CN102654890A - 一种新型的诊病和调节健康平台的方法、流程及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及医疗领域，尤其诊病模式，特别是中医的诊病模式。是一种新型的合理配置医疗服务和资源，并对人类医疗经验的积累、理论的升华具有根本的改变。包括分布式、多层次决策、集群经验、智能更新等问题。

Description

一种新型的诊病和调节健康平台的方法、流程及装置

技术领域：

本发明涉及医疗领域，尤其诊病模式，特别是中医的诊病模式。 

背景技术：

向来中医的诊病，总由一个人望闻问切完成所有的诊断，开方。而今，中医凋零，真能以中医医技看病的中医不多了，为什么这么多中医不会中医，除去教育、环境等因素，中医本身的理论特点和技艺特点，都难以短期大批量培养人才，故学者众而成者少。 

而即便是合格的中医，也不是面面俱到，望闻问切可能多数只是大致能用，并不精到。而世有以一技之长而闻名者，如脉诊、手诊等，其精准令一般中医望尘莫及。 

中医理论本身的验证和丰富发展，也多由个人凭一己之力，各家各派乃至中西医间，是是非非也是大家各执一词，难有定论。 

中医缺乏一个有效的、符合其个性状况的众人协作的平台，缺乏发挥集体力量的机制，没有一个稳定有效的承载、传承、发展的载体。 

中医鱼龙混杂，沙石俱下，没有自我清理的机制，不仅内部谁是谁非鉴别不了，误治者有其种种的道理，以为非医之过，外界也难判中医到底是否伪科学，需要一个平台来切实地去伪存真。证明哪些是真正有效的中医。 

西医也同样需要系统完整的勘验。 

现今，医疗资源紧张，合格医生资源紧张，应充分发挥患者自助(电脑辅助)，分级诊者服务，多层次的医疗保健，多种方法适应不同患者健康状况及个性。真正治未病的有效机制，而今，有其名无其实。 

发明内容：

本发明正是要解决上述所有的问题，满足上述所有的需求。 

首先，本发明将“诊病”分解，以群体来代替个体，以群体智慧来推动中医演变和深化发展。细分、分级，不同类型智慧各适其位，而非要求每个人面面俱到。 

我们将中医分工细化，不是照搬西医的分科，而是按照中医相关技术本身的相对独立、成体系、智慧特点，以及本身的复杂性、可把握性。使各个部分相对单纯、简单，容易掌握，容易熟练、容易找到相适合的人。和仪器的取样诊断相结合。 

细化分工也将使各个细分领域的研究更容易深入和细化，可以丰富中医的“证”，减少或然性。 

例如我们分工细化用9个各有特长的人来代替那一个坐堂的中医。 

这9个人分别是：善于时间诊病(五运六气、干支、节气、月、28宿等，出生及生病时间)，善于望气色神态诊病，善于看手相，善于看面相，善于看舌象，善于望眼(五轮八廓、 虹膜等)，善于听声音，善于问诊等，及善于整体判断遣方用药。这9个人共9项诊断，我们称前面8个单项诊断是第一层次诊断；最后一个单项诊断是综合诊断，第二层次诊断。 

第一层次诊断的人在病人的诊断书上写下观察和诊断的结果，病人在第一层次的诊断全部完成后，来到第二层次的综合诊断，综合诊断者参考第一层次的观察和诊断结果，作出综合诊断结果并开方。 

1个人的工作切给了9个人来做，除去交接界面新耗费的工时，工作量并未增加。而每个人的工作相对单纯，注意力更加集中，熟练程度更高，效率会更高，也更容易作深入的研究和学习。这9个人在单项上都比较容易胜过那1个坐堂中医。 

这9个人针对众多病人，病人可以各自选择先做哪个，但因第二层次的诊断依赖第一层次的诊断结果，故必须是做完第一层次的所有单项，才可以去做第二层次。 

这9个单项，每项都可以扩展成一群诊者来做同样的单项诊断。 

因每个单项的诊断时间各不相同，为保持各个单项诊断队列的均衡，不产生瓶颈，我们按合理的比例配备各个单项的人员数。 

但对病人来说还是比较麻烦，一次看病要排9次队。如果我们把9个单项串起来，所有病人都按序遵照看完第一个单项再进入第二个单项，这样会造成诊者资源的空置(例如大家都在第一项排队，后面的单项都空着)，也增加了病人整体等候时间。不同病人的同项诊断时间也会有差异，也会造成堵塞和空置。 

我们再作优化，设立一个数据采集装置来采集病人的望闻问切等数据，采集的数据自动分发给各个项目的诊断者，这样，病人就只要付出数据采集时间，在数据采集装置处排队。 

数据采集装置可以配备多套，因每套内各项采集时间不同，我们可以按一定比例搭配，以充分利用各项目的采集装置，例如假定问诊要15分钟，脉诊要5分钟，望诊3分钟，声音采集要1分钟，则我们可以按15∶5∶3∶1的比例来配置问诊、脉诊、望诊、闻诊(声音)各项装置的数量，如此装置组组成一个采集系统。其套数可以根据人流量配置，如果人流量少，一套系统都有余了，那也无须按照上述比例配置，以实际为准。 

给每个诊者配置一个网络终端，网络终端和数据采集装置网络连接，诊者由此获得病人数据，也将诊断结果由此输入，被存储到服务器。 

流程中的队列的安排举例：采集到的病人的数据被挂到9个单项队列，我们可以为未完成全部第一层次诊断的病人数据增设一个队列(第一层次未完成队列)，一共10个队列。当一个病人的数据被采集完，或经检验有效，就挂到8个单项队列(也可以在基本信息输入后，采集完一个单项数据就挂一个单项)，对于需要需要前面诊断结果的诊断，则待其前面诊断完了，再挂到这个诊断队列，例如当病人的前8个单项诊断都完成后，病人的主体信息被挂到第二层次的综合诊断队列。一个病人的数据全部诊断完就输出诊断结果。队列的安排基本上是以能并行的就并行，某单项有前提条件未满足的就在挂起队列排着，等前提条件满足了立即排入该单项队列。多层，或某几项多层，都基本按此规则。 

每个单项诊者群体，也可有一个等待接收数据队列，所有正在工作状态且没在忙碌状态 的诊者，被挂到等待接收队列，当有该单项的病人数据时，按照等待接收队列的先后分配病人数据。 

