英国脱欧后，尽管不再与欧盟在医疗上互通，但同样加大了智能医疗研究的力度。英国政府发布了《人工智能：未来决策的机遇与战略意义》等文件，利用大数据技术分析病人情况，提供医疗推荐，并进行大型流行病的早期预测和后期跟踪[4]。

我国在智能医疗领域也走在前列，发布了《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，表明我国将大力发展智能医疗产业，完善智能医疗体系[5]。我国将人工智能技术逐步应用于医疗推荐、影像分析和治疗辅助等多个方面，同时加大医疗辅助机器人的研发，使其在诊断和护理等方面为医护人员和患者提供便利，提高整体的就医体验和效果。

在全球范围内，各国政府都在积极出台政策，支持智能医疗技术的发展，以应对新时代医疗卫生领域的挑战。智能推荐技术已成为各国研究的热点之一，而智能导诊作为其在医疗领域的具体应用，具有重要的研究价值。如何帮助患者根据自身病情快速、准确地获取分诊信息和科室推荐，已成为智慧医疗领域亟待解决的关键问题。

综上所述，智能医疗技术正在全球范围内蓬勃发展，而智能导诊作为其重要应用领域，必将在未来医疗服务体系中发挥越来越重要的作用。

1 需求分析

目前，线下导诊服务面临人手不足、效率低下和无法应对高峰期等问题，尽管线下门诊已增设导医岗位，帮助患者进行科室和医生的选择，但排长队的现象依然严重[6]，这不仅浪费了患者的时间，还增加了医院的负担，尤其是在就诊高峰期，问题尤为明显；线上挂号系统虽然方便了患者预约，但缺乏精准的病症识别和医生推荐功能，导致患者挂号盲目性高。智能导诊系统的必要性在于它能够结合病症诊断模型和医生擅长领域，为患者提供精准的导诊和预约服务，从而提高就诊效率和医疗服务质量。后疫情时代，公众对公共卫生安全的重视程度日益提高，线上预约挂号凭借其便利性和安全性，逐渐成为患者的首选。线上挂号的普及，不仅是疫情期间的特殊现象，更是其自身优势的体现。然而，目前的线上挂号系统普遍存在智能化程度不高、指导性不足的问题，难以帮助患者精准地选择适合的科室和医生。这导致了很多患者在挂号后发现自己选择的科室或医生并不符合自己的病情，进而需要重新挂号，甚至在某些情况下延误了最佳治疗时机。为了解决这一问题，系统需要一个实用性强的智能导诊系统，能够有效地引导患者进行科室和医生的选择。

通过对大量病历数据和就诊记录的分析，系统可以识别出各种症状与科室、医生之间的最佳匹配关系。此外，系统还可以根据医生的专长、经验和患者的反馈，不断优化推荐算法，提升推荐的准确性和满意度。此外，为了提升用户体验，智能导诊系统还应注重用户界面和交互设计，方便患者输入信息、获取结果。系统还可以提供在线咨询服务，解答患者的疑问，进一步提高就诊的便利性和体验。最后，智能导诊系统的实施还需考虑与医院现有信息系统的无缝对接，确保数据的实时同步和安全性。这包括与医院的电子病历系统、预约挂号系统和医生排班系统的集成，实现信息的共享和统一管理。在电子医疗系统中，导诊应用系统主要包括智能问诊系统、健康管理系统和病情预测系统。智能问诊系统通过自然语言处理技术，实现患者自助问诊和初步诊断；健康管理系统整合个人健康数据，提供个性化的健康建议和预警；病情预测系统基于大数据分析，预测疾病发展趋势。这些系统的特点和优势在于智能问诊系统提升了就医效率，健康管理系统促进了日常健康维护，病情预测系统则提高了疾病预防能力。但目前主要存在数据隐私和安全性、系统操作难、基础设施不足等问题，对此本文设计一种易操作的本地PC端智慧医院导诊系统。其操作简单、同时数据离线不存在数据隐私安全问题。本地PC端智慧医院导诊系统的优势在于数据安全、快速响应、定制化和资源整合，但其局限性包括维护成本高、硬件依赖性强、可扩展性差以及灵活性不足。尽管能有效提升医院内部的导诊效率和服务质量，仍需平衡其投入与维护成本。

2 智能诊断方法

决策树是一种常用的监督学习算法，可用于分类和回归任务。其基本原理是将数据集递归地划分为更小的子集，并逐步构建与之关联的树形结构。决策树的每个内部节点表示一个特征（或属性） ，每个分支代表该特征的一种取值，而每个叶节点则表示一个类别标签（或回归值） ，其流程如图1所示[7]。

