CN112086207A - 一种远程诊断咨询系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种远程诊断咨询系统，包括用户端和服务端，用户端与服务端建立连接，用户端向服务端传递个人状态数据，服务端包括咨询模块、远程诊断模块和数据库，咨询模块采用深度强化学习的智能模型，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并将得到的当前已知的病人状态数据发送至远程诊断模块，远程诊断模块采用监督式学习的智能模型，根据咨询模块输出的病人状态数据自动生成诊断结果。本发明采用自动化程序化的问询和诊断方式，有效的解决了目前国内医疗资源匮乏，医师数量不够的技术问题，且智能化的处理模式可以极大的提高工作效率，降低了人工诊断和问询效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，特别涉及一种远程诊断咨询系统。
背景技术
在远程医疗过程中主要分为两个步骤，一个是问诊，由于患者在传递个人信息时，可能会忽略自身的重要数据信息，因此，需要医疗人员根据当前患者提供的数据信息对可能存在的未知数据进行咨询，得到已知数据信息，另一个是诊断，医疗人员需要根据已知数据信息对病情进行诊断，从而给出诊断结果，但目前中国的医疗人员相对不够，而患者随着中国人口老龄化在日益增多，导致医疗资源匮乏，而问询和诊断都需要一个过程，这就导致医师的工作繁重，影响医疗效率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种远程诊断咨询系统，解决目前国内医疗人员不够导致医疗资源匮乏、以及医疗人员在问询和诊断过程中速率太低的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
本发明一种远程诊断咨询系统，包括用户端和服务端，所述用户端与服务端建立连接，所述用户端向服务端传递个人状态数据，所述服务端包括咨询模块、远程诊断模块和数据库，所述咨询模块采用深度强化学习的智能模型，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并将得到的当前已知的病人状态数据发送至远程诊断模块，所述远程诊断模块采用监督式学习的智能模型，根据咨询模块输出的病人状态数据自动生成诊断结果，并将病人状态数据和诊断结果数据发送至用户端和数据库进行保存。
作为本发明的一种优选技术方案，所述深度强化学习的智能模型中将数据处理为状态、策略、策略评价值三元组，所述状态为病人状态数据，策略为咨询策略，在训练过程中，深度强化学习的智能模型将咨询策略得到的病人状态数据输入至远程诊断模块进行诊断，若远程诊断模块无法根据咨询策略的病人状态数据得到诊断结果，则降低该策略的策略评价值，若远程诊断模块能根据咨询策略的病人状态数据得到诊断结果，则增大该策略的策略评价值，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并根据得到的当前已知的病人状态数据再次输出咨询策略，从而得到策略中每个步骤的策略评价值，通过不断重复训练，得到深度强化学习的智能模型。
作为本发明的一种优选技术方案，所述监督式学习的智能模型将数据处理为状态、结果二元组，在训练过程中，以病人状态数据为输入，诊断结果为输出，通过与以往的数据库不断交互，来自动学习调整神经网络策略模型中的参数。
作为本发明的一种优选技术方案，所述用户端与服务端之间通过通信数据传输系统进行数据传输，所述通信数据传输系统还包括通信协议模块，所述通信协议模块用于用户端与服务端之间数据传输的保密与解密。
作为本发明的一种优选技术方案，所述数据库包括个人数据端和验证模块，所述个人数据端记录有用户的个人状态数据信息和诊断结果，所述用户端需要通过验证模块的验证才能访问个人数据端。
作为本发明的一种优选技术方案，还包括医师审核模块，所述医师审核模块采用专业的医师对智能模型输出的诊断结果进行审核，若诊断结果错误，则删除智能模型的诊断结果，由专业医师输出诊断结果，并存入数据库，并降低智能模型中的策略评价值，使智能模型再次学习。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
本发明采用自动化程序化的问询和诊断方式，有效的解决了目前国内医疗资源匮乏，医师数量不够的技术问题，且智能化的处理模式可以极大的提高工作效率，降低了人工诊断和问询效率低的问题，为未来智能化诊断提供基础性建设。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明的整体结构示意图；
图中：1、用户端；2、服务端；3、咨询模块；4、远程诊断模块；5、数据库；6、通信数据传输系统；7、通信协议模块；8、个人数据端；9、验证模块；10、医师审核模块。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
此外，如果已知技术的详细描述对于示出本发明的特征是不必要的，则将其省略。
实施例1
如图1所示，本发明提供一种远程诊断咨询系统，包括用户端1和服务端2，用户端1与服务端2建立连接，用户端1向服务端2传递个人状态数据，服务端2包括咨询模块3、远程诊断模块4和数据库5，咨询模块3采用深度强化学习的智能模型，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并将得到的当前已知的病人状态数据发送至远程诊断模块4，远程诊断模块4采用监督式学习的智能模型，根据咨询模块3输出的病人状态数据自动生成诊断结果，并将病人状态数据和诊断结果数据发送至用户端和数据库进行保存。