以上的秩序或队列装置(模式)，是以并行的原则，基本都是先进先出，但也会有需要特殊处理的，例如指定某类、某个、或符合某条件的诊者。 

病人和诊者可以不必在一个地方，输出的诊断结果可以通过数据采集装置或其所在地的终端给出，或通过其他渠道如电子邮件、短信、电话、信件等给出。可以当时稍候给出或按约定时间给出，可以分别不同疾病的情形、病人的需求而有不同的时间方式，尽量使病人就诊和诊者工作的时间可以错开(例如隔天给出诊断结果)，用时间来缓冲，能使两边都比较均衡、灵活。例如，就诊时账户存入预存款，收到诊断结果后，口头确认或电话确认(类似电话银行)，或网上确认，或短信确认，而订购药品，也可确认诊断结果后订购，再通过各渠道付款(手机、银行、各种电子支付等)。 

以上整套系统，可以在一个医院运用；也可以用于若干个医院；更可以分布式的运用。 

分布式的运用构成了一个大医系统，数据采集装置被安置到接近病人的区域，如社区、村落、工作场所、人流聚集地、街头(自助照相亭式)、公园、医院、诊所、疗养院、机场、车站、码头、列车、轮船、飞机、家庭、汽车流动诊所，其配置也可根据应用环境作繁简变化、项目增减、形式变化；诊者则可分布于家庭(在家办公)、医院、诊所、数据采集装置终端所在地(诊者可兼现场辅助辅导等)、任何网络通达的场所(乡村、城市、路途、山水间，运用电脑、ipad类手持产品、手机等网络终端)等。不仅覆盖一个地区、国家，而可以覆盖全球、全世界。其病人和诊者均可以分布世界各地。 

一边我们以众多的医案数据、经验及良好的工具、易用性、激励方式，丰富的工作机会，吸引诊者来工作、研究、咨询、学习，参与其事；另一边则将采集服务点放到病人身边，宣传，鼓励人们咨询身心问题、试探验证，诊病。我们还可嵌入到医院和保健相关的机构场所，乃至装置作为医院里的一台仪器，作为传统坐堂医生的辅助。在网上，作为身心疑问的咨询、帮助、探完平台，在互动中累积智慧，既帮人答疑解惑、解决问题，又系统收集、统计、整理数据和规律、经验，互相资生。 

这样一个系统，我们不仅利用其诊病，还运用其数据来进行医学模型的修正和探索，我们的原始数据和诊断过程数据已经有了，反馈数据(包括症状、病、仪器检查结果与体征望诊的相互相应关系(包括各人自己观察到的体征、症状、疾病的关系)。包括疗效，例如即时的，过程的，疗程的，长期的，一个时间规律周期的，无反复的根除的；部分症状的，全部症状的；心境感受的；世界卫生组织等健康标准的；以纳眠、二便正常，头面凉、手脚温，阳举正常等等)。反馈数据主要来自以下几个方面，一是问诊(包括其他现代医学仪器的诊断结果)对望、闻、切及其他诊断的验证；其二是病人再次来诊的反馈；其三是病人的定时反馈(我们给予各种激励)；其四，提供网上病历日志，可以给患者解释现象和病程，有助于医生判断病情，也可给医生预警；其五，工作人员或系统自动主动回访，包括邮件、电话及亲身回访。 

我们的有反馈的数据还来自以下四个方面：一是前人的医案数据，二是参与的医生将自己的医案输入，三是病人在网上咨询问题输入和反馈的，四是来源于其他医疗体系的电子病历相关系统，PACS系统。对这些数据会有严格的规范要求，所有的数据会标示其来源，可信度。这些数据在初期会发挥比较大的作用。

这些反馈数据的运算结果即时运用到辅助系统上(包括辅助诊断)，例如症状库、特征(包括体征)库、规则库、辨证库等，及其诊断的准确率、治疗有效率、痊愈率，判决模型，医理模型等；和数据采集装置的修改(如问诊的问题和渐进序列、脉诊的加压取样模式等)，随着反馈数据越来越多，模型越来越完善，系统的精准度越来越高。 

我们大致描述一下整个系统的建立、修正、演进、运行和维护的机制、脉络。 

一、首先，我们应定义一些大家用到概念，其准确详尽的定义(包括多媒体、视频、照片、图片、声音)，例如症状、体征、采集到的数据的特征、还包括规则、辨证、医理、病机、模式，大家选用这些标准的，有统一的、确切的定义的东西来用，而不是各自的文字描述(尽管我们有行业的标准词汇，但不是每个人都能完整准确使用，且未尽)，但一个词允许各家各派的不同定义，每一种我们分列开来或不同条目。 

我们把同类因素归集到统一的条目列入条目库中，供使用者选用，是为统计的方便准确。例如，可能用到的条目库包括：症状库(问诊及观察，如不思饮食，便溏)，特征库(取得的数据中的某些和身心状况相关的特征，如脉象的脉宽多少，脉浮程度，重按无；手相的某处有三角纹等体征)，规则库(根据特征做出的生理病理判断)，辨证库(以证定方，有症状、特征判定为某方证型。即能够确定某疾病的准确的治疗方案或基本方案的关键的因素集合)，判决模型(综合各个判定的结果综合推理或表决)，医理模型(推断病机病理)等等。每个条目包括其实时的统计数据，如符合率、正确率、有效率、痊愈率、置信度、支持度、分布比例等其中的一项或数项；其详细定义，包括图谱；创建者，创建时间，修改者，修改时间，历次版本内容及版本号。 

这也是诊者的外脑，记忆、联想、匹配，知识库，应景而出的最关联的知识、推理，及预计，并与实际发生的数据即时关联。 

二、一般情况下诊断工作的大致过程。 

第一层次的诊者接收一个病人的数据，即调用辅助软件进行分析，标示出其某些特征，各种便于分析的视图等，同时界面显示特征库，人工和软件工具结合完成一些定标和特征标示，然后，依据规则库显示对应这些特征点及其组合的生理病理意义，如果含有不同流派有不同的判法的部分，则根据需求选定一种流派或多种流派都做(要和后一层的相应)，规则库分公共基础的部分和流派分组的部分。每一项判定均显示其既往统计的准确率等信息帮助决断。 

第一层次的各项诊断完成后，病人数据就流到第二层次的诊者那里，首先，辅助工具对第一层次的特征和判定结果进行辨证分析，找出符合的辨证结果，显示包含时 间因素的方药及其加减的有效率、治愈率的统计数据，病程及其效验；找出符合各派的病因、病位、病性、病势、病理、病机、治则等及其验证效果；病人先、后天的体质；因时因地制宜的法则。诊者在此基础上选择或修正之前的判定、给出诊断结果和治疗方案，写明理由。需要多流派的，则有多个第二层的单项诊断，如经方派、河间派、伤寒、温病、扶阳等，其中经方派比较容易用实现软件自动开方。此外，也可给出西医病的判定，西医病的判定也包括单个或多个特征因素或病理表现的组合判定和单因素的判定，单项诊断独立判断的疾病还可和别的单项独立判断的结果综合判决(以其统计的准确率加权判决)，以致形成组合判决增加其准确率。与第一层的诊断相似的，各个规则、证型等的既往诊断治疗结果统计数据供诊者参考，有多流派诊断的，也供给再后一层的决断者参考。 