决策树的构建过程通常采用递归分治策略。首先，选择最优特征作为当前节点的划分标准。这个选择的依据是某种衡量标准，如信息增益、信息增益比或基尼指数。信息增益是一个用来衡量一个特征对分类有多大帮助的指标。信息增益越大，说明用这个特征来划分数据能得到更清晰、更有用的信息。举例来说，如果你用“是否下雨”这个特征来判断是否带伞，信息增益会告诉你这个特征能多大程度上帮助你准确预测带伞的情况。信息增益比是对信息增益的一种调整，用来避免一些特征因为取值过多而显得不公平。例如，假设你有一个特征可以将数据划分为很多小组，这样的特征可能看起来信息增益很高，但实际对分类帮助并不大。信息增益比通过考虑特征的分割方式来调整信息增益，使得特征的选择更加公平和可靠。基尼指数是用来衡量一个数据集的“纯度”的指标。基尼指数越低，说明数据集的纯度越高，即大多数数据点属于同一类。简单来说，基尼指数帮助你了解数据集的杂乱程度。如果一个特征能将数据集划分得很干净、每个部分几乎都是同一类，那么这个特征的基尼指数会很低，说明它是一个很好的划分标准。剪枝包括预剪枝和后剪枝。预剪枝是在构建树的过程中提前停止树的生长，而后剪枝则是在树构建完毕后，移除那些对分类结果贡献不大的节点。决策树的优点在于其简单直观，易于理解和解释。它能够处理数值型和类别型数据，并且在特征选择时无须进行特征缩放。在树的构建过程中，为了防止过拟合，通常会设置停止条件，如树的最大深度、节点中最少样本数或信息增益阈值。此外，还可以通过剪枝技术进一步简化决策树。

本文所使用数据来源于网络公开诊断数据集，其输入数据包含132个特征采用WEKA程序中决策树分类模型进行建模，其数据集共包含41种不同病症（每种病症含有120个样本数据） 共计4 920个样本。通过构建病症诊断模型其结果如图2所示，诊断模型正确率为98.0894%，平均绝对误差为0.0009，相对绝对误差为1.8997%。

3导诊系统介绍

导诊系统其图形化界面是基于tkinter模块进行开发的，其总体流程如图3所示。该系统由数据库维护中的用户登录凭据组成，每当用户登录到导诊系统时，它都会比较数据库中存在的凭据，如果用户是新用户，则允许用户注册。然后导诊系统询问有关疾病诊断的问题（比如一些症状），用户是否有这种特定的症状。用户需要选择“是”或“否”，根据用户的回答，导诊系统使用决策树分类方法预测疾病。所提出的方法不仅可以预测疾病，而且可以为特定疾病的治疗提供最适合的科室信息。

具体运行步骤如下所示。

步骤1：运行程序，第一步会弹出账户登录页面要求用户登录或注册，如图4所示。登录/注册的页面。如果用户已经有账户，用户登录即可使用。如果用户没有账户，则需要注册一个新账户，如图5所示。注册成功页面如图6所示。

注册完成后，点击“点此继续”选项即跳转步骤3。

步骤2：当用户非首次使用时，选择账户登录窗口。用户根据提示输入自己的用户名与密码。在从数据库中确认用户详细信息后，会出现一个显示登录成功的弹出窗口（图7登录确认）

步骤3：登录成功后系统首先进行自检，如图8所示。点击开始按钮后，导诊系统引用本文构建的决策树导诊模型开始运行并向用户询问提问，用户必须根据决策树导诊模型中相应的症状满足情况选择“是”或“否”按钮。当用户点击“是”时，决策树导诊模型会显示推断的疾病种类和其相应的疾病症状，同时也为患者提供最适合的诊断科室和南华大学附属南华医院相应科室的网站链接，如图9所示。

4 结论

医疗卫生事业关系国计民生，而科室分诊作为患者就诊流程中的重要环节，对提升医疗服务效率和患者就医体验至关重要。患者在前往医院就诊时，首先需要选择适合的科室。然而，由于缺乏专业知识，患者在实际就诊过程中常常难以准确选择科室，这不仅会导致重复挂号、浪费医疗资源，甚至可能延误病情。因此，解决科室分诊问题对于提升患者就诊效率至关重要。针对患者缺乏专业知识、难以准确选择科室的问题，本文提出了一种基于决策树的人工智能科室分诊算法，并开发了一套南华大学附属南华医院导诊系统。基于决策树的智慧医院导诊系统具有精准导诊、提高效率、个性化服务和数据驱动的优势，能够有效提升医院服务质量并节省资源。然而，它也存在数据依赖、过拟合风险、功能有限和维护成本高的局限性，需要在使用和维护过程中加以注意。

该系统通过用户选择相应的症状信息，能够推荐合适的科室。这套系统不仅能帮助患者快速找到合适的科室和医生，还能减少因错误挂号而浪费的时间和资源。通过智能化的分诊和推荐服务，患者的就医体验将得到显著提升，医疗资源也能得到更有效的利用。未来系统将根据患者的症状和病史结合医生的擅长领域，通过大数据分析和机器学习技术，为患者提供个性化的医生推荐和预约服务，简化就诊流程，进一步提升医疗资源的利用效率和患者的满意度的就诊流程，提高就诊效率。