兽医信息学课件

兽医信息学VeterinaryInformatics 兽医信息学的概念兽医信息学的研究方法国内外研究现状 主要内容 科学技术的飞速发展 导致了各领域知识和信息的快速膨胀 兽医学领域的信息和知识在数量和来源上正在迅猛增长 对于这些数量庞大的新事实 新数据和新观点 人们在获取 认识和利用等方面却出现了一系列问题 知识缺乏 因为面对海量的知识和信息 他们无法获取他们所需要的有用知识 难以跟上新知识增长的步伐 不熟悉结果表示中所提供的新术语 这个复合性的问题导致了将最新兽医学知识应用于临床实践的延迟 每月有大量应用性研究结果发表 但却需要花几年的时间对其进行评价 并把它们应用于一般的临床实践中 兽医实践的科学基础远远落后于兽医研究 实践和知识之间的差距正在拉大 因此 人们做出武断决策可能性在增加 该问题的存在会持续地影响兽医实践的质量 要解决这个问题就必须用专业的水平去彻底的研究兽医信息学 兽医信息学的概念 兽医信息学 VeterinaryInformatics 是一门应用信息科学 工程学和计算机技术 系统地处理有关动物疾病和健康的数据 信息和知识 以支持兽医教育 研究和实践的学科 兽医信息学是伴随着信息学和计算机技术的进步而发展起来的 信息和计算机技术在兽医领域的应用开始于上世纪60 70年代 经过几十年的发展 在信息技术比较发达的国家其研究已经相当深入 应用范围也已经相当广泛 而在一些信息技术和计算机技术普及比较晚的国家 兽医信息学的发展尚处于起始阶段 我国到目前为止 还没将兽医信息学作为一门专门的兽医专业的学科来普及 其发展还处于一个比较低的水平 从应用到相关技术研究还有待于步入一个更高的层次 兽医信息学的目的 解决有关兽医学数据 信息和知识处理的问题 研究与兽医学和动物健康有关的数据 信息和知识处理的一般原理 其最终的目的是提高对动物疾病研究和教育的水平 为处理与兽医学数据 信息和知识有关的问题 以及研究其基本的原理 兽医信息学必须使用恰当的方法和工具 除发展其自身的方法和应用信息学的一般方法之外 兽医信息学还涉及数学 生物统计学 经济学 语言学和动物生理学等学科 兽医信息学的研究对象 包含所有形式的兽医学信息 包括文本 数字 数学模型和图像 X光片 显微照片 等 如电子病例记录 疾病诊断专家系统及决策支持系统 图像数据获取和生物统计与建模等 1 电子病历 在计算机没有引入兽医领域之前 动物病历主要是以人工的方式记录在以纸为主要载体的媒体上 由于载体本身的特性所限 采用这种记录方式进行病例记录 当积累到一定数量后 由于记录载体体积庞大给应用和管理造成很大的困难 电子病例 electronicmedicalrecords EMRs 的出现有效地解决了这个问题 使兽医能够为用户提供计算机化的标准化的病例记录 实现了对动物的健康状况进行长期跟踪 并提供长期的健康咨询服务和制定保健计划 对于用户 可以在家通过网络随时查看自己宠物的病例记录 从而清楚地了解它们的健康状况 1 电子病历 另外 一个养殖场动物电子病例为疾病控制职能部门提供了流行病学分析的原始资料 通过对其进行统计分析 制定科学的疾病控制和扑灭计划 同时电子病例记录也是发现新出现疾病的重要途径 在兽医信息学发展比较早的国家 电子病例记录系统已经相当成熟 已经形成了一系列的行业规范和标准 这种标准的形成 使得在整个国家或者大部分地区均采用同样的标准进行病例采集 管理 交流和分析等 有利于流行病学分析 疫病控制和相关疾病控制措施的制定 目前 信息技术在兽医实践中的应用已经相当普遍 2 决策支持系统 兽医决策支持系统 Decisionsupportsystem 是指在动物疾病控制中用于辅助决策者进行疾病控制策略制定的计算机程序系统 兽医领域的决策支持系统主要分为两类 一是疾病诊断系统 另一个是疾病控制决策支持系统 专家系统是疾病诊断决策支持系统最为常见的形式 疾病控制决策支持系统主要是一些流行病学分析系统 疾病控制经济学分析系统 疫情监测系统和疫情预警预报系统等 专家系统是利用知识和推理解决领域中只有专家才能解决的难题的计算机程序系统 在世界范围已经有大量的动物疾病诊断专家系统投入应用 