CN112102907A - 基于物联网的数字病历生成、显示及使用方法、装置、存储介质 - Google Patents

Abstract

一种基于物联网的数字病历生成、显示及使用方法、装置、存储介质，其中，物联网联结的医疗机器人、医疗检查设备、智能穿戴装置，采集患者数据，数据智能标注，人工智能系统制定诊疗方案，医疗机器人执行诊疗计划，前述数据特征值按照逻辑关系自动排版编辑后载入特定结构格式数据集，自动生成数字病历，原始数据文件以文件夹折叠方式附着于特定结构格式数据病历集特定位置，患者终生诊疗及健康数据实时添加更新，数字病历数据加密存储，数字病历数据所有权属于患者，特定用户依据规则获得授权后方可使用患者病历数据。

Description

基于物联网的数字病历生成、显示及使用方法、装置、存储 介质

技术领域

本申请实施例涉及人工智能和医学信息技术领域，特别涉及一种基于物联网的数字病历生成、显示及使用方法、装置、存储介质。

背景技术

现代医学面临着几大问题，主要包括：(1)人口老龄化，医疗总需求增加，医疗资源供给不足；(2)医疗资源分配不均衡，普通人群得不到高质量医疗服务；(3)医疗信息孤岛问题，限制医院间信息流通和技术交流，降低医疗体系运行效率。

上述问题的解决既是挑战，也是机遇。其中，由人工智能技术和医疗机器人构建的无人化智慧医院，有望为人类随时随地提供优质高效的医疗服务。

相应的，作为医疗服务忠实记录载体的病历，需要能够承载千倍级增加的数据量，高效快速的生成结构化数字病历，能够在确保患者医疗隐私前提下，医疗数据得到高效流通共享，从而，更好地服务于人类医疗健康事业。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于物联网的数字病历生成、显示及使用方法、装置、存储介质，以满足基于医疗机器人物联网化无人智慧医院数字病历的自动化生成及合理使用、患者医疗隐私保护、医疗数据流通共享服务于人类医疗健康和医学研究的未来需求。

本发明提供了如下的方案：

一种基于物联网的数字病历生成方法，所述生成方法包括如下步骤：

步骤1：既往医疗数据获取

患者预约，医疗机器人取得患者或其监护人授权，预先调阅患者既往医疗健康数据；所述既往医疗健康数据存储于云服务器；

如患者急诊看诊，医疗机器人现场取得患者或其监护人授权，调阅并知悉患者既往健康医疗数据；

步骤2：当次诊疗数据获取

获取方式包括：患者进入医院，医院智能监控装置监测患者言行举止；患者进入诊室，采集医疗看诊机器人问诊和查体时的音视频数据，采集物联网数据链联结的物理检查、化验检查、病理检查等医疗检查机器人数据；患者进入病房，医疗陪护机器人采集饮食行为学、尿便行为学、起居行为学、精神状态、表情状态，药房机器人、医疗急救机器人、手术机器人、医疗康复机器人、患者体内置入或体外穿戴智能设备分别采集用药、急救、手术、治疗、康复数据、身体生理代谢指数、医疗效果反馈评估数据；

数据采集范围包括：常规性数据全部采集，比如一般睡眠饮食大小便情况、基本生理指标、望闻问切数据；特殊性数据选择性采集，依据临床诊疗思维逻辑，参考患者主诉、潜在可能的主要疾病特征，采集特殊物理检查、化验检查、病理检查数据，以及手术、非手术治疗数据、疗效评估数据；

步骤3：数据特征值提取

在步骤2中，每次采集的数据，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据按照预先设定方案进行采集，所有数据实施智能化标注，均实时进行数据处理，数据处理算法包括：

首先，构建人类群体以及细分群体的生理、心理、精神健康参数数据库，构建人类个体的生理、心理、精神健康参数数据库；

在此基础上，构建人类群体以及细分群体的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围，构建人类个体的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围；

特征值选择，围绕患者主诉或主要症状，依据人类全部医疗知识图谱索引，构建相关联的特征值库，所述特征值库的数据类别包括人体系统、脏器、细胞、基因；

然后，当次诊疗过程中，物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置参照相关联的特征值库的指引，采集患者数据，构建当次诊疗数据库，其中，当次诊疗数据库容量可动态扩展；

