CN106557653A - 一种移动医疗智能导医系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种用于移动医疗的智能导医系统及其方法，使用移动终端采集患者主诉，通过移动互联网发送至云端服务器，依托医疗知识库，利用关键词提取、文本分词、模糊匹配和排序推荐技术对患者主诉进行分析、处理，自动生成疾病排查结果，并结合医生信息生成智能导医结果反馈给移动终端；如果患者没有结束该次询问或者诊断结果没有达到最优，则采用智能引导方式提示患者补充主诉信息，进而对疾病排查结果和智能导医结果进行逐次优化，直到患者结束该次询问或者诊断结果达到最优。本发明能协助患者在移动环境下进行自助式疾病排查和导医，从而更好地推动移动医疗技术的发展。

Description

一种移动医疗智能导医系统及其方法
技术领域
本发明涉及移动医疗技术领域，具体地说是一种移动医疗智能导医系统及其方法；
背景技术
随着新一轮医改的推进，移动医疗以其便捷、高效的特点而备受关注。移动医疗基于移动通信技术，通过移动互联网来提供医疗服务、促进医患交流。移动医疗既可以节省大量挂号和排队时间，也可以更好地解决优质医疗资源分配不均所导致的看病难、看病贵等问题。近年来，移动医疗技术已经得到学术界和产业界的一致关注，相关的医疗、信息、通讯等技术正在趋于成熟，但依然存在如下缺陷：
1、现有移动医疗领域产品有利于简化病人就诊流程，但依然未能实现对就诊病患的病情自主研判的智能辅助功能。
2、现有移动医疗领域产品多是由病患结合个人经验主观选择诊疗医生，对医生主治、从业经验、历史评价等信息缺乏有效集成，进而导致移动医疗服务质量无法保证。
发明内容
本发明是为了克服现有技术存在的不足之处，提供一种移动医疗智能导医系统及其方法，以期能够快速、精确地辅助病人自主诊断病情并为其推荐合适的医生进行移动诊疗。本发明能够有效节省病人就诊时间、提高就诊服务质量、节约移动医疗服务资源。
本发明为解决技术问题采用如下技术方案：
本发明一种移动医疗智能导医系统的特点包括：移动医疗终端和移动医疗云服务器；
所述移动医疗终端包括：语音识别模块、文字录入模块、移动医疗云服务器连接接口；
所述移动医疗云服务器包括：医疗知识库、知识推理模块、数据管理模块；
所述语音识别模块用于获取患者语音主诉并转换为文本主诉后，通过所述移动医疗云服务器连接接口发送给所述移动医疗云服务器；
所述文字录入模块用于手动输入文本主诉，并通过所述移动医疗云服务器连接接口发送给所述移动医疗云服务器；
所述移动医疗云服务器中的知识推理模块接收所述文本主诉，并利用所述医疗知识库对所述文本主诉进行知识推理，得到疾病诊断结果和判定结果；
所述数据管理模块根据所述疾病诊断结果从所述医疗知识库中匹配相应的治疗医生，从而生成导医结果，并通过移动医疗云服务器连接接口反馈给所述移动医疗终端；同时根据所述判断结果生成提示信息用于补充主诉。
本发明所述的移动医疗智能导医系统的特点也在于，所述医疗知识库包括：医疗数据索引、临床信息表、疾病信息表、医生信息表、科室信息表；
所述临床信息表包含：电子病历和医学影像数据；
所述疾病信息表包含：所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号、疾病简介、临床表现、治疗方法；
所述医疗数据索引是对所述疾病信息表和临床信息表所建立的索引；
所述医生信息表包含：医生编号、医生姓名、所属医院、所属科室编号、专业擅长；
所述科室信息表包含：科室编号、科室名称、所属疾病编号；
所述知识推理模块包括：医学文本分词处理器、医疗文本停止词词库、模糊匹配处理器、智能排序处理器、包含最优规则集的最优化判定处理器；
所述医学文本分词处理器对所述临床信息表和疾病信息表里的信息进行分词处理，得到分词后的临床信息表和疾病信息表；