如牛病诊断系统CaDDiS 禽寄生虫病专家系统PPES 家畜寄生虫专家系统LPES 牛福利信息 专家系统OxWISE等 我国也开发出一些动物疾病诊断专家系统 如北京佑格公司的系列动物疾病诊断专家系统 江苏农科院的鸡病诊断专家系统和东北农业大学的牛 猪和犬病诊断专家系统等 虽然已经有大量的专家系统投入到动物疾病诊断实践中 这并不意味着动物疾病诊断专家系统已经完全成熟 相反 随着专家系统本身的发展和应用的深入 用户对动物疾病诊断专家系统的要求也在不断提高 专家系统将向着诊断过程更加高效 准确 智能程度更高和操作更加方便的方向发展 疾病控制决策系统因其涉及到疾病控制决策的各个环节 因而有大量的不同类别的决策系统出现 同时也有多种信息技术应用于这些系统中 CareEngine是一个通过对不同用户的当前状况和已有的资料进行比较 分析用户当前的状态 然后根据该分析结果对用户进行分类 对不同类型的用户提出不同的处理措施 以降低疾病诊断过程中的错误和减少用户的费用 疾病流行趋势和模式分析是流行病学研究的主要内容 在这个过程中 往往需要处理和分析大量的疫情数据 这些数据一般均具有空间属性 如患病动物的分布 运动趋势 疾病的发生范围和危险因素的分布等 而疾病控制策略往往需要在最快的时间内做出 因此 以数据分析和处理为主要功能的决策支持系统应运而生 除了传统的决策支持系统外 地理信息系统当前已经被广泛地应用于疾病控制决策 EpiMAN TB是一个基于地理信息系统的决策支持系统 通过对空间数据分析结果 制定新西兰牛和鹿中结核的控制措施 3 兽医图像数据和信息的获取及分析 在兽医临床实践中 由仪器和设备获得的图像 数据和信息在疾病诊断中起着非常重要的作用 随着相关技术的进步 临床上这种数据的需求将大大增加 人们在诊断决策中对这些数据的依赖程度也在增加 由此伴随着对这些数据的获取 分析 存贮和解释需求也在巨增 在动物疾病诊断中 经常用到的图像有显微镜图片 电子显微镜图片 荧光显微图片 B超图片 X光图片和CT图片等 对这些图片的获取和分析几乎均通过计算机来完成 另外 随着计算机图像处理功能的日益强大和处理技术的日益成熟 通过计算机不但可以处理2D图像 而且3D图像分析技术已经在兽医实践中得到广泛地应用 最近在图像处理技术上的进展不但可以显示机体的解剖结构 而且可以在活体上对生物学过程和事件进行评价 例如 利用磁共振技术和放射性同位素成像技术可以显示机体的功能 这些技术可以对血流和各个器官的功能状态进行显示 对疾病的诊断具有非常重要的作用 当前一些在临床上常用的基于计算机的成像技术包括 X线计算机体层成像 X raycomputedtomography X rayCT或CT 磁共振成像 magneticresonanceimage MRI 和发射体层成像 emissioncomputedtomography ECT 如单光子发射体层成像 singlephotonemissioncomputedtomography SPECT 与正电子发射体层成像 positronemissiontomography PET 计算机放射摄影 computedradiography CR 或直接数字化摄影 directradiography DR 等新的成像技术 4 生物统计 分析及建模 生物统计是兽医实践及研究中非常重要的组成部分 通过生物统计 人们可以发现从临床实践中得到的数据中所隐含的意义 发现疾病和致病因素之间的关系 以及疾病发生的规律等 为解释疾病的发生 发展 转归以及科学治疗方案的制定提供依据 生物统计又是兽医研究中必不可少的环节 几乎所有的试验数据都必须通过统计分析来发现试验现象和事物本质之间的关系 并且只有经过科学的统计分析之后所得到的结果才能被广大同行所认可 对其所揭示的现象才有科学 客观的认识 基于计算机的统计分析软件已经成为兽医实践和应用中的必备工具 如MS EXEL SAS S PLUS MATLAB和SPSS等 除常规的数据统计之外 在流行病学研究中 基于地理信息系统的空间统计分析为挖掘疾病流行和扩散的时空特征和模式开创了一个新的视角 通过对分析结果在电子地图上的实时显示 