实时动态比对当次诊疗数据库与人类细分群体以及患者个体既往的生理、心理、精神健康参数范围，提取重要异常阳性结果，由人工智能医疗决策系统推导出主要诊断和次要诊断，同时，提取重要阴性结果，以便排除可疑诊断，制定诊疗计划；

治疗过程中，跟踪监测特征值数据，评估医疗效果，指引诊疗计划方案调整，判断治疗终止时机；

步骤4：数字病历自动生成

数字病历格式参照目前门诊病历和住院病历，其中，住院病历至少包括主诉、现病史、既往史、家族史、婚育史、基因谱系、药物过敏史、外伤手术史、预防接种史、查体、辅助检查、主要诊断、次要诊断、诊疗计划、医嘱、知情同意告知书、病程记录、手术记录、出院记录，其中，门诊病历至少包括主诉、现病史、查体、辅助检查、主要诊断、次要诊断、诊疗计划、知情同意告知书、医嘱、病程记录；

在步骤3提取的特征值数据、重要异常阳性结果、重要阴性结果、主要诊断和次要诊断、诊疗计划方案及其执行情况等数据，由人工智能医疗决策系统按照逻辑关系自动排版编辑，置入住院病历或门诊病历相对应的格式中，原始数据文档及当次诊疗数据库以文件夹附件方式附着在病历相对应的格式内；所述逻辑关系包括但不限于时间顺序、因果联系、潜在因果联系、平行并列关系、贯序联系、主次关系；

其中，抽取与现主诉或病症相关联既往史部分的特征值数据，生成为现病史一部分；

其中，当次诊疗结束，获得最终治疗结果，则当次诊疗过程全部数据，自动添加到患者数字病历的既往史格式内，显示方式包括简短病情摘要和文件夹附件；所述简短病情摘要包括病程起止时间、主诉、诊断、治疗方案、结局；

步骤5：数字病历数据加密，确保数据完整、不可篡改、更新添加可追溯，发布到云服务器存储；

步骤6：数字病历添加更新

患者日常健康监测数据、定期随访数据、居家治疗数据、定期体检数据，经智能设备采集后无线通讯方式发送到服务端，同步骤3提取特征值，同步骤4实时添加，自动更新数字病历。

优选地，在步骤2中，所述数据类型包括：门急诊、线上看诊时，患者主诉、现病史、查体、物理检查、化验检查、病理检查、人类医学知识图谱结合患者现况导出的主要诊断和次要诊断以及个性化治疗方案数据；住院治疗时，手术治疗、非手术治疗、康复治疗数据，诊疗调整计划数据，每日病情观察数据，医疗护理查房数据，诊疗效果评估数据，依据病情演化，诊疗实时调整数据；院外治疗时，远程医疗随诊，门诊定期随诊，智能设备实时记录的患者医疗健康数据；随访数据；所述数据形式包括但不限于文字、数字、字符串、符号、图像、音频、视频、表格、曲线。

优选地，在步骤3中，根据重要异常阳性结果提示，还可扩展特征值库，物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置参照扩展后的特征值库增加患者数据采集范围，相应的，当次诊疗数据库容量动态扩展，由人工智能医疗决策系统进一步明确诊断，调整治疗方案。

优选地，在步骤3中，所述采集患者数据需要征询患者或其监护人知情同意，并参考医疗商业保险条款实施；所述诊疗计划如果包含特殊检查、特殊用药、特殊手术需要征询患者或其监护人知情同意，并参考医疗商业保险条款实施。