所述移动医疗云服务器基于医学文本停止词词库，对分词后的临床信息表和疾病信息表进行去除停止词处理，得到去除停止词的临床信息表和疾病信息表；
所述移动医疗云服务器基于医学文本停止词词库，对所述文本主诉进行去除停止词处理，从而得到文本主诉的关键字；
所述模糊匹配处理器利用模糊匹配算法和所述医疗数据索引对所述文本主诉的关键字与去除停止词的临床信息表和疾病信息表进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；
所述智能排序处理器对所述初步疾病诊断结果进行相关度估计后，得到评分结果，并对所述评分结果进行智能化排序，得到排序结果；从所述排序结果中取出前N条数据，作为疾病诊断结果；
所述最优化判定处理器利用所述最优规则集对所述疾病诊断结果进行最优化判定，若所述疾病诊断结果满足所述最优规则集中的任意一条规则，则表示所述疾病诊断结果达到最优，令判定结果为“True”；否则，表示所述疾病诊断结果未达到最优，令判定结果为“False”；
所述数据管理模块包括：数据抽取模块、医生评分模块；
所述数据抽取模块根据所述疾病诊断结果，利用所述医疗数据索引从所述疾病信息表中选取匹配的所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号和疾病简介；再根据所述所属科室编号从所述医生信息表中获取所述医生姓名、所属医院；从而得到若干个治疗医生；
所述医生评分模块对所述若干个治疗医生进行评分并排序，选取排名最前的M位治疗医生作为所述导医结果。
本发明一种移动医疗智能导医方法的特点按如下步骤进行：
步骤1、建立医疗知识库，所述医疗知识库包括：医疗数据索引、临床信息表、疾病信息表、医生信息表、科室信息表；
所述临床信息表包含：电子病历和医学影像数据；
所述疾病信息表包含：所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号、疾病简介、临床表现、治疗方法；
所述医疗数据索引是对所述疾病信息表和临床信息表所建立的索引；
所述医生信息表包含：医生编号、医生姓名、所属医院、所属科室编号、专业擅长；
所述科室信息表包含：科室编号、科室名称、所属疾病编号；
步骤2、对所述临床信息表和疾病信息表里的信息进行分词处理，得到分词后的临床信息表和疾病信息表；
步骤3、基于医学文本停止词词库，对分词后的临床信息表和疾病信息表进行去除停止词处理，得到去除停止词的临床信息表和疾病信息表；
步骤4、通过语音或文本方式获取患者主诉；
步骤5、对所述患者主诉进行去除停止词处理，从而得到文本主诉的关键字；
步骤6、利用模糊匹配算法和所述医疗数据索引对所述文本主诉的关键字与去除停止词的临床信息表和疾病信息表进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；
步骤7、对所述初步疾病诊断结果进行相关度估计后，得到评分结果，并对所述评分结果进行智能化排序，得到排序结果；从所述排序结果中取出前N条数据，作为疾病诊断结果；
步骤8、对所述疾病诊断结果进行最优化判定，得到判定结果，并根据所述判断结果生成提示信息用于补充主诉；
步骤9、根据所述疾病诊断结果，利用所述医疗数据索引从所述疾病信息表中选取匹配的所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号和疾病简介；再根据所述所属科室编号从所述医生信息表中获取所述医生姓名、所属医院；从而得到若干个治疗医生；
步骤10、对所述若干个治疗医生进行评分并排序，选取排名最前的M位治疗医生作为导医结果。
与现有技术相比，本发明有益效果体现在：
1、本发明建立的移动医疗智能导医系统，移动医疗终端安装在个人移动设备上，用于病人在陌生环境中输入自己的病症并传送到移动医疗云端服务器，并且本系统集成了语音输入功能，云端服务根据病人的病症描述分析病症并返回诊断结果和导医结果，可以快速的诊断病情并推荐合适的医生。