使人们能更直观地了解疾病的流行状况及未来的流行趋势 建模以其严谨 抽象的特点作为交叉学科在医学领域广泛应用 同时也为其在兽医领域的应用提供契机 近年来 在重大疫病的控制中 数学模型已经被广泛地应用于流行病学分析与研究 OmairaCeciliaLizarazoHerrera等采用动力学模型仿真模拟口蹄疫的发病过程 为疫病管理提供参考策略 EricP M Grist用控制优化模型评估疯牛病可能造成的损失 Trapman P采用随机过程研究的动物传染病分支模型可分析疾病的发病数量和时间 并评估不同的管理措施的效果 该模型可适用于典型猪瘟 禽流感和口蹄疫等流行病 英国数学家利用模型解决的重大问题是疯牛病 在初期没有有效的抗菌药物 只能检查并杀死所有的病牛 但在最初的15个月 这些方法没有避免疾病的传播 因此 数学家设计了一个针对疯牛病的传染模型 并且发现问题的关键是时间的控制问题 原先检查并屠宰病牛往往是在疾病发现的4 5天 在这段时间疾病已经很大范围地传播开了 这就是不能控制疾病的原因 于是疾病的检查采取了更为果断和迅速的措施 来检查可能被感染的牛并屠宰 两个月后 疾病得到了控制 基于环境因素和空间因素的疫病传播时空动力学模型的建立也为疫病控制决策提供了科学依据 动物疫病的发生 发展 分布与地理环境关系密切 流行病地理信息系统在疾病控制中起到了重要作用 DavidL Smith等人调查了康涅狄格州169个镇的浣熊狂犬病的传播情况 同时 还调查了地理 人与动物接触情况等因素 对狂犬病在不同的地形传播的环境危险因素进行定量 建立了狂犬病传播的随机空间模型 结果表明环境因素对该病的空间分布存在显著的影响 河流起着重要的屏障作用 将扩散速度减少7倍 DavisonS等利用GIS对美国宾夕法尼亚州1996 1998年发生的H7N2亚型禽流感进行空间分析与研究 为防疫措施提供参考 EhlersM等利用GIS对意大利1999 2001年发生的禽流感建立以家禽饲养密度为基础的空间分析模型 兽医信息学的研究方法 1 数据抽取 Dataabstraction 是用上下文敏感的方式 Contextsensitivemanner 对病畜的数据进行智能化解释 这种解释通常以可视化或符号化的方式来表示 时态元 TemporalmetavariableTime 是对病畜的数据进行智能化解释中最重要的因素 由于时间是医学数据的最主要标志之一 所以医学数据的抽取不同于一般数据抽取 它属于时态抽取的范畴 除具有一般的抽取类型外 与时态有关的数据抽取的类型有 合并抽取 持续抽取 趋势抽取 周期性抽取 数据抽取的方法有 ShaharandMusen方法 HaimowitzandKohane方法 Miksch方法和Keravnous周期性方法 兽医信息学的研究方法 2 数据挖掘 Datamining 数据挖掘是数据中分析提取医学知识 用于支持诊断 屏幕显示 预后 监视 治疗支持或对病畜进行全面的管理工作 数据挖掘的方法有两类 通过符号化分类法进行数据挖掘和通过亚符号化分类方法进行数据挖掘 通过符号化分类法进行数据挖掘 规则归纳 If then规则 是决策系统中最常用的一种知识表示方法 它的具体表示形式为 IF条件集 THEN结论 粗集 Roughsets 所涉及的研究内容是对数据的分类特性的分析 以获得概念的近似值 粗集既可以用在无导师学习中 也可以用在有导师学习中 用粗集理论可以归纳出IF2THEN规则 关联规则 关联规则又称关联模式 是形如X Y的规则 其中X和Y是关于挖掘数据库中属性取值的描述 Rippledown规则 分类和衰减树学习 诱导逻辑编程 发现概念层次和可造性归纳 基于案例推理 通过亚符号分类法进行数据挖掘 常用方法有 Bayesian分类 神经网络 有导师学习和无导师学习 基于实例学习 兽医信息学的研究方法 3 数据库中知识发现 KDD 数据库中知识发现 KDD 是从数据集中识别出有效的 新颖的 潜在有用的且最终可以理解的模式的非平凡集过程 这种处理过程是一种高级的处理过程 知识发现方法主要有 决策树法 神经网络方法 粗糙集法 概念树方法 遗传算法 统计分析方法 模糊论方法 可视化技术和基于案例推理等 