优选地，在步骤6中，所述自动更新数字病历常规标示更新印记，所述印记包括更新时间、更新缘由、更新数据来源。

一种基于物联网的数字病历使用方法，所述使用方法包括如下步骤：

S1：数字病历数据确权

数字病历数据所有权归属患者个人，患者或其监护人需要支付数字病历数据存储及维护费用；

如果患者同意脱敏数字病历数据，用于科学和商业研究项目，按照智能合约，患者不用支付其数字病历数据云存储维护费用，该费用由研究项目申请人依据使用次数和数据量所支付；

医疗服务提供方获得患者或其监护人授权，按照智能合约，免费借阅调用；

依据规则，患者或其监护人具有提出修改智能合约条款的权利；

依据规则，设置数字病历法定责任管理方，所述法定责任管理方包括不限于国际组织、国家中央政府、地方政府、民间组织、自然人；

S2：数字病历调用

调用目的包括：患者接受医疗服务的需要；公益研究的需要，所述公益研究包括但不限于流行病学调查、疾病谱分析、不良反应调查、疾病诊疗效果独立调查、评估健康医疗服务，其研究所获得成果提供全人类无偿共享；商业研究的需要，所述商业研究申请人包括但不限于药商、器械商、保险业者、特定商业目标的组织或个人，研究结果有明确商业目的；

调用数据范围包括但不限于：特定人群的特定病种数字病历、特定患者群体的数字病历、特定病种数字病历，所述调用数据可以是数字病历的全部原始数据，也可以是按照特征值提取的数据，也可以是特定药物、特定器械、特定治疗方案的效果数据，也可以是特定药物、特定器械、特定治疗方案的副作用数据；

调用申请者经过患者或其监护人知情同意并授权，按照智能合约，在数字病历法定责任管理方的全程独立审核监督下，从数字病历存储介质调取数据，数据仅供约定的特定申请者用于特定目的使用；

S3：数字病历数据使用的激励和惩罚机制

患者或其监护人同意脱敏后数字病历数据用于科学和商业研究，获得奖励，所述奖励包括但不限于医疗服务预约优先、重大疾病诊疗费用减免、医疗保险费率减低、日常医疗健康照护服务费用减免、数字病历数据存储与维护费用免费；

用户确保患者数字病历数据按照智能合约的约定用途和方式使用，如果用户存在恶意使用将受到惩罚，所述惩罚包括但不限于罚款、限制使用、列入黑名单、刑事责任，所述恶意使用包括但不限于盗窃数据、泄露数据、超范围使用数据、下载拷贝原始数据、采集或试图采集患者隐私数据。

优选地，在S1中，所述脱敏数字病历数据至少不包含患者名字、身份识别信息、生物识别信息、通讯号码、社交ID、居住地址、家族信息，以及其他可以推导出患者具体身份的数据，所述生物识别信息包括但不限于面部识别、指纹、DNA、步态、声纹、唇纹。

一种基于物联网的数字病历显示方法，所述显示方法包括：

用户界面采用结构化数字病历集，其中，既往史、辅助检查、手术记录、知情同意书、病程记录采用摘要结合文件夹附件方式显示；所述数字病历集为患者全部医疗健康病历数据的集合，按照用户习惯，可以是时间顺序排列，也可以是医疗服务提供方为分类排列，也可以是病种分类排列；

所述结构化数字病历集在医疗健康数据保持完整的前提下，可以采用任何国家或组织的格式标准，并且，不同格式标准、显示形式、语言类别依据用户习惯可以自由转换。

一种基于物联网的数字病历生成装置，所述生成装置包括：

物联网医疗模块，包括物联网联结医疗机器人、智能设备，提供看诊、物理检查、化验检查、病理检查、看护监护、情感陪护、手术治疗、非手术治疗、康复治疗、医疗急救服务；

数据采集模块，包括音频采集、视频采集、图像采集、指标检测，由物联网联结医疗机器人和智能设备的麦克风、计算机视觉传感器、电化学传感器采集数据，经过自然语言和图像识别、数据处理，获取诊疗所需初始数据，所述计算机视觉检测范围包括但不限于可见光、紫外光、近红外、红外线、远红外、激光、雷达、超声、X光、荧光、电、磁、显微镜；

数据处理模块，将采集数据构建生理、心理、精神健康参数数据库，设置生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围，根据患者主诉或主要症状，依据人类全部医疗知识图谱索引，构建相关联的特征值库，将所述诊疗所需初始数据与生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围相比较，获取患者重要阳性特征值和阴性特征值，提供诊疗决策依据，并实时评估疗效数据和患者反馈意见，指导医疗机器人调整诊疗计划；

