CN111968726A - 序贯型ai诊断模型临床应用调度管理系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统，包括影像信息管理模块将请求方案发送给AI方案管理模块；每个单病种AI诊断模块，包括N个AI诊断单元，每个AI诊断单元对与之匹配的图像和/或某M个在先运行的AI诊断单元输出的在先数据进行处理；AI方案管理模块查找与请求方案匹配的AI诊断单元并对该些AI诊断单元运行顺序进行排序，将运行指令顺序地发给相应的AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给该AI诊断单元，直至每个AI诊断单元运行完毕，将符合预设条件的诊断数据发给结构化报告模块；每个时间运行的AI诊断单元个数≥1。本发明还公开一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法。本发明降低开发成本，提高系统的稳定性。

Description

序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统及其方法

技术领域

本发明涉及医疗信息领域，更具体地，涉及一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统及其方法。

背景技术

影像AI诊断模型承担了图像分析工作，将影像发现传递给结构化报告系统，结构化报告系统承担了参考诊断/跨科室的知识分析等推理工作。现有技术中，影像AI诊断模型在应用过程中只是几个AI诊断模型的组合应用，组合逻辑也很简单，2-3个AI诊断模型顺序运行或者并行运行然后组合输出结果，但需要对AI诊断模型进行个性化的编码与训练，每个大的AI诊断模型都有复杂的运算，提高了开发的成本，也花费了大量的时间去训练AI诊断模型，而且系统的稳定性低。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统及其方法，能够解决现有技术中存在的开发成本高、系统稳定性低的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统，包括影像信息管理模块、AI方案管理模块、复数个单病种AI诊断模块和复数个单病种结构化报告模块，其中，影像信息管理模块，与AI方案管理模块相连，用于当患者扫描完某项检查项目时，根据检查项目的类型通过相应的接口将诊断请求方案发送给AI方案管理模块；其中，诊断请求方案包括患者的疾病类型和DICOM图像；每个单病种AI诊断模块，与所述AI方案管理模块相连，包括N个AI诊断单元，每个AI诊断单元之间存在逻辑关系；每个AI诊断单元，用于对与之匹配的DICOM图像和/或某M个在先运行的所述AI诊断单元输出的在先数据进行计算、处理，输出诊断数据并发送给AI方案管理模块；其中，1≤M＜N，在先数据包括逻辑数据和特征数据；AI方案管理模块，分别与影像信息管理模块、每个单病种AI诊断模块和每个单病种结构化报告模块相连，用于基于诊断请求方案，查找与诊断请求方案匹配的所有AI诊断单元并对该些AI诊断单元的运行顺序进行排序，根据运行顺序将运行指令发送给相应的AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给该AI诊断单元，并对每个AI诊断单元输出的诊断数据进行实时自动存储，直至每个AI诊断单元都运行完毕，最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块；其中，每个时间运行的AI诊断单元个数大于等于1；每个单病种结构化报告模块，与AI方案管理模块相连，用于接收诊断数据，基于诊断数据自动生成影像表现，供医生查看。

优选地，在符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块之前，AI诊断单元还包括数据处理子单元，用于对符合预设条件的诊断数据转换成标准的AIM语义，当诊断数据为DICOM图像时，则对DICOM图像的位置、大小、亮度、对比度进行处理，将处理后的DICOM图像定义为关键图像，并将处理后的诊断数据发送给AI方案管理模块。

优选地，该系统还包括日志生成模块，与每个单病种AI诊断模块相连，用于当每个AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看。