三、库中各条目的创建、修正和维护。包括建立、评论、统计、召集测试，再到专家评议，然后列入工作流程。需要新数据，无历史数据可测试的直接进入诊断 

我们试举一例： 

当诊者发现了原始数据的一个新的特征，不明其生理病理意义，可以在特征库里面建立这个特征，随着数据的积累，找出其生理病理意义。作为创建者，他将被留名，如果是前人资料里面已经写到的，则应标明出处。同样，作为外围的注册参与者也可建立新的特征。 

a)在数据对于一个特征的判别，其有三种状态： 

i.未辨识， 

ii.某位置出现特征， 

iii.未出现特征(可省略)。 

b)众人可以跟帖评论各个特征(跟帖有多种形式的表达，于此库的操作和运用中；于论坛形式；类似维基百科的讨论界面。一个根，多种形式)。 

c)注册参与者可以发起对某项新建或修改的特征进行基础数据标识工作，在特定人群支持等条件满足后，即正式启动，对历史数据重新标识新特征，以达到统计认证的要求(人群随机覆盖和时间节气等覆盖、地域覆盖)。 

d)有了一定的评论统计结果和数据统计结果(其结果也将显示于该项特征处)，将自动进入专家组(符合一定表现和资质的人组成的，有客观标准，代表了诚信和专业素养的水平)评议投票而作出标准的改变。 

e)线上诊断工作必须遵守和要求的定为标准，其他为可选的，在数据上标识新特征作为可选的工作内容，二者都要接受跟帖评论，其投票结果被统计和标示。规则、辨证、模型等的建立、修改流程也相似。 

各个流派的差别。各个流派或某个中医大家，有自己的一套判别准则，如脉象的判别，虽同名而指下感觉并不一致，即名称相同的数据特征实际有别，这类特征均冠以流派名称，纳入流派分组，根据病人的需求作单流派(指定流派或某流派医生)或全流派的判别工作。作为特征对应的生理病理，也是各个流派会有所差别。在第二层次的综合诊断中流派的差异 可能更大。指定某流派，或因病人指定，或因接续诊断，或因该流派于该病的治愈率有效率较高。全流派则因还不知哪个流派最合适，需要选择，或综合。 

以上所举9个单项，2个层次，秩序、规则，定义及流程等等，只是为了演示整个方案的主要脉络，并非限定于此。 

补充说明： 

1、上述医案的运算举例为统计加权，并非限于如此算法，也并非限于统计计算这几个数据。 

2、于采用的技术手段、算法等没有详细说明，包括症状数据的量化，数据仓库、数据挖掘、基于数据库的知识发现、粗糙集、属性数学、神经网络、机器学习、专家系统、模式识别、图像处理、信号处理等等技术的运用，非完整性数据的处理，关联规则的挖掘，等等。这些技术在历代医经、医论、医话、医案等资源的整理提取，医案数据的整理分析、辅助诊断、辨证、部分及全部地替代人工诊断，智能查询等相关方面都会有所运用。随着数据量、运算量的上升，宜采用云计算。 

以下讨论各个细部。 

一、数据采集装置和诊者使用的网络终端，可经由服务器连接，服务器接收数据后再转发给诊者终端；或二者结合，总体数据先发到服务器，数据量大的部分或来不及发送的存在数据端，当诊者终端需要的数据在数据端时，数据端立即优先发送此数据。云存储是较好的选择。 

二、数据采集装置是一个仪器，或者说是众多仪器的组合，例如它可以包括拍摄望诊的数据，热像的数据，采集脉象的数据，声音的数据，以及经络检测的数据，问诊的数据等等，一般在机器上完成，可当地人员介入辅助完成，也可远程介入。 

三、“外必有象变”的象的检测上，还有不少手段，如多种气味的检测、耳诊、甲诊、皮肤和头发显微、经络检测、红外温度检测、色度检测指诊、指纹诊、尺肤诊、穴位诊等，也可利用现代医学的某些手段辅助。都可增加其诊断的确定性。这些检测，和将来不断推出的各种检测，尤其以无损、易用为主的，也都可以合并或分裂作为一个单项诊断。现在的观察手段比古人要多得多，看到的“相”的变化也会多得多，经过验证归类，都可以运用，互相补充，倒是“相”多了要择取其易用、稳定、灵敏、干扰小、反映本质的择优选用。 

四、它的极大好处是客观记录了原始的数据，不会因为人的主观、感觉变化而改变，也和判断规则没有直接的关系，可以被反复使用，用不同的规则和方法去分析判断，可以清晰和即时的做前后对比分析，可以做群体的统计分析，可以随着诊断水平的提高再分析。这些 对于提高当下的诊断水平和中医的发展演进是必须的。 

随其应用的不同，它可以设计成自助式的，或有人辅助的，其外形可以是固定的、便携的、车载的、自助照相亭式的等等，其配置的检测项目、精度、自动化程度也随应用目标而不同。 

因为平均采集时间基本稳定，可以采用定时预约和现场排队的结合，减少排队。 

问诊装置，其用户自述部分用音视频录入，也可以手写输入自然语言，系统自动提取相关症状，要求用户确认和选择，以落实到标准定义上。问题序列可以用类似平板电脑(手持式或触摸)的装置来提问，一种简易的界面是数行大字显示问题，用“是”“否”按钮及数字按钮选择答案，或以表示程度的数个按钮来选择，或语音识别答复。滚动按钮移动观看，可以同时语音提示，渐进式的提问，即根据用户所说，进一步提问，用耳麦以方便多台同时使用。可用图片、声音、视频直观显示症状定义等。可现场多媒体记录症状。记录用户操作的全过程，可以分析有些问题上的犹豫思考。 

五、检测装置及人工输入数据的标定和认证。 

分3种情况， 

a)正规的仪器，有精度的差别，但数据总体都是比较好的，有的需要定期或现场标定； 

b)简易的支架加摄像头的望诊装置，需要标定以使其基本稳定，符合判断的要求。望诊的标准版面拍摄(包括色彩、变形、锐利等指标的标定)，经过矫正仍不能达标的不能作为有效数据，拍摄照片也检测其是否符合锐度等的要求。 

c)数据采集装置，也可部分或全部由经过专项训练的人来替代，例如该人被训练而能辨别基本的脉象(例如描述脉象的各个方面的特征，如宽窄、长短、强弱、浮沉、弦、滑、涩、紧、缓、芤、革的程度等，或更进一步的判别)，其他的信息则由机器采集。对于未经专项训练的人工脉诊，这部分因人而异，相差很大，除了文字描述详细统一，最好还需有标准脉象发生器，手摸比对符合程度，达到门槛方可，未必标准脉形，只要包含上述特征因素即可；也可变通用脉象仪的测定结果与手工的比对，以人为测试对象。并可结合其个人经验经历确定其可信度。 