数字病历自动生成模块，用于参照目前门诊和住院数字病历格式，将提取的特征值数据按照逻辑关系自动排版编辑，置入住院病历或门诊病历相对应的格式中，并将监测到的医疗健康数据添加到数字病历，对数字病历实时更新；

数据安全模块，采用区块链技术和量子密码技术，对数字病历数据加密，确保数据的完整性、私密性、不可篡改性、更新添加可追溯性；

数字病历调用模块，按照智能合约，采用激励和惩罚机制，在数字病历法定责任管理方的全程独立审核监督下，用户从数字病历存储介质调取数据，用于特定目的使用。

一种可读存储介质，所述存储介质存储数据、指令、程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现数字病历的生成、显示、使用。

与现有技术相比，本发明的有益效果是；

(1)无人化智慧医院的医疗机器人和智能设备实时采集的医疗健康数据，均能作为患者疾病诊疗依据，将扩大患者主诉和主要症状范围，发现患者未察觉的健康问题，同时，提供鉴别患者提出的主诉和主要症状的真实性依据，减少医疗资源不必要的浪费；

(2)患者预约时即调阅患者既往全部医疗健康数据，结合患者主诉和主要症状，可以提前制定诊疗计划，预先做好必要的准备，提高医疗资源的利用效率；

(3)医疗机器人和智能监测设备采集的数据，在数据进行采集时，对数据预先智能化标注，经过人工智能系统处理，自动化生成数字病历，实现数字病历实时更新，保证医疗记录的真实性、及时性、可靠性；

(4)数字病历数据进行确权，明确数字病历数据属于患者的私人财产，在目前既有法理基础上，即私有财产不得侵犯，患者数据隐私得到强力保护后，数字病历数据将得到充分高效流通，彻底解决医院病历数据孤岛问题，促进人类医学进步；

(5)数字病历的原始数据文件以文件夹形式折叠于病历集，使得数字病历看起来很简洁明快，人工阅读时，对于想了解的原始数据，点开文件夹即可，对于不想了解的原始数据，不点开文件夹，将节约网络带宽资源，另外，数字病历注重内容，不注重具体格式，且格式依据用户习惯可自由转换，便于数字病历数据在全球无障碍流通；

(6)数字病历使用方法明确数字病历的所有权人知情同意原则和奖惩机制，即保障了数字病历数据相关各方的权益，又尊重了谁受益谁付费的经济学原理，促进医疗数据资源全球交易流通。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。此外，这些介绍并不构成对实施例的限定。

图1是数字病历生成方法的流程示意图；

图2是患者数据处理的流程示意图；

图3是数字病历使用方法的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合具体实施例，进一步阐明本发明。应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

请参考图1，其示出了本申请一个实施例的基于物联网的数字病历生成方法的实施方案100，包括如下步骤：

S110：既往医疗数据获取

如果患者预约普通诊，医疗机器人取得患者或其监护人授权，预先调阅患者存储于云服务器或其他存储介质上的既往医疗健康数据，提前做好诊疗服务准备。

具体来说，患者即可预约到线下医院就诊，也可预约实施远程线上就诊。医疗机器人调阅患者既往医疗健康数据可以是患者全部的医疗数据，也可以调阅与此次预约看诊的病情直接相关联的医疗数据，尤其是慢性病的维持治疗、慢性病的急性发作、或其他常见疾病，比如流行性感冒、普通感冒。当然，医疗机器人调阅患者既往医疗健康数据的印迹将记录于患者的数字病历中。

如果患者预约急诊看诊，医疗机器人现场取得患者或其监护人授权，调阅并知悉患者既往健康医疗数据。

具体来说，患者可以预约医疗机器人提供上门到家急诊医疗服务，也可以选择到医院寻求急诊医疗服务，也可以选择远程线上急诊医疗服务就诊。

S120：当次诊疗数据获取

诊疗数据获取方式包括：

患者进入医院，医院智能监控装置监测患者言行举止。具体来说，医院智能监控装置监测数据包括但不限于患者能否站立，能否走路，站立和走路姿态有无异常，是否需要搀扶或使用轮椅、拐杖，与他人的社交互动情况，轻松表情还是痛苦面容，等，所有采集到的数据自动进行数字化标识。