2、本发明建立的移动医疗智能导医系统，利用云端存储技术，建立了集医学常识、临床指南、医生与医院信息的医疗知识库，用于模糊匹配和医生检索推荐，能够使病人在移动互联网环境下不受地理限制的访问本系统。
3、本发明建立的移动医疗智能导医系统，知识推理模块运用了文本分词技术，文本去除停止词技术，模糊匹配方法和TF-IDF算法，可以快速有效地根据病人病情描述进行诊断，产生疾病诊断结果，同时根据最优规则集判断疾病诊断结果是否最优，并根据最优判定结果引导病人补充病症描述，从而提高了疾病诊断的效率和精确度。
4、本发明建立的移动医疗智能导医系统，数据管理模块运用数据库技术，可以很快地将疾病诊断结果抽取出来，同时根据疾病-科室-医生的关系提取相关的医生，并根据医生相关信息对医生进行评分排序，从而给病人推荐合适的医生。
5、本发明建立的移动医疗智能导医方法，从个人移动终端设备上采集病人的文本主诉(如果是语音主诉则转换为文本主诉)，利用接口将文本主诉传到移动医疗云服务器，移动医疗云服务器根据患者主诉自动给出诊断，并根据疾病诊断结果生成导医结果，如果疾病诊断结果不是最优，可以引导病人继续补充主诉，多次迭代后可以使疾病诊断结果更加精确。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图；
图2为本发明移动医疗终端结构示意图；
图3为本发明移动医疗云服务器结构示意图；
图4为本发明移动医疗云服务器中移动医疗知识库结构示意图。
具体实施方式
本实施例中，一种移动医疗智能导医系统，如图1所示，包括：移动医疗终端和移动医疗云服务器；
移动医疗终端是安装在移动终端如：智能手机、平板电脑、医院导医台上的终端应用，主要用于收集患者主诉，并将患者主诉转换为文本并发送给移动医疗云服务器，然后将移动医疗云服务器接口返回的诊断结果和导医结果进行处理展示。如图2所示，移动医疗终端包括：语音识别模块、文字录入模块、移动医疗云服务器连接接口；
移动医疗云服务器是配置在云端服务器上的服务器系统，主要用于根据移动医疗云服务器接口传送过来的患者主诉进行智能分析后生成诊断结果和导医结果，并通过移动医疗云服务器接口将诊断结果和导医结果发送给移动医疗终端。如图3所示，移动医疗云服务器包括：医疗知识库、知识推理模块、数据管理模块；
语音识别模块用于获取患者语音主诉并转换为文本主诉后，通过移动医疗云服务器连接接口发送给移动医疗云服务器；
文字录入模块用于手动输入文本主诉，并通过移动医疗云服务器连接接口发送给移动医疗云服务器；
移动医疗云服务器中的知识推理模块接收文本主诉，并利用医疗知识库对文本主诉进行知识推理，得到疾病诊断结果和判定结果；
数据管理模块根据疾病诊断结果从医疗知识库中匹配相应的治疗医生，从而生成导医结果，并通过移动医疗云服务器连接接口反馈给移动医疗终端；同时根据判断结果生成提示信息用于补充主诉。
其中，医疗知识库里面包含了知识推理所需要的临床信息、疾病信息、科室信息，以及导医所需要的医生信息，以及为了提高知识推理和导医信息搜索效率而建立的索引。如图4所示：医疗知识库包括：医疗数据索引、临床信息表、疾病信息表、医生信息表、科室信息表；
临床信息表包含：电子病历和医学影像数据；
疾病信息表包含：所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号、疾病简介、临床表现、治疗方法；
医疗数据索引是对疾病信息表和临床信息表所建立的索引；
医生信息表包含：医生编号、医生姓名、所属医院、所属科室编号、专业擅长；
科室信息表包含：科室编号、科室名称、所属疾病编号；
知识推理模块是首先将临床信息表和疾病信息表进行预处理，然后获取患者主诉的关键词，最后将患者主诉的关键词和与处理后的疾病信息表进行模糊匹配，得到匹配结果并进行筛选，知识推理模块包括：医学文本分词处理器、医疗文本停止词词库、模糊匹配处理器、智能排序处理器、包含最优规则集的最优化判定处理器，其具体方法如下：