根据以上测试认证，可将数据分成几个等级和属性。 

六、或由人辨别脉象和舌象、其他体征等，代替机器更多的方面。但最终的诊断仍由系统来给出，这个人如同系统的传感器或智能传感器。其应用场景，例如具备脉象采集技能的人，携带便携的摄像装置、录音装置、连网装置，即可应诊，这样的装置，简易的可以类似智能手机或iPad。假如我们用智能手机来改装，需要一个软件以方便采集(B/S模式也行)；最好利用内置的运动传感器，来设定准确的拍摄角度；摄像镜头最好是可变焦的，可以拍摄多种大小范围的望诊照片，如果加装一个照明装置，或再有滤去反光点的滤镜如偏振镜，就更好了。用相机或专门装置来做的话，最好再加上测距，支架，可换镜头。 

七、如此庞大的数据系统、诊断系统、服务系统，它的建立、修正、演进，很大一部分工作我们借助于和它发生关系的人们来共同完成，包括参与者、兴趣爱好者、利用它来研究的人们、来看病的人们、来咨询的人们，来学习、发表见解的人们，系统鼓励人们规范地利用它，给它反馈数据，帮助提供、录入相关数据，将研究结果赋予它及由它来验证。我们应满足人们多层次多方面的需求，共生共进。 

八、系统的高效的生生不息需要群体的高效参与和质量保证、及时性保证，在群体参与方面可设计成为以下平台：健康人平台(异常或正常身心变化咨询及汇总)，养生平台，偶有不适者平台，心理依靠平台，病人平台(不仅咨询异常、看病，还观察记录疾病及治疗过程，明了道理，及时反馈)，疑难病平台，医生平台，工作者平台，研究者平台。界面易用、生动，富吸引力。用户能于此搞清楚身心相关问题的原因、本质和解决的办法，或于此探索原因和解决之道。 

九、一个自维护、自生长、有机整体的构建。 

每个人在利用系统的同时，也在为系统提供数据，在更新系统。简单的，患者方以咨询耗分，以反馈数据得分；诊者方以获得帮助耗分，以帮助大家得分。还有其他等级、荣誉、幸运、情感赠品等的激励规则。以促使大家我为人人。 

在经济上，也可订立这样的规则，为建设、修正、维护系统而获得积分的参与者，在系统盈利的时候，可获得其类似分红的奖励。例如，系统自动给出诊断结果可以获得收入，则以收入总额的一定百分比，或扣除运营等费用后的利润的一定百分比，为基数给个人积分与系统总积分之和的比，来获得自己的分红。 

作为患者，也可因为其提供详尽有效的数据获得积分，而折合成优惠折扣。 

十、相应的大医大致有如下几个系统和机制来辅佐其，使其生生不息： 

1、网上咨询系统 

2、症状库，特征库，规则库，辨证库，及其准确率、有效率、痊愈率，判决模型，医理模型，流派等的建立和修正。 

3、跟帖评论 

4、研究平台 

5、诊者的选拔机制 

6、鼓励机制 

7、自动运算改进机制 

它自身的有序运行大致会涉及到以下的方面： 

1、队列机制 

2、决策机制 

3、诊断流程和规范 

十一、它的一些机制和设置：向社会吸取资源，各等级潜质者→培训→诊者。各等级的人、诊者、驱动力、机制、经济循环。我们需要的资源：评议会；检查发现问题者；发现新规律者；分析数据者；批量验证者；补充缺失者；管理者；软件开发者。因素：咨询者，正式患者，诊者，医生，研究者。属性：权值，权力，义务，积分，等级及其作用，奖罚，选拔，晋级。一个人会变换各种角色，如患者变研究者变诊者。 

十二、配套服务的配药系统，将用户需要的药物，于配药机构(例如各个区域的定点药房或自动配药车间等)配好(包括汤药代煎，代浓缩等)后，发送到数据采集服务点或病人家中。此部分的管理可以延伸到药材的采购，原产地，药材种植的整个的跟踪管理，以排除药物本身品质导致的药效不确定性，即每一味药都知其所由来，种植和加工的详情。除了药品，还有多媒体的辅导材料，如视频，教授自我按摩、导引和精神、心理引导、医嘱等，可在服务点观看或刻录成CD给病人。 

十三、定义治疗过程，治疗反应(包括发出别的病，如腹泻、皮疹、咳血、晕厥)，治疗周期，在疗程内仍由原医生接诊。一个预定的过程可为多次诊疗，需要综合评价。 

十四、特征库中特殊图形、纹路出现在各个部位的含义，未必单个列出，而可以用部位 名(位置定义，同身尺寸，各种分区)+特殊图形名来定义在该处出现此特殊图形的现象，或统一用GIS来定义 

十五、类似软件开发人员的分级，有系统分析员，高级程序员，程序员。相比照，中医也可分为：细部的辨识分析，分部或条线的整合分析判断，总体的判断。工作流方向从前到后，二者正好相逆。选用人才的特性上也有相似之处。我们现在的名医相当于系统分析员，把程序员的活都做了；而于中医未能全面深入把握的医生相当于程序员，却在代行系统分析员之事。于某些方面有所心得的相似于那些中等水平的医师，相当于高级程序员，火候还未到系统分析员，可以作一般的分析，而留下难下定论处待系统分析员决断，或仅关注某个部分，某个流派，某个条线上，比较能够得心应手。 

虽然，个别老中医有临床直觉的问题，比如脉诊时有个整体的当下直觉，并在此直觉状态下定夺治法，浑然一体。但这个推广普及很难。且这种心与境的浑然状态，触媒可能只是个由头，并非不能转换为别的形式。 

十六、每个诊者面对的问题相对单纯，能提高速度和准确率，类似工厂化的流水线，且根据各个部分难易程度的不同，可由不同类型层次的人担任，人尽其用，如舌苔分析，一个中等文化的人经过短期培训即可胜任，而判断病机则需要思辨能力强，也需要更长时间的学习训练。这样的人才要比原来的中医全才容易找容易培训。对于一些繁杂的不易掌握的东西，我们还可以进一步分解。有的可用软件分析来部分或全部替代。 