患者进入诊室，采集医疗看诊机器人问诊和查体时的音视频数据，采集物联网数据链联结的物理检查、化验检查、病理检查等医疗检查机器人数据。医疗机器人依据临床诊疗思维指引，目的性采集患者医疗健康数据，所有数据自动进行数字化标识。

患者进入病房，医疗陪护机器人采集患者饮食行为学、尿便行为学、起居行为学、精神状态、表情状态数据，药房机器人、医疗急救机器人、手术机器人、医疗康复机器人、患者体内置入或体外穿戴智能设备分别采集用药、急救、手术、治疗、康复数据、身体生理代谢指数、医疗效果反馈评估数据，所有数据自动进行数字化标识。

患者离院，智能穿戴设备采集数据、家庭健康服务机器人采集健康数据、到院或线上远程随访采集诊疗数据，所有数据自动进行数字化标识。

数据采集范围包括：

常规性数据全部采集，比如大气环境数据、气候数据、一般睡眠饮食大小便情况以及精神状态、基本生理指标、看诊和查房时医疗机器人实施望闻问切的诊疗数据。

特殊性数据选择性采集，依据临床诊疗思维逻辑，参考患者主诉、潜在可能的主要疾病特征，有明确目的性采集特殊物理检查、化验检查、病理检查数据，以及手术、非手术治疗数据、疗效评估数据。

数据类型包括：门急诊、线上看诊时，患者主诉、现病史、查体、物理检查、化验检查、病理检查、人类医学知识图谱结合患者现况导出的主要诊断和次要诊断以及个性化治疗方案数据；住院治疗时，手术治疗、非手术治疗、康复治疗数据，诊疗调整计划数据，每日病情观察数据，医疗护理查房数据，诊疗效果评估数据，依据病情演化，诊疗实时调整数据；院外治疗时，远程医疗随诊，门诊定期随诊，智能设备实时记录的患者医疗健康数据；随访数据。数据形式包括但不限于：文字、数字、字符串、符号、图像、音频、视频、表格、曲线。

S130：数据特征值提取

在步骤S120中，每次采集的数据，包括常规结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据按照预先设定方案由医疗机器人或其他智能设备进行采集，所有数据实施智能化标注，均实时进行数据处理，请参见图2，数据处理流程又包括以下步骤：

S131：构建人类群体以及细分群体的生理、心理、精神健康参数数据库，构建人类个体的生理、心理、精神健康参数数据库。

具体来说，人类群体包括各个国家、地域、人种、族裔、性别、年龄的群体，也包括由人与机器共同组成的混合生命体人群，细分群体将人类群体进一步按照国家、地域、人种、族裔、肤色、性别、年龄、血型、基因谱系、性格、嗜好、职业分类，采集的医疗健康数据累积汇集，构建数据库。

S132：构建人类群体以及细分群体的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围，构建人群各个个体的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围。其中，正常参考范围以不超过数据均值的2个标准差为依据。

S133：特征值选择，以患者主诉和/或主要症状为核心事件，依据人类全部医疗知识图谱索引，构建相关联的特征值库。具体来说，特征值库的数据类别包括人体8大系统和全身各个脏器的宏观检查指标数据、以及细胞和基因的微观检查指标数据，同时，也包括精神、心理等主观指标的量化评定数据。

S134：当次诊疗过程中，物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置参照特征值库的指引，明确目的性采集患者数据，构建当次诊疗数据库。

S135：实时动态比对当次诊疗数据库与人类细分群体以及患者个体既往的生理、心理、精神健康参数范围，提取重要异常阳性结果，由人工智能医疗决策系统推导出主要诊断和次要诊断，同时，提取重要阴性结果，以便排除可疑诊断，制定诊疗计划。当实时动态比对，得出与人类全部医疗知识图谱不相符合的结果，则调整步骤S133中特征值范围，相应的调整物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置采集患者数据的范围，动态扩展构建当次诊疗数据库。

另外，根据重要异常阳性结果提示，也可扩展特征值库，物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置参照扩展后的特征值库增加患者数据采集范围，相应的，当次诊疗数据库容量动态扩展，由人工智能医疗决策系统进一步明确诊断，调整治疗方案。