优选地，AI方案管理模块还包括资源分配单元，用于基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元。

另一方面，本发明还提供了一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法，包括：当患者扫描完某项检查项目时，影像信息管理模块根据所述检查项目的类型通过相应的接口将诊断请求方案发送给AI方案管理模块；其中，诊断请求方案包括患者的疾病类型和DICOM图像；每个单病种AI诊断模块，包括N个AI诊断单元，每个AI诊断单元之间存在逻辑关系；每个AI诊断单元对与之匹配的DICOM图像和/或某M个在先运行的所述AI诊断单元输出的在先数据进行计算、处理，输出诊断数据并发送给AI方案管理模块；其中，1≤M＜N，在先数据包括逻辑数据和特征数据；AI方案管理模块基于诊断请求方案，查找与诊断请求方案匹配的所有AI诊断单元并对该些AI诊断单元的运行顺序进行排序，根据运行顺序将运行指令发送给相应的AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给该AI诊断单元，并对每个AI诊断单元输出的诊断数据进行实时自动存储，直至每个AI诊断单元都运行完毕，最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块；其中，每个时间运行的AI诊断单元个数大于等于1；每个单病种结构化报告模块接收诊断数据，基于诊断数据自动生成影像表现，供医生查看。

优选地，在符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块之前，AI诊断单元中的数据处理子单元对符合预设条件的诊断数据转换成标准的AIM语义，当诊断数据为DICOM图像时，则对DICOM图像的位置、大小、亮度、对比度进行处理，将处理后的DICOM图像定义为关键图像，并将处理后的诊断数据发送给AI方案管理模块。

优选地，该方法还包括：当每个AI诊断单元运行时，日志生成模块自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看。

优选地，该方法还包括：AI方案管理模块中的资源分配单元基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元。

本发明的技术效果：

1.由于本发明中设置了AI方案管理模块、复数个单病种AI诊断模块和复数个单病种结构化报告模块，能够将单病种AI诊断模块中的多个序贯的AI诊断单元通过预先设置的配置，有序的运行，比如单病种AI诊断模块中的多个AI诊断单元是顺序运行，还是可以几个AI诊断单元并行运行，或者是在后运行的AI诊断单元是否需要在先运行的AI诊断单元的运行结果等等，AI方案管理模块能够将这些AI诊断单元有序的运行，并最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块，由于将一个大的AI诊断模块拆解成多个小的AI诊断单元，所以降低了开发成本，提高了系统的稳定性，所以在图像分析层面的AI诊断模型与推理层面的结构化报告系统之间增加一个AI序贯调用管理的逻辑层是非常有必要，解决了影像AI诊断模型和结构化报告推理逻辑纸件的耦合关系，在众多场景下，这种逻辑层使得AI诊断模块和结构化报告系统都可以通过配置来实现复杂运算、运行关系，为规模化扩展打下架构上的基础，填补了国内外的空白；

2.由于本发明设置了数据处理子单元，可以对AI诊断单元输出的诊断数据进行处理，包括对DICOM图像的处理，将处理后的数据转换成标准的AIM语义后发送给单病种结构化报告模块，提高了系统之间各个模块的通用性；

3.由于本发明设置了日志生成模块，当每个AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看，能够实时查看各个AI诊断单元与结构化报告模块之间、单个AI诊断单元运行的稳定情况，以及多个AI诊断单元联合运行的稳定情况，从而能够及时发现并解决运行异常的AI诊断单元，为系统的稳定性提供了保障；

4.由于本发明设置了资源分配单元，可以基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元，实现服务器运行各个AI诊断单元的负载均衡，保证服务器有效分配资源给相应的AI诊断单元。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了根据本发明实施例一的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；

图2示出了根据本发明实施例一的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中检查项目为胸部X线的影像诊断中所需要的AI诊断单元界面示意图；

图3示出了根据本发明实施例一的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中检查项目为胸部X线的影像诊断中AI方案管理模块的脚本配置界面示意图；

图4示出了根据本发明实施例二的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；

图5示出了根据本发明实施例二的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中数据处理子单元对诊断数据转化为标准的AIM语义界面示意图；

图6示出了根据本发明实施例三的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；

图7示出了根据本发明实施例三的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中日志生成模块产生的每个AI诊断单元运行的日志界面示意图；

图8示出了根据本发明实施例四的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；

图9示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法的流程图；

图10示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中检查项目为胸部X线的影像诊断中所需要的AI诊断单元界面示意图；

图11示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中检查项目为胸部X线的影像诊断中AI方案管理模块的脚本配置界面示意图；