十七、单项的分割是根据实际情况的，例如脉诊内容多可分割为2部分，第一层分出基本因素，第二层判定脉象，或脉诊有多种判定体系，分为内经脉诊、伤寒脉诊、濒湖脉学、天元脉和丝线脉等。也未必就是两层，例如分为多层：单项→综合判断(中医和西医)→多学派判定→医疗方案(包括开方)→综合(选择、审定)。 

将一个部分并行拆分与增加该部人员，并行拆分有利于集中注意力提高效率，但会增加被拆分的各部分之间的耦合工作量，或在竖直层面上增加整合工作量，且切换频度加大也会增加切换和熟悉时间(如原来一个小时完成10个数据，拆分后可能要完成15个数据)，应视具体情况而定。竖直拆分也会有利于注意力集中，思维模式单纯化，便于选取不同层次人才， 提高效率和准确率，但同样有层间耦合成本，及熟悉过程和切换频度增加的工作量。故具体的最佳切割还需要具体分析及根据运营实践的结果调整到最佳。 

十八、我们还可以给系统配置秘书、视频界面、回访机制，多种诊断方法，多种治疗方案，多种流派择优选用(尤其在一种把握度不高时可以换另一种，有诊者建议换或综合诊者选择换)，指定名医。 

十九、如果按法规唯独可对医生开出处方，数据采集点需要配备处方权的医生。 

二十、诊断分成各个单项的好处是各个诊者可以专注于某个单元，非常娴熟、敏锐，易于掌握，也利于做深入细微的研究。而治疗也可以比照此，从各个治疗途径给出治疗方案，例如放血疗法、针灸、冥想、气功、精神、食疗、偏方、心理治疗、群体治疗、药物治疗(包括各个流派的)、熨帖疗法、运动治疗、按摩、刮痧、导引术、静坐、各种器械、仪器辅助治疗等等，并由综合者抉择适合病人现状和习性的治疗方式，统计疗效好的，或组合疗效好的。 

二十一、单方，民间验方的输入，备人凭经验贡献，以病名、症状、内容查询，输入后会自动查询有无相近者，有则列出，可作为验证例子加入，无则新建；若有相近的验方，则列为关联类，新建。每个验证例子最好输入本人当时的症状，问诊的问题。此单方多人验证后可得奖励积分，免费咨询或诊断。 

二十二、有的诊法直接根据第一层的诊断定治疗方案。例如五运六气。 

二十三、病床数据采集器(于医院、疗养院、家庭)，及个人随身携带的健康检测仪或体带式实时监测仪，由中间接口处理后转到大医系统，或直接连入系统。 

二十四、治病效果评价，可能要1年之后随访，同时令，故短期、部分症状缓解、长期、断根是不同的，直至一生，对抵抗力的长期影响。 

二十五、疑难病用户可要求一定级别以上的诊者诊治或指定条件的诊者，价格不同。诊者也可选择仅仅接受符合其级别的病，或什么病都收。 

二十六、患者可以挂招贤榜，征求疑难病的治疗，规定医者应符合的条件，及特殊的约 定。 

二十七、用户要求高级诊治，价格不同。诊者可选择仅仅接受符合其级别的病，或什么病都收。 

二十八、学习模拟。参与者可以就系统已有的病案进行模拟练习，看自己诊断的准确率，在自测准确率达到诊者的要求后，可以申请成为参与正式诊病的诊者。 

二十九、对申请成为诊者的录取，系统随机抽取病案，视频下考试，闭目听答，也有屏幕作答，须正对屏幕，拍摄脸部和键盘打字；或双摄像头，另一个拍屏幕，并两个摄像头互相拍到，必须关掉其他窗口。以上措施可排除作弊可能。实时病案独自跟帖(不看别人的诊断)的准确率也作为录取的参考。 

三十、诊者误诊率超限也将取消其诊者资格。 

三十一、研究者，参与开发者，可以给系统添加符合标准的算法模块，例如Matlab、labview等规定脚本语言的。我们会公布必要的数据接口。 

三十二、内观体证素材库。这些对人体结构(脏腑气血经络穴位等及其相互关系)和天人相应及运行规律的记录，将与典籍上的记录一起用于推理求证的素材和规则，通过医案实例来验证，各种适用的模型体系及其适用情况。不断演进以至于细致精确。 

三十三、以连续的空间、时间变化的影像、声音来表达某个对象，可以激发诊者的直觉，如脉象的立体动态表达，波形表达，空间截面和时间截面表达，及按照声音与空间的一般对应规律，转成声音的变化。患者的真实的动作神态(自然的及系统故意触发的)及其他望诊的照片，也都有助于启发直觉。 

三十四、成药的运用。凡有成药与药方疗效相当的或相差不大的，皆列出供选择。

三十五、列出药方的常用的加减变化。 

三十六、专门能力的人进行视频音频心情对话、心理辅导。针对患者具体情况可能存在 的心理、社交倾向，事先备有针对性视频资料库，特殊的也可针对性录制。此部分也可开放由网上具备能力者制作。在通常的诊断中可包括心理倾向诊断，及相应的辅导要求。 

三十七、因为症状相同，治疗方案也会因人而异，甲身上成功的方案未必乙身上也成功，故要求用户尽可能多的输入信息，如出生年月日时，真实姓名，标准问诊。查询看结果，最简单的就是自然语言看症状，即便增加症状辨识后已经可以辨证清楚，也还可以给出相同症状者的伴随症状，包括以病理病机推知的可能症状(本身增加可信度，也有助确定性)，让用户点选符合者，又可增加资料库，然后给出食疗等的建议，但给出药方必须注册、输入完整信息、最好完成问诊数据。故在图2的“信息够用，辨证成功”为真后，可以加入“医案记录的伴随症状及推理症状”，要用户选择相符的。无矛盾后给出食疗建议等，但药方要注册并填写标准问诊数据后再给出，一则慎重，再次验明，二者增加数据积累，可以探索差异的原因。 

首先，语法分析的思路，(主症如何起作用)，然后，确定标准症状体征名称，时间，有无周期性及周期组合在辨证库(分经典辨证库，和现代补充辨证库，后者根据后人总结，可能包括西医病名，医案的统计(包括可能没有写全的症状，即没出现的可能是没有此症状或没有描述此症状，我们只能当它是没有此症状，所以要圈定标准的问诊，有些常用定性症状是必须问的))中搜索，或者排序后整个字串(也可替换成编号，编号根据定性的大小、常用为顺序)搜索，如果以排序之后的进行搜索，则搜索不到就截去尾巴，再搜索，如此直到搜索到；也可反过来，先搜索第一个症，例如匹配到辨证库的第二项符合，则第一项肯定缺漏(在症状编号排序的情况下)，先补全第一项，根据匹配的辨证库条目，逐个顺序提问用户，匹配到之后，再用第二个症状搜索第3项之后的索引，如此逐渐补全。。。这样每次都可能跳症状顺序，效率未必有多词搜索高，再后，有三级缩小第一级是有上位概念的缩小范围，如头疼，分左右顶等，但问题是在证的描述中如果是用了头疼，则还需要以上位概念匹配，也即如果用户输了“头左边疼”，需要得出上位的“头疼”，包含进去搜索。二是部分证匹配之后，还未匹配的部分(这里指用户描述缺少的)，即证的组合搜索(包含多种算法，简单的如多词搜索)中无精确匹配的(把用户症状中部分症去除之后能精确匹配的也算是精确匹配)，即以包含匹配的结果中多出的辨证库的项的症状向用户提问，直至精确匹配。 