在知识推理之前，首先，医学文本分词处理器对临床信息表的电子病历和疾病信息表里的疾病简介、临床表现、治疗方法进行分词处理，得到分词后的临床信息表和疾病信息表；然后，移动医疗云服务器基于医学文本停止词词库，对分词后的临床信息表的电子病历和疾病信息表里的疾病简介、临床表现、治疗方法进行去除停止词处理，得到去除停止词的临床信息表和疾病信息表；
在移动医疗云服务器收到文本主诉之后，移动医疗云服务器基于医学文本停止词词库，对文本主诉进行去除停止词处理，从而得到文本主诉的关键字；
模糊匹配处理器利用模糊匹配算法和医疗数据索引对文本主诉的关键字与去除停止词的临床信息表的电子病历和疾病信息表里的疾病简介、临床表现、治疗方法进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；
智能排序处理器对初步疾病诊断结果进行相关度评分后，相关度评分可以应用TF-IDF算法和BM25打分法，但不仅限于这些算法。得到评分结果，并对评分结果进行智能化排序，得到排序结果；从排序结果中取出前N条数据，作为疾病诊断结果；其应用TF-IDF算法的具体实施步骤如下：
1)、对患者文本主诉的关键字ti，它的词频(TF)为：ni,j是该词在诊断结果dj中的出现次数，而分母则是在诊断结果dj中所有字词的出现次数之和；
2)、对患者文本主诉的关键字ti，它的逆向文件频数(IDF)为：|D|表示临床信息表的电子病历和疾病信息表里的疾病的总数合，|j:ti∈dj|表示初步疾病诊断结果数，若疾病诊断结果数为0，则表示为1+|j:ti∈dj|；
3)、关键字ti对于诊断结果dj中的相关度为：tfidfi,j＝tfi,j×idfi；
4)、对相关度评分结果进行降序排序，并去除前N条数据，作为疾病诊断结果。
最优化判定处理器利用最优规则集对疾病诊断结果进行最优化判定，若疾病诊断结果满足最优规则集中的任意一条规则，则表示疾病诊断结果达到最优，令判定结果为“True”；否则，表示疾病诊断结果未达到最优，令判定结果为“False”；最有规则集有：数目规则，评分规则，但不仅限于这些规则。其具体实现步骤如下：
1)数目规则：若疾病诊断结果只有一个，则认为诊断结果为最优，另最优判断结果为“True”；
2)评分规则：设定阈值α，令排序后的第一个诊断结果相关度评分为G1，排序后的第一个诊断结果相关度评分为G2，若G1-G2>α,则认为诊断结果为最优，另最优判断结果为“True”；
3)如果疾病诊断结果不满足最优规则集中的任意一条规则，表示疾病诊断结果未达到最优，令最优判断结果为“False”；
其中，数据管理模块包括：数据抽取模块、医生评分模块；
数据抽取模块根据疾病诊断结果，利用医疗数据索引从疾病信息表中选取匹配的所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号和疾病简介；再根据所属科室编号从医生信息表中获取医生姓名、所属医院；从而得到若干个治疗医生；
医生评分模块对若干个治疗医生的专业擅长与疾病诊断结果的相关性进行评分并排序，选取排名最前的M位治疗医生作为导医结果。
数据管理模块根据最优判断结果，生成提示信息。若最优判断结果为“True”，则生成提示信息“诊断结束”；若最优判断结果为“False”，则生成提示信息“为了提高精度，请补充主诉信息”；将疾病诊断结果、导医结果和提示信息一起发送给移动医疗终端。
本实施例中，一种移动医疗智能导医方法，是使用移动终端采集患者主诉，通过移动互联网发送至云端服务器，依托医疗知识库，利用关键词提取、文本分词、模糊匹配和排序推荐技术对患者主诉进行分析、处理，自动生成疾病排查结果，并结合医生信息生成智能导医结果反馈给移动终端；如果患者没有结束该次询问或者诊断结果没有达到最优，则采用智能引导方式提示患者补充主诉信息，进而对疾病排查结果和智能导医结果进行逐次优化，直到患者结束该次询问或者诊断结果达到最优，具体的说是按如下步骤进行：