深度强化学习的智能模型中将数据处理为状态、策略、策略评价值三元组，状态为病人状态数据，策略为咨询策略，在训练过程中，深度强化学习的智能模型将咨询策略得到的病人状态数据输入至远程诊断模块4进行诊断，若远程诊断模块4无法根据咨询策略的病人状态数据得到诊断结果，则降低该策略的策略评价值，若远程诊断模块4能根据咨询策略的病人状态数据得到诊断结果，则增大该策略的策略评价值，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并根据得到的当前已知的病人状态数据再次输出咨询策略，从而得到策略中每个步骤的策略评价值，通过不断重复训练，得到深度强化学习的智能模型。
监督式学习的智能模型将数据处理为状态、结果二元组，在训练过程中，以病人状态数据为输入，诊断结果为输出，通过与以往的数据库5不断交互，来自动学习调整神经网络策略模型中的参数。
用户端1与服务端2之间通过通信数据传输系统6进行数据传输，通信数据传输系统6还包括通信协议模块7，通信协议模块7用于用户端1与服务端2之间数据传输的保密与解密。
数据库5包括个人数据端8和验证模块9，个人数据端8记录有用户的个人状态数据信息和诊断结果，用户端1需要通过验证模块9的验证才能访问个人数据端8。
还包括医师审核模块10，医师审核模块10采用专业的医师对智能模型输出的诊断结果进行审核，若诊断结果错误，则删除智能模型的诊断结果，由专业医师输出诊断结果，并存入数据库，并降低智能模型中的策略评价值，使智能模型再次学习，采用专业医师进行审核可以进一步提高智能模型输出的诊断结果准确性，减少误诊的比例。
具体的，由于训练过程中，深度强化学习的智能模型会根据策略中的每个步骤的策略评价值输出咨询策略，因此，在使用的过程中，深度强化学习的智能模型会自动略去那些没有关键意义的问询对话，而是会直接找到咨询过程中的关键信息点，从而减少问询过程中存在问询时间过长，问询结果不重要的尴尬情况，监督式学习的智能模型又叫做行为克隆，是模仿医疗人员进行的诊断行为，监督式学习的智能模型需要数据库建模医疗人员的决断，学习在指定状态下输出决策结果，为了保障在数据传输过程中的保密和解密，在通信时采用通信协议的方式进行信息保护，防止信息泄露，同时在数据库中建立个人数据端和验证模块来保障用户的数据隐私，提高用户的服务体验。
本发明采用自动化程序化的问询和诊断方式，有效的解决了目前国内医疗资源匮乏，医师数量不够的技术问题，且智能化的处理模式可以极大的提高工作效率，降低了人工诊断和问询效率低的问题，为未来智能化诊断提供基础性建设。
最后应说明的是：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，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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 (6)
1.一种远程诊断咨询系统，包括用户端(1)和服务端(2)，其特征在于，所述用户端(1)与服务端(2)建立连接，所述用户端(1)向服务端(2)传递个人状态数据，所述服务端(2)包括咨询模块(3)、远程诊断模块(4)和数据库(5)，所述咨询模块(3)采用深度强化学习的智能模型，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并将得到的当前已知的病人状态数据发送至远程诊断模块(4)，所述远程诊断模块(4)采用监督式学习的智能模型，根据咨询模块(3)输出的病人状态数据自动生成诊断结果，并将病人状态数据和诊断结果数据发送至用户端和数据库进行保存。
2.根据权利要求1所述的一种远程诊断咨询系统，其特征在于，所述深度强化学习的智能模型中将数据处理为状态、策略、策略评价值三元组，所述状态为病人状态数据，策略为咨询策略，在训练过程中，深度强化学习的智能模型将咨询策略得到的病人状态数据输入至远程诊断模块(4)进行诊断，若远程诊断模块(4)无法根据咨询策略的病人状态数据得到诊断结果，则降低该策略的策略评价值，若远程诊断模块(4)能根据咨询策略的病人状态数据得到诊断结果，则增大该策略的策略评价值，根据初始病人状态数据输出咨询策略，并根据咨询将未知病人状态数据转换为已知的病人状态数据，并根据得到的当前已知的病人状态数据再次输出咨询策略，从而得到策略中每个步骤的策略评价值，通过不断重复训练，得到深度强化学习的智能模型。
3.根据权利要求2所述的一种远程诊断咨询系统，其特征在于，所述监督式学习的智能模型将数据处理为状态、结果二元组，在训练过程中，以病人状态数据为输入，诊断结果为输出，通过与以往的数据库(5)不断交互，来自动学习调整神经网络策略模型中的参数。
4.根据权利要求1所述的一种远程诊断咨询系统，其特征在于，所述用户端(1)与服务端(2)之间通过通信数据传输系统(6)进行数据传输，所述通信数据传输系统(6)还包括通信协议模块(7)，所述通信协议模块(7)用于用户端(1)与服务端(2)之间数据传输的保密与解密。
5.根据权利要求1所述的一种远程诊断咨询系统，其特征在于，所述数据库(5)包括个人数据端(8)和验证模块(9)，所述个人数据端(8)记录有用户的个人状态数据信息和诊断结果，所述用户端(1)需要通过验证模块(9)的验证才能访问个人数据端(8)。
6.根据权利要求1所述的一种远程诊断咨询系统，其特征在于，还包括医师审核模块(10)，所述医师审核模块(10)采用专业的医师对智能模型输出的诊断结果进行审核，若诊断结果错误，则删除智能模型的诊断结果，由专业医师输出诊断结果，并存入数据库，并降低智能模型中的策略评价值，使智能模型再次学习。
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