精确匹配之后，方子肯定是确定的，但也不排除有多个方子，可以看其成功与失败案例的特征与用户案例的相似处，大家分析、使用、累积资料，再分别、确定分际。故这种情况下多种精确匹配的都提供，但必须提供详细问诊及最好有脉诊。 

即便唯一精确匹配，也要再提问案例中用户的伴随症状(在录入辨证库时，就同时录入伴随症状)，以累积数据。 

上面的大医系统基本融合了智能的中医网上求助系统，智能的中医网上求助系统单独的形态如下： 

1、用户包括医者，患者，研究者。 

输入症状，例如分主症、辅症、时长。可以从症状的标准分类条目选择输入；可以从人体部位图点击来引导输入部位信息；及直观图示的各类症状表现，如情绪，睡眠等；也可以自然语言输入，其中别名提示确认(用图、文、视频、声音的定义说明)，容纳广泛的别名、方言，选择可以分层表达，第一层为一般的别名，第二层最终规范化为标准名。 

2、输入舌象、脉象，包括照片等，还可提示标准的舌苔，例如苔黄，可以显示不同的属于苔黄的照片，指示特征点，用户觉得和自己看到的患者不同的，还可调整更黄或更淡、以显示相邻的另种苔质来对比。系统可发给标准色卡使屏幕调整一致。系统也可对符合要求的相片初步识别后请用户再行选择修正。规范的脉象则唯有到脉象仪输入点去采集。 

3、将无解的问题张榜列出(身体症状)，会员可以分析解答；管理员在多人同意后可以删除故意捣蛋的问题；或将只是变形的问题归类不同表达方式(系统会记住该方式，甚至类推)；或将新问题归类(按照诊者领域分际或大的症状表现类别)。 

4、提示输入相关联的信息(作用：进一步定义患者的细分，为统计数据服务，也可用于缩小圈定的范围)，如姓名，出生年月日时，问诊的一些内容。为方便操作，此部分也可在给出初步结果后再让用户输入。 

5、系统根据历史医案，和或模型、规则，给出同样或接近的判断和医疗方案。可能有数种，不同的治疗手段，不同流派的处方，不同时间环境(例如和现医案相似时间环境的统计结果)、地域环境、人本身素质的成效统计，及忽略其中一个或多个因素的统计(例如忽略某些时间因素)，因素(例如时间)折合成药物调整的再成功率再统计，及优选的方案。并提示用户输入更详细的信息回答更进一步的问题来帮助优化选择。 

6、用户进一步输入信息，帮助优化。 

7、系统再度提供更精确的结果，“7”“8”循环可能多次。 

8、用户选择其一。或有疑问及精确度不足，或结果不符，再度提交人工求助，可分有悬赏和一般排队，可以指定医师条件。可就一个单项如综合诊断或数个单项。 

9、进入悬赏队列(按序展示，但揭榜者可点选任意一个)；或进入普通队列，符合条件 的医师可以接收或拒绝该患者数据。其选择算法为： 

a)医师队列第一个与患者队列第一个匹配，如果条件不符，则医师第一与患者队列第二位配，如此直到找到符合的或找到最后一个(定义为其下次起始寻找位置，有新患者到则再启动寻找)。 

b)然后医师队列的第二位再如此寻找。 

c)上述也可以反过来，患者队列第一位到医师队列去寻找。 

10、用户接受人工辅助的结果，或认为其不合格而拒绝(有纠纷则等候评议) 

11、用户反馈治疗结果(包括病程)。评价诊断结果。 

12、有争议，有疑问，有质疑，无论当事人或查询者都可发起讨论。该医案被标记。

以上不仅是疾病，一些生理异常现象也可提出，如2手温度不同，某时间段感觉特别热，纳眠起伏规律等。作为探究一般原理和考察其身体状况的素材。 

针对用户自述的症状，系统列出可能的相呼应的症状供用户选择，符合性也作为反馈被记录；给出的可能的仪器检查结果，也需要用户反馈，包括仪器的单据扫描或拍照，或从其他电子病历系统、PACS系统获取；治疗保健建议的实施和效果也需要用户反馈；时间点的身体变化预测，需要用户反馈；根据时间用户整体情况判断，需要反馈。可用无反馈则有限的查询用完不再给查询，及奖励等来鼓励反馈。任何的反馈不符都被列出，供研究者意见及建议。 

不仅只检查“证”符合，并且自动检查考察常规问诊和脉、舌象的结果也符合证型或方剂的八纲辨证，一切症状体征都可解释。即不仅经验的关键点都符合，治疗对上了，还有理上推究其症状体征是否符与理相符，以发现微细的差异性，细化治疗方案，优化理论。 

模型也可考虑时间因素等，而有不同的药物成分加减，比如同样有成效的药方，不同时间点的药物小有变化，则试统计其时间因素造成的变化规律。在没有可参考的相同时点成功医案的情况下可以算出应有的变化。这同时也是对时间-身心类模型的验证。 

关于以上用到的自然语言症状输入，补充如下： 

确定症状描述类使用的语法和模板，例如从自然语言中挑出和身体、健康相关的关键字及相关的形容词、动词等，列出包含相同关键字的相近症状，供用户选择；进一步的，常用词、句直接翻译，症状描述的常用句型语法分析。这些在大家的维护下会越来越全面、精确、快捷。根据症状细化逐步缩小范围。 

以自然语言起始，多种语言、方言、俗称、可能的表达法兼容(包括用户输入后查不到，又改成相近的词，此过程被记录而原词被列为相似描述)，相似描述最后被翻译成标准描述，并显示语言及多媒体的标准定义由用户确认是否和自己要表达的相符。不完全相符的相近搜索。包括身体部位、感觉、器官等等相关的描述。查询不到的被列入未查到栏目，供志愿者查看并编辑素材库(包括字词短语句子)，增加字、词、句(包括短语)，增加条目或增加标准词句概念的对应关系，词性、词类(如位置、器官名、外表、动作、身体感受、行动感受、 心理感受等)、句型库(某类词加普通的动、名、富、形组合)。用户查询未直接命中的过程都被记录下来，反馈作为查询改进，有部分可由系统直接改进，部分需要人工参与。有的直接按整个句定义，有的要进行句子分析及前后句分析。一般的素材库，句型库，都向注册的用户开放，可添加编辑，有一定的程序法则，版本被记录。 