图12示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中数据处理子单元对诊断数据转化为标准的AIM语义界面示意图；

图13示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中日志生成模块产生的每个AI诊断单元运行的日志界面示意图；

图14示出了根据本发明实施例六的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法的具体处理流程图。

具体实施方式

下面将参考附图并结合实施例，来详细说明本发明。

实施例一

图1示出了根据本发明实施例一的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；如图1所示，该系统包括：影像信息管理模块10、AI方案管理模块20、复数个单病种AI诊断模块30和复数个单病种结构化报告模块40，其中，

影像信息管理模块10，与AI方案管理模块20相连，用于当患者扫描完某项检查项目时，根据检查项目的类型通过相应的接口将诊断请求方案发送给AI方案管理模块20；

其中，诊断请求方案包括患者的疾病类型和DICOM图像；

其中，影像信息管理模块为RIS(Radiology Information System)系统；

例如，胸部X线、前列腺MR、头颅CT等等都是检查项目的类型；

例如，肺炎、肺癌、前列腺炎、前列腺增生等等都是疾病的类型。

每个单病种AI诊断模块30，与所述AI方案管理模块相连，包括N个AI诊断单元，每个AI诊断单元之间存在逻辑关系；每个AI诊断单元，用于对与之匹配的DICOM图像和/或某M个在先运行的所述AI诊断单元输出的在先数据进行计算、处理，输出诊断数据并发送给AI方案管理模块20；其中，1≤M＜N，在先数据包括逻辑数据和特征数据；

图2示出了根据本发明实施例一的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中检查项目为胸部X线的影像诊断中所需要的AI诊断单元界面示意图；如图2所示，

每个单病种AI诊断模块都包含有N个AI诊断单元，根据每个检查项目的诊断需求，来策划AI诊断单元的个数和诊断功能，比如检查项目为胸部X线，AI诊断单元包含PA位部位分割模型、图像质量分类模型、PA金属夹检测分割模型、投照范围不足模型、置入物输液岗分割模型、置入物深静脉置管识别模型、置入物PICC管分割模型、乳腺术后缺失的识别模型等等，一个单病种AI诊断模块一般情况下都包含十几个AI诊断单元。

AI方案管理模块20，分别与影像信息管理模块10、每个单病种AI诊断模块30和每个单病种结构化报告模块40相连，用于基于诊断请求方案，查找与诊断请求方案匹配的所有AI诊断单元并对该些AI诊断单元的运行顺序进行排序，根据运行顺序将运行指令发送给相应的AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给该AI诊断单元，并对每个AI诊断单元输出的诊断数据进行实时自动存储，直至每个AI诊断单元都运行完毕，最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块；其中，每个时间运行的AI诊断单元个数大于等于1；

根据每个单病种结构化报告的所需要显示的影像表现，预先对AI方案管理模块进行配置，把符合预设条件的诊断数据发送给结构化报告模块进行影像表现的显示，比如，AI诊断单元输出的诊断数据可以为为胸片X线影像表现为正常、是否有金属置入物、心胸比等等，这个预设条件可以根据医生的需求进行个性化配置。

图3示出了根据本发明实施例一的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中检查项目为胸部X线的影像诊断中AI方案管理模块的脚本配置界面示意图；如图3所示，

由于诊断每个疾病类型都需要多个AI诊断单元，所以AI方案管理模块根据预先配置的脚本来调度这些AI诊断单元的运行顺序、判断在同一时间内是一个特定的AI诊断单元运行还是几个AI诊断单元并行运行，或者在后运行的AI诊断单元是否需要在先运行的AI诊断单元的输出结果，AI方案管理模块将符合预设条件的诊断数据发送给与该病种对应的结构化报告模块。

例如，当在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据为肿瘤分期为2时，在后运行的AI诊断数据需要在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据；当在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据为肿瘤分期为0时，在后运行的AI诊断数据则不需要在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据，AI方案管理模块对诊断数据进行实时自动存储。