步骤1、建立医疗知识库，医疗知识库包括：医疗数据索引、临床信息表、疾病信息表、医生信息表、科室信息表；
临床信息表包含：电子病历和医学影像数据；
疾病信息表包含：所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号、疾病简介、临床表现、治疗方法；
医疗数据索引是对疾病信息表和临床信息表所建立的索引；
医生信息表包含：医生编号、医生姓名、所属医院、所属科室编号、专业擅长；
科室信息表包含：科室编号、科室名称、所属疾病编号；
步骤2、对临床信息表和疾病信息表里的信息进行分词处理，得到分词后的临床信息表和疾病信息表；
步骤3、基于医学文本停止词词库，对分词后的临床信息表和疾病信息表进行去除停止词处理，得到去除停止词的临床信息表和疾病信息表；
步骤4、通过语音或文本方式获取患者主诉；
步骤5、对患者主诉进行去除停止词处理，从而得到文本主诉的关键字；
步骤6、利用模糊匹配算法和医疗数据索引对文本主诉的关键字与去除停止词的临床信息表和疾病信息表进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；
步骤7、对初步疾病诊断结果进行相关度估计后，得到评分结果，并对评分结果进行智能化排序，得到排序结果；从排序结果中取出前N条数据，作为疾病诊断结果；
步骤8、对疾病诊断结果进行最优化判定，得到判定结果，并根据判断结果生成提示信息用于补充主诉；
步骤9、根据疾病诊断结果，利用医疗数据索引从疾病信息表中选取匹配的所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号和疾病简介；再根据所属科室编号从医生信息表中获取医生姓名、所属医院；从而得到若干个治疗医生；
步骤10、对若干个治疗医生进行评分并排序，选取排名最前的M位治疗医生作为导医结果，在将疾病诊断结果、导医结果和提示信息一起发送给移动医疗终端，从而协助患者在移动环境下进行自助式疾病排查和导医，从而更好地推动移动医疗技术的发展。

Claims (5)

1.一种移动医疗智能导医系统，其特征包括：移动医疗终端和移动医疗云服务器；
所述移动医疗终端包括：语音识别模块、文字录入模块、移动医疗云服务器连接接口；
所述移动医疗云服务器包括：医疗知识库、知识推理模块、数据管理模块；
所述语音识别模块用于获取患者语音主诉并转换为文本主诉后，通过所述移动医疗云服务器连接接口发送给所述移动医疗云服务器；
所述文字录入模块用于手动输入文本主诉，并通过所述移动医疗云服务器连接接口发送给所述移动医疗云服务器；
所述移动医疗云服务器中的知识推理模块接收所述文本主诉，并利用所述医疗知识库对所述文本主诉进行知识推理，得到疾病诊断结果和判定结果；
所述数据管理模块根据所述疾病诊断结果从所述医疗知识库中匹配相应的治疗医生，从而生成导医结果，并通过移动医疗云服务器连接接口反馈给所述移动医疗终端；同时根据所述判断结果生成提示信息用于补充主诉。
2.如权利要求书1所述的移动医疗智能导医系统，其特征是，所述医疗知识库包括：医疗数据索引、临床信息表、疾病信息表、医生信息表、科室信息表；
所述临床信息表包含：电子病历和医学影像数据；
所述疾病信息表包含：所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号、疾病简介、临床表现、治疗方法；
所述医疗数据索引是对所述疾病信息表和临床信息表所建立的索引；
所述医生信息表包含：医生编号、医生姓名、所属医院、所属科室编号、专业擅长；
所述科室信息表包含：科室编号、科室名称、所属疾病编号。
3.如权利要求书2所述的移动医疗智能导医系统，其特征是，所述知识推理模块包括：医学文本分词处理器、医疗文本停止词词库、模糊匹配处理器、智能排序处理器、包含最优规则集的最优化判定处理器；