要排除乱输的数据，初期测试允许故意的测试(标明测试)，以后则实名制为主，给研究者的测试提供入口，数据不被作为真实数据统计反馈。 

有全面的数据输入入口，提供全面的保健建议和治疗方案。有详细诊断的样本展示。也可设简便的测试入口，有判断和预测可供验证，引起用户兴趣和信任，提供食疗和自我按摩方案；前者如症状的关联性的百分比等。 

患者从咨询、自诊、自疗开始，直至医生诊断、治疗、药物治疗。 

适合其个性性格特点、健康特点、有效的保健、预防方式，现代医学治疗手段和中医院的治疗手段只是其中的一部分，更大量的在低级解决的健康问题可能大部分用的不是这些手段，如导引、娱乐、调整环境、心理调整。不仅大大节省资源、费用，也更少副作用。不仅是医学上的无病，还提高生活品质，优化心境。 

自助→医助(人工咨询)→标准诊断→高级(多级，可设定条件)诊断→名医大家诊断 

逐级上升，越往上资源越缺乏，需求的患者也越少，一般常见病都在下面解决了。除了患者选择，系统也可根据患者病情主动选择合适的或升级选择。 

这样的诊断医疗系统能发挥最大的效益。 

附图说明

图1大医系统的整体分布示意 

中间大圈表示网络。 

方框表示软件及系统功能举例。 

大圈内部表示组织内部集中式管理为主的。服务器可能会分布多处。 

大圈外一层连接节点是比较密切的偏向系统内部的，以诊者为主的，为系统提供服务的。广泛分布各地。以各种形式网络终端连入。 

再外一圈以数据采集点为主，广泛分布各地。患者去数据采集点就诊，故连接示意。 

再外围的广泛的用户群，则是咨询者、学习者等，主要是运用系统的人，也有为系统建设出力的。以各种形式网络终端连入。 

图2大医系统的典型诊断流程举例 

图3咨询系统的自动服务过程 

图4医生咨询系统 

具体实施方式

例子1： 

病人网上咨询 

1、有结果包括民间单方和正规主方a、发现异常b、美容，包括递进询问 

2、症状查询无确切结果，“提示目前单凭症状不能断定病机病历，需要详细问诊信息，请填写。”详细输入有结果。原症状悬挂求解。 

3、问诊输入无结果，提示“目前单凭症状和问诊不能断定病机病历，需要需要望闻问切全面数据，有了全面数据，一定会有结果，因为机理上说，身体偏差调整过来了不正常的表现就会消除。”数据采集点诊断，肯定有结果。原症状悬挂求解 

4、有一定的把握度要求，并可列出把握度 

例子2： 

病人去数据采集点，录入问诊和视频自述， 

社区里设的数据采集和服务点，内有一个医生和一个辅助人员，兼做针灸、推拿、拔火罐、刮痧、穴位贴敷等，内有膏药及常用中医药品、器具。当没有病人时，可以上网成为单项诊者之一。有病人时则为病人治疗，或辅助病人作数据采集，对采集数据作初步检查，在诊断结果出来后医生面对病人审核无误，再交予患者医学治疗方案。 

诊断过程： 

首次来诊的患者，先看告知书，包括无效退款的说明，无效退款包括2种： 

1、体征诊断结果和问诊的症状不符；或与以前的西医诊断不符，且可确认是错误的。患者可以中止诊断。全额退款。或患者无信心，也可全额退款。一般初次尝试的患者会有此要求，此时，系统可能尚未做诊断方案。？与后面的矛盾 

2、在第一步患者确认后，诊断结果告知药费、大致疗程，患者不接受，可全额退款，诊断结果不交予患者。诊断有一些选项，会影响诊断费用，例如，多种疗法方案，或排斥某些疗法，选择诊者的级别，选择流派，选择名医，选择指定医生等 

3、患者认为治疗效果不理想申请中止治疗退款。需要医生现场确认，经过与主治医师的讨论，认为确实误诊的话，全额退款；如果认为没有误诊，则如果疗程尚未结束，可退上一次诊断费用的一半(鼓励其做完疗程)；如果一个疗程已经结束则可全额退还上一次的诊断费用。并且如果系统内部检讨认为没有误诊，则本系统以后将谢绝为该患者诊病，该医案归入疑案。 

4、如果患者指定名医治疗，则视该名医事先告知患者的规定，可能是不可退款的。

患者签字和或视频确认后，开始诊断过程，首先进行问诊(兼有休息安定作用)，然后进行其他诊断，或为验证也可反序进行，问诊与其他诊断通常不在一个位置上，因为问诊时间较长，装置套数会多些。 

例如患者在候诊的座位上，用手持式的装置进行问诊信息的输入，或在问诊座位上进行 问诊信息的输入，有视频及语音提示。首先核对唯一的身份，有照相、录音、录影，有生物识别，如面相、指纹、虹膜。根据患者选择的答案而进一步的递进式问询。 

问诊完毕后转做其他诊断，或许还有些望诊和声音的诊断在问诊的位置上做。 

第一层之前根据问诊情况或在第一层的诊断结果出来后，系统会根据统计判别哪种流派对此类疾病的治疗效果较好，及各个流派的当前诊者资源情况，自动为其选定效果好又有诊者资源的流派，若各个都不太理想，则多种流派及治疗方式都进行诊断。 

与患者约定取诊断结果的时间，第二天会便宜些。 

患者也可在诊所内接受针对筋骨痛处的按摩治疗，无须系统诊断结果。诊断结果可以有整体的按摩治疗方案。 

复诊的诊断费用减半或1/3。 

于保健机构或自助体检做检查的，其保健方案可以直接给患者，其药方按规定不能交由患者(法规规定不能有医疗行为)，可转发患者方便取药的医生处，并且可选择配好药，患者去取药或药方时，医生调取医案当面作验证诊治，核对无误，给予药方或药物，如果审核认为有误，则网上提醒原主治医师即刻确认后再纠正，或当场纠正，已经配好的药再作加减，甚至更换原方。医生的当面验证，将被记录到医案中。 