有些AI诊断单元是需要在先运行的AI诊断单元的输出结果，在先运行的AI诊断单元有可能是1个，也有可能是多个，AI方案管理模块都是根据预先配置的脚本来调度这些AI诊断单元和相应的诊断数据，以此循环，完成该病种的一整套诊断流程。

每个单病种结构化报告模块40，与AI方案管理模块20相连，用于接收诊断数据，基于诊断数据自动生成影像表现，供医生查看；。

例如，单病种结构化报告模块为肺癌结构化报告模块，则AI方案管理模块将肺癌的影像发现，发送给发给肺癌结构化报告模块，肺癌结构化报告模块基于影像表现自动生成诊断结果。

本发明的实施例设置了AI方案管理模块、复数个单病种AI诊断模块和复数个单病种结构化报告模块，能够将单病种AI诊断模块中的多个序贯的AI诊断单元通过预先设置的配置，有序的运行，比如单病种AI诊断模块中的多个AI诊断单元是顺序运行，还是可以几个AI诊断单元并行运行，或者是在后运行的AI诊断单元是否需要在先运行的AI诊断单元的运行结果等等，AI方案管理模块能够将这些AI诊断单元有序的运行，并最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块，由于将一个大的AI诊断模块拆解成多个小的AI诊断单元，所以降低了开发成本，提高了系统的稳定性，所以在图像分析层面的AI诊断模型与推理层面的结构化报告系统之间增加一个AI序贯调用管理的逻辑层是非常有必要，解决了影像AI诊断模型和结构化报告推理逻辑纸件的耦合关系，在众多场景下，这种逻辑层使得AI诊断模块和结构化报告系统都可以通过配置来实现复杂运算、运行关系，为规模化扩展打下架构上的基础，填补了国内外的空白。

实施例二

图4示出了根据本发明实施例二的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图，如图4所示，在符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块40之前，AI诊断单元还包括数据处理子单元3022，用于对符合预设条件的诊断数据转换成标准的AIM语义，当诊断数据为DICOM图像时，则对DICOM图像的位置、大小、亮度、对比度进行处理，将处理后的DICOM图像定义为关键图像，并将处理后的诊断数据发送给AI方案管理模块20。

图5示出了根据本发明实施例二的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中数据处理子单元对诊断数据转化为标准的AIM语义界面示意图；如图5所示，检查项目为胸部X线的结构化报告的诊断参数，将AI诊断单元输出的诊断数据进行AIM语义规范转换，使得符合结构化报告模块的数据要求。

本发明的实施例设置了数据处理子单元，可以对AI诊断单元输出的诊断数据进行处理，包括对DICOM图像的处理，将处理后的数据转换成标准的AIM语义后发送给单病种结构化报告模块，提高了系统之间各个模块的通用性。

实施例三

图6示出了根据本发明实施例三的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；如图6所示，该系统还包括日志生成模块50，与每个单病种AI诊断模块30相连，用于当每个AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看。

例如，有运行异常的日志在管理员界面显示为红色等等，便于管理员查看，关于标记的方式，在此不做任何限定。

图7示出了根据本发明实施例三的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统中日志生成模块产生的每个AI诊断单元运行的日志界面示意图；如图7所示，在模块任务列表中，显示每个AI诊断单元的ID、名称、类型、服务器名称、服务器IP、任务状态、执行开始时间、执行结束时间，执行正常的AI诊断单元显示“执行完”，如果执行异常，则会自动标记出来，比如显示红色等，便于管理员查看，并及时解决相应的异常问题。

本发明的实施例设置了日志生成模块，当每个AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看，能够实时查看各个AI诊断单元与结构化报告模块之间、单个AI诊断单元运行的稳定情况，以及多个AI诊断单元联合运行的稳定情况，从而能够及时发现并解决运行异常的AI诊断单元，为系统的稳定性提供了保障。

实施例四

图8示出了根据本发明实施例四的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统结构示意图；如图8所示，

AI方案管理模块20还包括资源分配单元202，用于基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元。

本发明的实施例设置了资源分配单元，可以基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元，实现服务器运行各个AI诊断单元的负载均衡，保证服务器有效分配资源给相应的AI诊断单元。