所述医学文本分词处理器对所述临床信息表和疾病信息表里的信息进行分词处理，得到分词后的临床信息表和疾病信息表；
所述移动医疗云服务器基于医学文本停止词词库，对分词后的临床信息表和疾病信息表进行去除停止词处理，得到去除停止词的临床信息表和疾病信息表；
所述移动医疗云服务器基于医学文本停止词词库，对所述文本主诉进行去除停止词处理，从而得到文本主诉的关键字；
所述模糊匹配处理器利用模糊匹配算法和所述医疗数据索引对所述文本主诉的关键字与去除停止词的临床信息表和疾病信息表进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；
所述智能排序处理器对所述初步疾病诊断结果进行相关度估计后，得到评分结果，并对所述评分结果进行智能化排序，得到排序结果；从所述排序结果中取出前N条数据，作为疾病诊断结果；
所述最优化判定处理器利用所述最优规则集对所述疾病诊断结果进行最优化判定，若所述疾病诊断结果满足所述最优规则集中的任意一条规则，则表示所述疾病诊断结果达到最优，令判定结果为“True”；否则，表示所述疾病诊断结果未达到最优，令判定结果为“False”。
4.如权利要求书2所述的移动医疗智能导医系统，其特征是，
所述数据管理模块包括：数据抽取模块、医生评分模块；
所述数据抽取模块根据所述疾病诊断结果，利用所述医疗数据索引从所述疾病信息表中选取匹配的所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号和疾病简介；再根据所述所属科室编号从所述医生信息表中获取所述医生姓名、所属医院；从而得到若干个治疗医生；
所述医生评分模块对所述若干个治疗医生进行评分并排序，选取排名最前的M位治疗医生作为所述导医结果。
5.一种移动医疗智能导医方法，其特征是按如下步骤进行：
步骤1、建立医疗知识库，所述医疗知识库包括：医疗数据索引、临床信息表、疾病信息表、医生信息表、科室信息表；
所述临床信息表包含：电子病历和医学影像数据；
所述疾病信息表包含：所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号、疾病简介、临床表现、治疗方法；
所述医疗数据索引是对所述疾病信息表和临床信息表所建立的索引；
所述医生信息表包含：医生编号、医生姓名、所属医院、所属科室编号、专业擅长；
所述科室信息表包含：科室编号、科室名称、所属疾病编号；
步骤2、对所述临床信息表和疾病信息表里的信息进行分词处理，得到分词后的临床信息表和疾病信息表；
步骤3、基于医学文本停止词词库，对分词后的临床信息表和疾病信息表进行去除停止词处理，得到去除停止词的临床信息表和疾病信息表；
步骤4、通过语音或文本方式获取患者主诉；
步骤5、对所述患者主诉进行去除停止词处理，从而得到文本主诉的关键字；
步骤6、利用模糊匹配算法和所述医疗数据索引对所述文本主诉的关键字与去除停止词的临床信息表和疾病信息表进行模糊匹配，得到初步疾病诊断结果；
步骤7、对所述初步疾病诊断结果进行相关度估计后，得到评分结果，并对所述评分结果进行智能化排序，得到排序结果；从所述排序结果中取出前N条数据，作为疾病诊断结果；
步骤8、对所述疾病诊断结果进行最优化判定，得到判定结果，并根据所述判断结果生成提示信息用于补充主诉；
步骤9、根据所述疾病诊断结果，利用所述医疗数据索引从所述疾病信息表中选取匹配的所属疾病编号、疾病名称、所属科室编号和疾病简介；再根据所述所属科室编号从所述医生信息表中获取所述医生姓名、所属医院；从而得到若干个治疗医生；
步骤10、对所述若干个治疗医生进行评分并排序，选取排名最前的M位治疗医生作为导医结果。
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