例如，患者可早晨在公园门口的流动体检车上做检查，或在地铁里面的自助检查亭里做检查。 

在系统经过一段时期运营，验证无误，而法规又允许，则可无须现场医生审核，系统诊断后就可直接出医学治疗方案给患者，无须医生现场审核。 

诊断这边，首先数据合格检验，问诊语音翻成文字，其他分部诊断第一次，与问诊和自述核对后反馈结果到其他诊者，，第二次诊断，比较差异，写明理由。问诊诊断。综合诊断。 

短信预警，定时调养，药物或食物调整，起居调整，大的坎提醒。 

例子6： 

参与者的评价体系：(这里的参与者是指系统的构建的参与，包括条目库的修改，既往医案的提供，不包括以患者身份使用系统的正常数据反馈) 

这个体系大致有2个作用： 

1、提高水平高的人的权重，以利于导向正确的决策。 

2、选拔决策圈的人选 

3、以其有效的贡献而获得相应的奖励 

4、诊者定级的参考 

5、参与度的评价 

对于每个参与者： 

一、条目类的(包括规则、特征、辨证、病理、病机。包括条目库的分类显示。打分均在条 目全部完成后，否则可能会误判，而原先参与的人在条目定型之后可以参与评价，使用该条目的人也应该可以评价) 

a)创建条目 

i.创建完全正确的条目的个数 

ii.创建有效条目的个数(即创建的条目有正确的部分和错误的部分) 

iii.创建正确或有效条目的含金量平均得分(体现难度，水平) 

iv.创建有效条目的贡献度平均得分 

v.创建错误条目的次数 

b)条目修改意见 

i.正确的修改意见次数 

ii.修改意见贡献度得分平均 

iii.修改意见含金量得分平均 

iv.修改意见正确度平均得分(比如意见完全正确，但属于很小的细节修改，则贡献度小，正确度为100分) 

v.错误的修改意见(属于无效意见。意见不含正确的成分则归入此类，若同时包含正确和错误的意见，则归入正确度评价的有效意见)次数 

c)条目投票 

i.投票赞成完全正确的条目的次数 

ii.投票赞成有效条目的次数 

iii.投票赞成有效条目的贡献度平均得分 

iv.投票赞成有效意见的次数。 

v.投票赞成有效意见的正确度平均得分 

vi.投票赞成有效意见的贡献度平均得分 

vii.投票赞成有效意见的含金量平均得分 

viii.赞成错误意见的次数 

d)诊断评价包括含金量正确度，包括患者和咨询者的评价，观看者的评价，医案的性质(统计时按类型，如疑难医案，医者求助医案，各级别要求医案，普通医案) 

诊断能力评价，主要依据有效性，有临机决断的部分，有直觉的部分，有经验的部分(这部分应该规范写出，也可通过屏蔽原始数据与否的影响看出)。 

学术能力，主要对理论的把握度，思维能力，架构能力，博学 

评价流程： 

参与创建和修改者，评议组评价包括其自身评价(与别人评价的差异)，使用者评价(可 能会嫌繁琐)，使用次数统计，准确性统计 

晋级流程 

如何杜绝虚假评价(包括恶意评价)： 

1、实名制，有人举报，经过管理员或评议会查实，处置或取消，并记录和显示 

2、非实名注册认证的，可以评论，但不计分 

对于网上用到的各种库的内容的创建和修改者都将因其被使用且获得有效结果的次数而获得相应的奖励 

而相关的跟帖者，因其原创的有益的意见，也归于修改者获得奖励。 

对于被修改的条目，创建者获得的分数由修改和跟帖者，大家打分确定，比如认为其说可得80分，则修改者得 

其他的参与意见者，其投票正确者，获得积分奖励 

其主干为几大部分构成，及其基本流程(诊病的分化及层次，客户化的服务视频及临场)，基本机制(病情反馈，智能反馈演进，群体自觉与不自觉参与) 

最终我们建立的“大医”，将有效的传承和发展中医。 

以上虽然以中医为基点，但其基本的原理，于其他的传统医学类，自然疗法类，都是相通的。即便于现代西医，也可运用其作循证医学上的探究，建模，辅助诊断和协作诊断。中医的方法论，与西医是互补的，于此系统上也可补其不足。 

Claims (15)

1.一种医学诊断装置，其特征在于包括：

病人数据采集装置，其中：

包括望、闻、问、切的全部或部分数据采集，和或其他心、生理数据的采集；

诊断群体；

数据分配和流程管理装置，其作用：

将病人的数据按类别分配给对应的诊者类群，

按规则将一个或多个病人的数据分配给对应诊者类群中的一个或多个诊者处理，

经历一个或多个层次，

得出诊断结果和或治疗方案。

2.一种大医装置，其特征在于包括必要的设备，人工和或自动的诊断系统，数据来源，分布式终端。

3.如权利要求2所述的大医装置，其特征在于：包含自然语言(包括方言、多名)的渐进式查询装置(可单独独立要求)。

4.如权利要求2所述的大医装置，其特征在于：采用统一定义的特征、规则、模式等特征、规则、模式的群体自发创建、验证、(评价、)修正体系。

5.如权利要求2所述的大医装置，其特征在于：参与群体移向核心(和权重)的自动遴选机制。

6.如权利要求2所述的大医装置，其特征在于：群体参与模式，统计修正模式(包括标准条目库)。

7.如权利要求2所述的大医装置，其特征在于：自动采集咨询、就诊信息及其反馈信息，验证，并即时反馈修正智能库(模型)的机制。

8.如权利要求2所述的大医装置，其特征在于：生物信息认证。

9.一种医学诊断平台方法，其特征在于包括：

把采集到的一个病人的数据按不同的类型(四诊、诊法、部位或其他适宜的类型)分解成相对单纯和独立的若干诊断单元，先单元诊断，然后进行相应的综合诊断。

其步骤为：

采集数据，

检验数据，

分诊断单元数据处理，

诊断单元处理结果的综合。

10.一种医学诊断装置，其特征在于包括：

网络，诊者，智能模型，维护者，资料提供者，自动循环的机制，自动维护的机制，不断增长的经验，不断优化的模型，不断提高的自动识别，一个自组织的系统，一个无形的医生。采集终端，诊断群体，维持队列秩序的装置。

11.一种症状体征输入系统，其特征在于包括：

其起始输入为自然语言，

方言、近似词对应表

常用描述句型、短句表

经过提示，输入者确认，而唯一确定要描述的症状(无异议的标准描述)。

12.一种集群大医系统，其特征包括：

众多的采集终端，客观采集原始信息

网络和服务器系统，

支持系统，支持对终端采集的信息进行分析诊断；合适的疗法法。

13.如权利要求12所述的采集终端，其特征在于：由人和或机器构成。

14.如权利要求12所述的支持系统，其特征在于：包括众多的人和或软件系统。

15.一种大医系统，基于网络和服务器，其特征为包含多级诊断质量，最优资源使用和配置，自动选择合适的诊者。 

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