实施例五

图9示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法的流程图；如图9所示，该方法包括以下步骤：

步骤S501，当患者扫描完某项检查项目时，影像信息管理模块根据所述检查项目的类型通过相应的接口将诊断请求方案发送给AI方案管理模块；

其中，诊断请求方案包括患者的疾病类型和DICOM图像；

其中，影像信息管理模块为RIS(Radiology Information System)系统；

例如，胸部X线、前列腺MR、头颅CT等等都是检查项目的类型；

例如，肺炎、肺癌、前列腺炎、前列腺增生等等都是疾病的类型。

步骤S502，每个单病种AI诊断模块，包括N个AI诊断单元，每个AI诊断单元之间存在逻辑关系；每个AI诊断单元对与之匹配的DICOM图像和/或某M个在先运行的所述AI诊断单元输出的在先数据进行计算、处理，输出诊断数据并发送给AI方案管理模块；其中，1≤M＜N，在先数据包括逻辑数据和特征数据；

图10示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中检查项目为胸部X线的影像诊断中所需要的AI诊断单元界面示意图；如图10所示，

每个单病种AI诊断模块都包含有N个AI诊断单元，根据每个检查项目的诊断需求，来策划AI诊断单元的个数和诊断功能，比如检查项目为胸部X线，AI诊断单元包含PA位部位分割模型、图像质量分类模型、PA金属夹检测分割模型、投照范围不足模型、置入物输液岗分割模型、置入物深静脉置管识别模型、置入物PICC管分割模型、乳腺术后缺失的识别模型等等，一个单病种AI诊断模块一般情况下都包含十几个AI诊断单元。

步骤S503，AI方案管理模块基于诊断请求方案，查找与诊断请求方案匹配的所有AI诊断单元并对该些AI诊断单元的运行顺序进行排序，根据运行顺序将运行指令发送给相应的AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给该AI诊断单元，并对每个AI诊断单元输出的诊断数据进行实时自动存储，直至每个AI诊断单元都运行完毕，最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块；其中，每个时间运行的AI诊断单元个数大于等于1；

根据每个单病种结构化报告的所需要显示的影像表现，预先对AI方案管理模块进行配置，把符合预设条件的诊断数据发送给结构化报告模块进行影像表现的显示，比如，AI诊断单元输出的诊断数据可以为为胸片X线影像表现为正常、是否有金属置入物、心胸比等等，这个预设条件可以根据医生的需求进行个性化配置。

图11示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中检查项目为胸部X线的影像诊断中AI方案管理模块的脚本配置界面示意图；如图11所示，

由于诊断每个疾病类型都需要多个AI诊断单元，所以AI方案管理模块根据预先配置的脚本来调度这些AI诊断单元的运行顺序、判断在同一时间内是一个特定的AI诊断单元运行还是几个AI诊断单元并行运行，或者在后运行的AI诊断单元是否需要在先运行的AI诊断单元的输出结果，AI方案管理模块将符合预设条件的诊断数据发送给与该病种对应的结构化报告模块。

例如，当在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据为肿瘤分期为2时，在后运行的AI诊断数据需要在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据；当在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据为肿瘤分期为0时，在后运行的AI诊断数据则不需要在先运行的AI诊断单元输出的诊断数据，AI方案管理模块对诊断数据进行实时自动存储。

有些AI诊断单元是需要在先运行的AI诊断单元的输出结果，在先运行的AI诊断单元有可能是1个，也有可能是多个，AI方案管理模块都是根据预先配置的脚本来调度这些AI诊断单元和相应的诊断数据，以此循环，完成该病种的一整套诊断流程。

步骤S504，每个单病种结构化报告模块接收诊断数据，基于诊断数据自动生成影像表现，供医生查看；

例如，单病种结构化报告模块为肺癌结构化报告模块，则AI方案管理模块将肺癌的影像发现，发送给发给肺癌结构化报告模块，肺癌结构化报告模块基于影像表现自动生成诊断结果。