基于医疗费用支付方意愿，采集患者数据前，需要征询患者或其监护人意见，经其知情同意，并参考患者参保的社会医疗保险和商业医疗健康保险具体条款，再予以实施。同样，诊疗计划如果包含特殊检查、特殊用药、特殊手术也需要征询患者或其监护人意见，经其知情同意，并参考患者参保的社会医疗保险和商业医疗健康保险相关条款，由人工智能诊疗决策系统优化选择适合患者的方案，予以实施。

S136：治疗过程中，跟踪监测特征值数据，量化评估医疗效果，指引诊疗计划方案调整，判断治疗终止时机。

S140：数字病历自动生成

数字病历结构参照目前门诊病历和住院病历。具体来说，其中，住院病历包括但不限于：主诉、现病史、既往史、家族史、婚育史、基因谱系、药物过敏史、外伤手术史、预防接种史、查体、辅助检查、主要诊断、次要诊断、诊疗计划、医嘱、知情同意告知书、病程记录、手术记录、出院记录，或类似以上的结构，其中，门诊病历包括但不限于：主诉、现病史、查体、辅助检查、主要诊断、次要诊断、诊疗计划、知情同意告知书、医嘱、病程记录，或类似以上的结构。

在步骤S130提取的特征值数据、重要异常阳性结果、重要阴性结果、主要诊断和次要诊断、诊疗计划方案及其执行情况等数据，由人工智能医疗决策系统按照逻辑关系自动排版编辑，置入住院病历或门诊病历相对应的结构格式中，原始数据文档及当次诊疗数据库以文件夹附件方式附着在病历相对应的结构格式内。

具体来说，当次诊疗数据库数据包括但不限于：患者进入医院、患者进入诊室、患者进入病房、患者离院后随访时，分门别类采集的数据集，比如进入医院智能设备采集的患者进入医院时的动态音视频、患者进入诊室时问诊的音视频、特殊物理检查时医疗机器人采集的患者身体数据，等；原始数据文档数据包括但不限于：既往史、家族史、婚育史、基因谱系、药物过敏史、外伤手术史、预防接种史等医疗健康数据，以及患者长期居住地大气环境气候数据；逻辑关系包括但不限于：时间顺序、因果联系、潜在因果联系、主次关系、平行并列关系、级联关系、对比排列、矛盾关系、贯序关系。

其中，抽取与现主诉或病症相关联既往史部分的特征值数据，生成为现病史一部分；

其中，当次诊疗结束，获得最终治疗结果，则当次诊疗过程全部数据，自动添加到患者数字病历的既往史结构格式内，显示方式包括简短病情摘要和文件夹附件，其简短病情摘要包括病程起止时间、主诉、诊断、治疗方案、结局；当然，如果患者没有完全康复，处于慢性病继续状态，则其慢性病病程仍记录入现病史结构格式内。

S150：数字病历数据加密，确保数据完整、不可篡改、更新添加可追溯，发布到云服务器存储。

具体措施包括但不限于：数字病历数据，实时写入公链或行业私链区块，采用区块链技术，发布到云服务器，用户读取数字病历数据需要患者或其监护人的智能合约授权，获得量子技术加密的密码，调用患者数字病历数据；患者看诊就医时，患者或其监护人通过智能合约授权给医疗服务提供方，也可以通过识别患者的生物信息，获取其数字病历数据，供医疗服务提供方使用；当然，患者或其监护人采用患者生物信息或量子技术加密的密码，可以自由使用其数字病历数据；医疗机器人、家庭健康服务机器人、智能健康监护设备等采集的患者医疗健康数据添加入患者数字病历，数据采集添加方的行为过程可被追溯，确保数据的真实、可靠、有效。

S160：数字病历添加更新

患者日常健康监测数据、定期随访数据、居家治疗数据、定期体检数据，经智能设备采集后无线通讯方式发送到服务端，同步骤S130进行提取特征值，同步骤S140进行实时添加，自动更新数字病历。自动更新患者数字病历时，也需要常规标示更新的印记，印记包括但不限于：更新时间、更新缘由、更新数据来源、数据来源方的信任度和效能评级。

