基于案例推理在健康科学核心文献中的研究主题
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发布时间: 2025-08-22 02:12:31 阅读量: 2 订阅数: 9 


数据挖掘进展:应用与理论方面
# 基于案例推理在健康科学核心文献中的研究主题
## 1. 引言
基于案例推理(CBR)在健康科学领域(CBR - HS)的研究始于20多年前,在过去十年中取得了巨大的发展。国际上有一批研究人员专注于该领域,形成了核心研究群体。2003年至2009年连续举办了七场专门的会议研讨会,同时相关期刊也发布了六个特刊。此前对该领域的研究多为定性调查,因此需要更系统和自动的方法来跟踪研究进展。为实现对这一跨学科研究领域的半自动化元分析,我们开发了一种分类和索引方案。
## 2. 方法
虽然CBR在健康科学中的具体应用已在多项调查中被讨论,但目前自动方法在分析CBR整体趋势时未能识别出CBR - HS这一细分研究领域。这可能是由于健康科学应用领域的多样性,因此需要能够对不同领域文档进行分类的索引系统。我们开发了一种可在不同组件中进行细化和汇总的分类和索引系统,借助医学主题词表(MeSH)实现特定领域的索引。
本次研究选取的CBR - HS相关论文涵盖了1993年至2011年的16场欧洲和国际案例推理会议、7场健康科学CBR研讨会、5个相关特刊、2场DARPA研讨会以及相关调查论文,共156篇论文被纳入分类方案进行索引。
## 3. 分类系统
CBR - HS分类方案采用分层架构,包含五个不同类别:
1. **领域(Domain)**:健康科学领域广泛,选择使用MeSH描述符作为分类的第一级,同时文章的出版日期也是区分相关性的重要因素。
2. **目的(Purpose)**:CBR系统的目的可分为医疗目的和研究目的。医疗目的包括治疗、诊断、分类等;研究目的包括调查、评估、探讨CBR的作用等。早期多数系统以诊断为主,近年来治疗系统逐渐增多。
3. **记忆和案例管理(Memory and case management)**:该类别涵盖案例的表示和组织方式,代码包含案例格式和记忆结构标志。常见的案例格式有图像、信号、时间序列数据等;记忆结构包括原型、聚类、概念等。记忆组织方式多样,从扁平记忆到决策树和概念层次结构都有体现。
4. **推理(Reasoning)**:CBR的推理方面包括经典的检索、重用、修订和保留步骤,研究人员还增加了更多方面,每个步骤可进一步细化。
5. **系统设计(System design)**:CBR系统的构建通常结合多种技术,常见的有基于规则的推理、机器学习和数据挖掘等。系统设计分类还需考虑CBR在系统中的角色,以及是否使用额外技术。
| 分类类别 | 具体内容 |
| ---- | ---- |
| 领域 | MeSH描述符,出版日期 |
| 目的 | 医疗目的(治疗、诊断等),研究目的(调查、评估等) |
| 记忆和案例管理 | 案例格式(图像、信号等),记忆结构(原型、聚类等),记忆组织方式 |
| 推理 | 检索、重用、修订、保留等步骤 |
| 系统设计 | 结合的技术(规则推理、机器学习等),CBR角色 |
## 4. 全局概况
核心CBR - HS文献在1987年至2011年间共发表了156篇论文,来自179位不同作者,平均每位作者发表2.27篇,范围在1至27篇之间。这些论文在Google Scholar上的总引用数为3237次。
从论文数量的演变来看,该领域的研究生产力呈稳定增长趋势,2003年首个CBR - HS研讨会之后,论文数量迅速增加。
在影响力方面,表1列出了基于Google Scholar引用数的10篇高影响力论文。早期的开创性论文虽未提及CBR,但为该领域的可行性和发展方向奠定了基础,可视为种子论文。后续论文在种子论文的基础上逐渐发展,部分论文如医学图像解释相关论文也具有重要意义。
| 排名 | 论文 | 年份 | 引用数 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 1 | Concept learning and heuristic classification in weak - theory domains | 1990 | 290 |
| 2 | Reasoning about evidence in causal explanations | 1988 | 239 |
| 3 | Protos: an exemplar - based learning apprentice | 1988 | 156 |
| 4 | Case - based reasoning in CARE - PARTNER: gathering evidence for evidence - based medical practice | 1998 | 86 |
| 5 | Cased - based reasoning for medical knowledge - based systems | 2001 | 83 |
| 6 | Using experience in clinical pr
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