其中，在符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块之前，AI诊断单元中的数据处理子单元对符合预设条件的诊断数据转换成标准的AIM语义，当诊断数据为DICOM图像时，则对DICOM图像的位置、大小、亮度、对比度进行处理，将处理后的DICOM图像定义为关键图像，并将处理后的诊断数据发送给AI方案管理模块。

图12示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中数据处理子单元对诊断数据转化为标准的AIM语义界面示意图；如图12所示，检查项目为胸部X线的结构化报告的诊断参数，将AI诊断单元输出的诊断数据进行AIM语义规范转换，使得符合结构化报告模块的数据要求。

其中，该方法还包括：当每个AI诊断单元运行时，日志生成模块自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看。

例如，有运行异常的日志在管理员界面显示为红色等等，便于管理员查看，关于标记的方式，在此不做任何限定。

图13示出了根据本发明实施例五的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法中日志生成模块产生的每个AI诊断单元运行的日志界面示意图；如图13所示，在模块任务列表中，显示每个AI诊断单元的ID、名称、类型、服务器名称、服务器IP、任务状态、执行开始时间、执行结束时间，执行正常的AI诊断单元显示“执行完”，如果执行异常，则会自动标记出来，比如显示红色等，便于管理员查看，并及时解决相应的异常问题。

其中，该方法还包括：AI方案管理模块中的资源分配单元基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元。

实施例六

图14示出了根据本发明实施例六的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法的具体处理流程图，如图6所示，该方法包括：

步骤S601，AI方案管理模块是否接到请求方案？若是，执行步骤S602，若否，返回开始；

步骤S602，AI方案管理模块判断DICOM图像是否与第一时间运行的AI诊断单元相匹配？若是，执行步骤S603，若否，返回开始；

步骤S603，AI方案管理模块将运行指令和匹配的DICOM图像发送给第一时间运行的AI诊断单元；

步骤S604，第一时间运行的AI诊断单元输出诊断数据，AI方案管理模块实时自动存储诊断数据；

步骤S605-1，DICOM图像是否与第二时间运行的AI诊断单元相匹配？若是，执行步骤S606；若否，返回开始；

步骤S605-2，在先数据是否与第二时间运行的AI诊断单元相匹配？若是，执行步骤S606，若否，AI方案管理模块实时自动存储诊断数据；

步骤S606，AI方案管理模块将运行指令、匹配的DICOM图像和/或在先数据发送给第二时间运行的AI诊断单元；

步骤S607，第二时间运行的AI诊断单元输出诊断数据，AI方案管理模块实时自动存储诊断数据；

步骤S608，以此循环步骤S605-1、步骤S605-2、步骤S606、步骤S607：第三时间运行的AI诊断单元输出诊断数据、第四时间运行的AI诊断单元输出的诊断数据……直到所有AI诊断单元都运行完毕；

步骤S609,，对符合预设条件的诊断数据做AIM语义转换；

步骤S610，将转换后的符合预设条件的诊断数据发送给与之对应的单病种结构化报告模块，结构化报告模块自动输出影像表现。

本发明的实施例中的AI方案管理模块、复数个单病种AI诊断模块和复数个单病种结构化报告模块，能够将单病种AI诊断模块中的多个序贯的AI诊断单元通过预先设置的配置，有序的运行，比如单病种AI诊断模块中的多个AI诊断单元是顺序运行，还是可以几个AI诊断单元并行运行，或者是在后运行的AI诊断单元是否需要在先运行的AI诊断单元的运行结果等等，AI方案管理模块能够将这些AI诊断单元有序的运行，并最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块，由于将一个大的AI诊断模块拆解成多个小的AI诊断单元，所以降低了开发成本，提高了系统的稳定性，所以在图像分析层面的AI诊断模型与推理层面的结构化报告系统之间增加一个AI序贯调用管理的逻辑层是非常有必要，解决了影像AI诊断模型和结构化报告推理逻辑纸件的耦合关系，在众多场景下，这种逻辑层使得AI诊断模块和结构化报告系统都可以通过配置来实现复杂运算、运行关系，为规模化扩展打下架构上的基础，填补了国内外的空白；本发明的实施例中的数据处理子单元，可以对AI诊断单元输出的诊断数据进行处理，包括对DICOM图像的处理，将处理后的数据转换成标准的AIM语义后发送给单病种结构化报告模块，提高了系统之间各个模块的通用性；本发明的实施例中的日志生成模块，当每个AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看，能够实时查看各个AI诊断单元与结构化报告模块之间、单个AI诊断单元运行的稳定情况，以及多个AI诊断单元联合运行的稳定情况，从而能够及时发现并解决运行异常的AI诊断单元，为系统的稳定性提供了保障；本发明的实施例中的资源分配单元，可以基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元，实现服务器运行各个AI诊断单元的负载均衡，保证服务器有效分配资源给相应的AI诊断单元。

