项目背景：
医疗在知识领域有它的复杂性，学医的都是几十本书一路背过来。如何进行医疗数据的采集和分析，是一个长期以来的问题。数据采集的质量，直接影响到后期的利用，比如数据的集成，分类，统计分析，决策。
目前常见的数据采集方法有两种，自然语言处理和结构化数据录入。自然语言处理，让用户以自然语言的录入，然后用一定的算法获取机器可以分析的数据；结构化录入多则在用户录入之前，预先设定界面和录入数据的约束，实现直接获取机器可以分析的数据。
两者的优缺点，医药信息专业本科生上课应该都学过，谁来回答？呵呵
结构化数据录入多分为模型编辑器和用户录入界面，常见的有microsoft office的Infopath，还有包老师译文中提到的opensde。
把模型编辑器和用户录入界面分开，可以让系统更加灵活，自定义，重用和共享模板。然而，静态的模板缺乏对上下文语义的分析,因而模板在界面出现不符合逻辑的展现。比如， 前文问到病人性别，答复是男性，后文还有月经史的病史询问，又如，病程记录无法模板化。为了弥补这些，静态的模板往往做得非常笼统，求全而失去对细节的深入把握。或者非常的详细，导致很多无关的内容被展现，影响了用户的浏览速度和录入的效率。静态模板也缺乏一个标准的词汇库，来实现录入的数据的标准化。
项目方法学：
在这个开源项目中，我们将和大家互相讨论学习，针对上面两个问题，进行研究，提供一些可行的解决方案。比如，把模板拆才分成很小的结构，然后设置之间的逻辑。借用一种逻辑描述语言 ontology web language，把全部行业知识建模成一个知识库，然后在知识库的上层使用一种工作流引擎。根据用户前期录入的答案，自动运算，根据运算结果，调用并且组合新的录入模板，在逻辑上实现连贯和一致性，实现前台界面的更加灵活的展现。
本次开源项目从起点开始做起，逐渐深入。适合本科生参与。
项目时间：
项目分为四期，技术储备期，项目策划期，开发，评估。
在技术储备，报名人员主要分为两个群体学习：知识建模人员，要求具备医疗知识，主要学习如何建模；计算机编程人员，要求具有基本的编程书水平。
目的：
建立一个以项目为基础的，有进程和进展的学习和讨论空间。主要目的不是最终那个程序，而是这个自我提高的过程：
我们可以讨论，学习新的技术；我们可以结识新的同道；我们可以拓展自我发展的新空间。
开发工具，java，C#.
数据库：MySql
应用前景：
医疗的，可以考虑为电子病历，或者其他科室的智能化数据采集。
药品管理，配伍禁忌的反馈。
非医疗的：
电脑售前咨询系统：
比如，设计computer hardware ontology，比如，945主板支持两个内存条插槽，每个最大1G的内存，只能用到PC4200的速度。然后用户录入一些信息，问，什么电脑配置合适?
系统自动生成 您需要买 945主板，2个1G的内存。
大学信息管理系统：
北大owl ontology导入，我要在去地球物理系找张**教授，查询owl,返回一个XML,call google api,在googel map上面标出北大该学院的位置。
所有大学适用，大家可以建立自己学校的地理owl。
公司内部知识管理系统：
公司业务模型owl.
这几个系统，设计都是类似的，一个数据采集界面，数据存入owl,call 推理引擎（inference engine），实现决策，把决策返回界面，或者call其他的web service，实现其他的功能，比如gmap展现界面。
当然，该领域的知识模型的创建才是关键。
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感兴趣的同道报名请跟帖：
报名模板：
网名：
联系方式：（倾向于使用MSN）
报名参加组：建模 or 编程
长处：（比如从事过什么方面的工作，研究）
目前状况：
java or C#：分四个组，A. 会用java or C#连接数据库，B.会用java SAX,DOM or c# msXML处理XML C.会用java写 eclipse 插件 D.会用java处理owl
owl 建模：分三个组：A.对某个行业领域专长,比如心内科医生 or 计算机界面高手，B.会用visio做一些模型C.会用owl editor，比如 stanford protege
每周能够参与的时间：
期望在项目中和大家学习分享什么？
对项目的一些建议：
Daniel Chen将为大家建立邮件列表。
[ 本帖最后由 南京猿人 于 2007-5-11 14:29 编辑 ] |
发表于 2007-4-27 11:13:04
发表于 2007-4-27 13:56:46
发表于 2007-4-27 14:25:51