兽医信息学的应用 兽医信息学的应用 1 生理及病理过程模拟 生理过程可以通过数学或定性的术语描述 自从用数学术语描述这些过程以来 就可以很容易地对其建模 如血液循环模型 心脏除极模型 疾病发展模型和动物生长模型等 当模型建立以后 它就可以很好的代表实际情况 一个生命过程可以通过仔细 比较观察模型的预言而得到评价 这些过程中的变化就像由理论得出预言一样 模型也可以用于预测治疗效果还有一些模型不但可以监测过程中的变化 而且可以决定引起变化的原因 由于生物学模型都是程式化的所以都可以编程 疾病过程对于兽医是很容易理解的过程 通过观察和记录一些临床数据 症状和征候 和所发生的疾病之间的关系 可以决定在疾病发生时究竟那些过程在发生着改变 该过程可通过建立疾病知识库 用人工智能的方法得到模拟 一方面可帮助人们对这些过程的认识 另一方面也可用于疾病诊断 兽医信息学的应用 2 兽医数据处理 在疾病诊断和建立诊断系统过程中 得出正确结论的一个非常重要的问题是数据的获取和数据的处理 兽医数据的特点 数据中含有噪音 数据来源不同且形式多样 数据不完整性 重复性和适时性等 由于兽医数据具有以上特点 所以对于一般的临床记录数据或实践数据 必须经过预处理 数据预处理的任务包括 数据集成 数据清理 数据变换 数据简约和数据离散化 针对兽医数据的特点 在数据处理中需要做的工作有 提供标准的术语 词汇和公式以支持对语言和数据共享 数据提取和可视化的标准化 不同来源数据界面之间的标准化 对不同类型的数据进行集成 包括图像和信号 标准化病畜的电子记录 数据 知识和工具的再利用 当今 网络已被广泛地用于数据 知识和程序的交流 网络是信息学研究的对象 并且它在兽医领域的应用日益增多 目前基于网络的DM和KDD技术正在悄然兴起 兽医信息学的应用 3 决策 决策支持可通过主动和被动两种系统来实现 被动决策支持系统所含有的信息必须经过兽医的解释 这些系统的推理不是建立在它们所含有的知识之上相反 主动决策支持系统用他们所含有的知识来推理 在这方面 兽医诊断和治疗知识库是帮助兽医进行决策的重要手段 这个领域的发展十分迅速 它强调将数学 人工智能和专家系统的研究技术应用到解决兽医学的问题之中 它利用计算机和信息技术将兽医信息转换成有用的医学知识模型 以提高它们在决策中的有用性 通过将专家知识匹配给计算机模型来开发各种计算机模型系统 它们可以像人类专家那样做出决策 决策支持系统为人们提供了一个解决超信息量的问题的令人振奋的方法 它所涉及的方面包括 医学决策 知识工程 可行性分析 统计学 决策分析 实用理论 人工智能 模糊系统 神经网络和遗传算法 兽医信息学的应用 4 教育 复杂的教学系统可以通过计算机化的时间表 教学计划和课程表而大大简化 在计算机辅助教学中 有各种各样的技术 特别是适合微型计算机的技术 如多媒体技术 快速查询的各种大字典 以及超文本课本等 另外 图形化的界面使教学过程变的十分方便 有许多新的软件和硬件技术被用在所谓的 教学系统 教学系统的使用使课程软件的设计变的相对很容易 因为课程软件所处理的课题仅仅是学科软件的一个单独学科 这些学科组成了整个教学软件 在开发这些教学软件时 如果能模拟动物疾病的实际发病过程 病史 治疗和护理 就会达到最好的教学效果 面向病畜的方法可以成为课本的补充 兽医信息学的应用 5 计算机辅助诊疗与研究 有些技术 如核磁共振技术 只有通过计算机的帮助才能进行正常运作 也可以通过计算机支持来获得更多的过程图像 在许多领域现在用图像来辅助诊断 在过去的25年中 图像迅速发展成为兽医学诊断的一个重要领域 兽医信息学可以为伴随着图像所产生的问题提供解决的方法 诸如三维图像构建 诊断图像模式识别 处理 获取以及图像信息交流 另外 计算机也成为分子生物学研究的一个必不可少的工具 基因序列分析 基因图谱绘制等工作只有借助计算机才能完成 国内外研究现状 在过去的20年中 人们对兽医信息学产生了一定的兴趣 并且也做过一些有关兽医信息学工作 但这只是限制在少数几个地方和数量极小的一部分人之间 在兽医专业没有达到像人医那样正规地将信息学纳入学科范围之中的程度 学科范围之中的程度 一些对兽医信息学感兴趣的研