从以上描述中，可以看出，本发明的上述实施例实现了如下技术效果：由于本发明的实施例设置了AI方案管理模块、复数个单病种AI诊断模块和复数个单病种结构化报告模块，能够将单病种AI诊断模块中的多个序贯的AI诊断单元通过预先设置的配置，有序的运行，比如单病种AI诊断模块中的多个AI诊断单元是顺序运行，还是可以几个AI诊断单元并行运行，或者是在后运行的AI诊断单元是否需要在先运行的AI诊断单元的运行结果等等，AI方案管理模块能够将这些AI诊断单元有序的运行，并最后将符合预设条件的诊断数据发送给单病种结构化报告模块，由于将一个大的AI诊断模块拆解成多个小的AI诊断单元，所以降低了开发成本，提高了系统的稳定性，所以在图像分析层面的AI诊断模型与推理层面的结构化报告系统之间增加一个AI序贯调用管理的逻辑层是非常有必要，解决了影像AI诊断模型和结构化报告推理逻辑纸件的耦合关系，在众多场景下，这种逻辑层使得AI诊断模块和结构化报告系统都可以通过配置来实现复杂运算、运行关系，为规模化扩展打下架构上的基础，填补了国内外的空白；由于本发明的实施例设置了数据处理子单元，可以对AI诊断单元输出的诊断数据进行处理，包括对DICOM图像的处理，将处理后的数据转换成标准的AIM语义后发送给单病种结构化报告模块，提高了系统之间各个模块的通用性；由于本发明的实施例设置了日志生成模块，当每个AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看，能够实时查看各个AI诊断单元与结构化报告模块之间、单个AI诊断单元运行的稳定情况，以及多个AI诊断单元联合运行的稳定情况，从而能够及时发现并解决运行异常的AI诊断单元，为系统的稳定性提供了保障；由于本发明的实施例设置了资源分配单元，可以基于每个AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个AI诊断单元，实现服务器运行各个AI诊断单元的负载均衡，保证服务器有效分配资源给相应的AI诊断单元。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统，其特征在于，包括影像信息管理模块、AI方案管理模块、复数个单病种AI诊断模块和复数个单病种结构化报告模块，其中，

所述影像信息管理模块，与所述AI方案管理模块相连，用于当患者扫描完某项检查项目时，根据所述检查项目的类型通过相应的接口将诊断请求方案发送给所述AI方案管理模块；其中，所述诊断请求方案包括患者的疾病类型和DICOM图像；

每个所述单病种AI诊断模块，与所述AI方案管理模块相连，包括N个AI诊断单元，每个所述AI诊断单元之间存在逻辑关系；每个所述AI诊断单元，用于对与之匹配的DICOM图像和/或某M个在先运行的所述AI诊断单元输出的在先数据进行计算、处理，输出诊断数据并发送给所述AI方案管理模块；其中，1≤M＜N，所述在先数据包括逻辑数据和特征数据；

