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 ]

网名：南京猿人
联系方式：asazhu@hotmail.com
报名参加组：建模 and 编程
长处：研究过一些电子病历的设计和小型知识库，人机交互，术语库
目前状况：
java or C#：A. java数据库编程，B.java XML编程 D.java owl编程，推荐使用Jena。
owl 建模：A.对公共卫生领域专长,B.会用visio做一些模型C.会用owl editor
每周能够参与的时间：7个小时
期望在项目中和大家学习分享什么？建模的经验，知识模型和程序互动的方法，学习一些架构上的设计
对项目的一些建议：暂无

[ 本帖最后由 南京猿人 于 2007-4-27 11:37 编辑 ]

报名了， 我基本使用C#编程，如果有人想探讨C#的owl编程，可以和我联系。本人同时对hl7模型及编程有点研究，也欢迎交流学习。

网名：laotao
联系方式：petao2004@hotmail.com;taoxindong@gmail.com
报名参加组：建模 and 编程
长处：有系统的医学知识体系，有软件开发经验，自学过人工智能和专家系统方面的知识
目前状况：
C#：A. C#+SQL Server编程 B.通读过W3C XML Schema Part0, 会用.NET DOM模型处理XML数据
owl 建模：A.学过临床医学，会用ASP.NET处理Web界面 B.学过UML和Analysis Pattern, 用过visio C.了解并下载安装了protege
每周能够参与的时间：5小时
期望在项目中和大家学习分享什么？医学知识模型及其应用

对项目的一些建议：
1.首先选择（CDA?)或建立一个全局模型，其次在某一专科领域（例如放射科报告的录入）细化并开发应用系统，最后向其它学科领域扩展。
2. 在建立知识库的过程中不但要考虑项目本身的需要，还要考虑未来用于专业搜索引擎、专家系统和决策支持的可能性

[ 本帖最后由 laotao 于 2007-5-4 12:53 编辑 ]

网名：danelchen
联系方式：danelchen@hotmail.com
报名参加组：建模 or 编程
目前状况：Java & C#
Eclipse plugin develop, Java & C# DB Program, Visio & Rational Rose, UML2.0, DOM
No OWL Skill...
时间不确定。。。

ivy
Email：ivylxj@vip.sina.com
报名参加组：建模 or 编程
每周能够参与的时间：4-5个小时

UML 比较强~

网名：semtek
联系方式：shpliu73[AT]yahoo.com
报名参加组：建模(OWL)
目前状况：
OWL Guide/Overview 国内主要译者
熟悉Java/OWL 编程
没有医疗领域知识。
时间：不确定

[ 本帖最后由 semtek 于 2007-5-8 11:28 编辑 ]

网名：agg163
联系方式：china_agg@hotmail.com,agg163@163.com
报名参加组：建模 and 编程
目前状况：对医疗行业非常了解，对于软件分析设计编码有深刻的理解,java 和 uml水平也不错。
每周能够参与的时间：5小时

To agg163：
报名参加后请和斑竹联系，认领任务。

掺和一下：
网名：dongxi
联系方式：liguangxi@vip.tom.com
报名参加组：不知哪组
目前状况：中文不错。中西医结合，科研方法论。
时间：每周四到五小时

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。

这是医学信息学必须跨越的一个槛。但不能把它看成是一个单纯的技术问题。问题的本质是生物医学逻辑不是一般逻辑学（把它当成一般逻辑学是当前十分普遍的一个错误，IT出身的同行较容易犯这种错误）。生物医学知识是高度结构化和异质化的，所以这里涉及到结构（就是模块）的提取的理论问题，结构转化的理论问题，结构整合的理论问题。如果认真读过BMKI的文章的话，就可看出这其实是BMKI的一个思想基石（例如物数学的提出），它的不少探讨是针对这一问题的。

所以建议大家不要从单纯的技术开发的角度来思考问题，而是踏踏实实地思考和理清根本问题。在获得技术成果的同时，把医学信息学从实质上提高一步。

包老师说得对。
生物医学逻辑不能等同于布尔逻辑。
元素或复合元素之间的OR　AND　关系不能完整概括生物医学本体中的概念关系。如果加入辅助诊断的导向性功能，则更加需要多层次的逻辑运算，实现过程中效能也有影响。
这方面，可以参考一下李科威老师观点。
他从哲学及决策学方法探讨了医学诊断形成过程的框架，很有价值。

[ 本帖最后由 dongxi 于 2007-6-3 11:50 编辑 ]

包老师说得很好。描述型逻辑(Description logic)只是逻辑学的一个分支，集合论也只能解决集合问题，而不是概率问题。目前，能够从数据库到前台界面，做到完整实现的，只有Musen倡导的owl DL.其他的逻辑建模语言，还在探讨之中。考虑到大家的知识背景，所以先学习Musen的实现方法，从基础做起。同时关注一些建模的新进展。包老师如果感兴趣的话，不如您也加入进来。我们可以参考您建的模型或者建模语言，做一些实现，也是一种很好的思路。

To Dong xi这个项目中，我们主要考虑的是，如何在大家的有限时间下，实现一个简单的医疗数据采集系统，而不是医疗决策支持系统。这个可能和诊断的目的有些不同。在复杂模型的设计中，由于目前模型工程学还在探讨之中，目前我个人还没有看到大型成功决策系统的案例。

目标得到澄清。