所述AI方案管理模块，分别与所述影像信息管理模块、每个所述单病种AI诊断模块和每个所述单病种结构化报告模块相连，用于基于所述诊断请求方案，查找与所述诊断请求方案匹配的所有所述AI诊断单元并对该些AI诊断单元的运行顺序进行排序，根据所述运行顺序将运行指令发送给相应的所述AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的所述DICOM图像和/或所述在先数据发送给该AI诊断单元，并对每个所述AI诊断单元输出的所述诊断数据进行实时自动存储，直至每个所述AI诊断单元都运行完毕，最后将符合预设条件的所述诊断数据发送给所述单病种结构化报告模块；其中，每个时间运行的AI诊断单元个数大于等于1；

每个所述单病种结构化报告模块，与所述AI方案管理模块相连，用于接收所述诊断数据，基于所述诊断数据自动生成影像表现，供医生查看。

2.根据权利要求1所述的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统，其特征在于，在所述符合预设条件的所述诊断数据发送给所述单病种结构化报告模块之前，所述AI诊断单元还包括数据处理子单元，用于对所述符合预设条件的所述诊断数据转换成标准的AIM语义，当所述诊断数据为所述DICOM图像时，则对所述DICOM图像的位置、大小、亮度、对比度进行处理，将处理后的所述DICOM图像定义为关键图像，并将处理后的所述诊断数据发送给所述AI方案管理模块。

3.根据权利要求1所述的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统，其特征在于，该系统还包括日志生成模块，与每个所述单病种AI诊断模块相连，用于当每个所述AI诊断单元运行时，自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看。

4.根据权利要求1所述的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理系统，其特征在于，所述AI方案管理模块还包括资源分配单元，用于基于每个所述AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个所述AI诊断单元。

5.一种序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法，其特征在于，包括：

当患者扫描完某项检查项目时，影像信息管理模块根据所述检查项目的类型通过相应的接口将诊断请求方案发送给AI方案管理模块；其中，所述诊断请求方案包括患者的疾病类型和DICOM图像；

每个单病种AI诊断模块，包括N个AI诊断单元，每个所述AI诊断单元之间存在逻辑关系；每个所述AI诊断单元对与之匹配的DICOM图像和/或某M个在先运行的所述AI诊断单元输出的在先数据进行计算、处理，输出诊断数据并发送给所述AI方案管理模块；其中，1≤M＜N，所述在先数据包括逻辑数据和特征数据；

所述AI方案管理模块基于所述诊断请求方案，查找与所述诊断请求方案匹配的所有所述AI诊断单元并对该些AI诊断单元的运行顺序进行排序，根据所述运行顺序将运行指令发送给相应的所述AI诊断单元，并同时将与该AI诊断单元匹配的所述DICOM图像和/或所述在先数据发送给该AI诊断单元，并对每个所述AI诊断单元输出的所述诊断数据进行实时自动存储，直至每个所述AI诊断单元都运行完毕，最后将符合预设条件的所述诊断数据发送给所述单病种结构化报告模块；其中，每个时间运行的AI诊断单元个数大于等于1；

每个所述单病种结构化报告模块接收所述诊断数据，基于所述诊断数据自动生成影像表现，供医生查看。

6.根据权利要求5所述的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法，其特征在于，在所述符合预设条件的所述诊断数据发送给所述单病种结构化报告模块之前，该方法还包括：所述AI诊断单元中的数据处理子单元对所述符合预设条件的所述诊断数据转换成标准的AIM语义，当所述诊断数据为所述DICOM图像时，则对所述DICOM图像的位置、大小、亮度、对比度进行处理，将处理后的所述DICOM图像定义为关键图像，并将处理后的所述诊断数据发送给所述AI方案管理模块。

7.根据权利要求5所述的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法，其特征在于，该方法还包括：当每个所述AI诊断单元运行时，日志生成模块自动产生相应的运行日志，将有运行异常的日志自动标记并显示在管理员界面，供管理员查看。

8.根据权利要求5所述的序贯型AI诊断模型临床应用调度管理方法，其特征在于，该方法还包括：所述AI方案管理模块中的资源分配单元基于每个所述AI诊断单元所需要处理的数据量，实时动态地将服务器资源分配给每个所述AI诊断单元。

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