在一个实施例中，请参见图3，示出了一种基于物联网的数字病历使用方法，其使用方法200由如下步骤实现：

S210：数字病历数据确权

患者的数字病历数据所有权归属患者个人，患者或其监护人需要支付数字病历数据存储及维护费用。

现阶段或以往，患者的病历数据由就诊医院保管，只有少量门诊和住院病历数据交给患者保管，如果患者想取得自己的病历，只能得到复印件，且需要经过就诊医院的审核批准、支付复印费用，似乎患者病历所有权属于医院，医院拥有对患者病历数据的处置权。事实上，患者门诊或医院就医，所有过程都支付了医疗费用，医疗过程中产生的数据，其所有权理应归属患者。因此，患者就医产生的自己的医疗数据所有权属于患者，当然，就医结束后，数字病历数据存储及维护费用也将由患者支付。

如果患者同意脱敏后的数字病历数据，用于科学和商业研究项，通过签署智能合约，患者不用支付其数字病历数据云存储及维护费用，该费用由研究项目申请人依据使用次数和数据量支付。数字病历数据脱敏后至少不包含患者名字、身份识别信息、生物识别信息、通讯号码、社交ID、居住地址、家族信息，以及其他可能推导出患者具体身份的数据，其中，生物识别信息包括但不限于面部、指纹、DNA、步态、声纹、唇纹识别。

医疗服务提供方获得患者或其监护人授权，通过签署智能合约，免费进入云服务器访问调用，但仅供医疗服务方用于当次就医时医疗健康服务的目的。

当然，依据规则，患者或其监护人具有提出修改智能合约条款的权利，变更患者脱敏后病历数据的应用事项。

同时，制定规则，设置具有最高权威的数字病历法定责任管理方，行使患者数字病历管理职责，其组成包括但不限于：国际组织、国家中央政府、地方政府、民间组织、或自然人。

S220：数字病历调用

调用目的包括以下3个方面：

(1)患者接受医疗服务的需要。

(2)公益研究的需要，其中，公益研究包括但不限于流行病学调查、疾病谱系分析、不良反应调查、疾病诊断或治疗干预效果独立调查、评估健康医疗服务品质，其研究所获得的成果提供全人类无偿共享。

(3)商业研究的需要，其中，商业研究申请人包括但不限于药商、器械商、保险业者、特定商业目标的组织或个人，研究结果有明确商业目的。

调用数据范围包括但不限于：特定人群的特定病种数字病历、特定患者群体的数字病历、特定病种数字病历，其所调用数据可以是数字病历的全部原始数据，也可以是按照特征值提取的数据，也可以是特定药物、特定器械、特定治疗干预方案的效果数据，也可以是特定药物、特定器械、特定治疗干预方案的副作用数据。

调用申请者经过患者或其监护人知情同意并授权，按照智能合约，在数字病历法定责任管理方的全程独立审核监督下，从数字病历存储介质调取数据，数据仅供约定的特定申请者用于特定目的。

S230：数字病历数据使用的激励和惩罚机制包括以下2个方面：

(1)患者或其监护人同意脱敏数字病历数据用于科学和商业研究，获得奖励。

具体来说，奖励措施包括但不限于：医疗服务预约优先、重大疾病诊疗费用减免、医疗保险费率减低、日常医疗健康照护费用减免、数字病历数据存储与维护费用免费。

(2)用户确保患者数字病历数据按照智能合约的约定用途和方式使用

如果用户存在恶意使用将受到惩罚，惩罚措施包括但不限于罚款、限制使用、列入黑名单、刑事责任。

恶意使用具体范围包括但不限于：盗窃患者数字病历数据、泄露患者数字病历数据、超范围使用数字病历数据、下载拷贝数字病历原始数据、采集或试图采集患者隐私数据。

在一个实施例中，提供了一种基于物联网的数字病历显示方法，主要包括2个方面措施：

(1)用户界面采用结构化数字病历集

数字病历集为患者全部医疗健康病历数据的集合，按照用户习惯，顺序排列可以按照时间、医疗服务提供方、病种分类、主要治疗措施(手术、非手术、)、调用申请方分类排列，其中，既往史、辅助检查、手术记录、知情同意书、病程记录采用摘要结合文件夹附件方式显示。通过摘要结合文件夹附件显示方式，数字病历界面简洁明快，用户通过摘要即可知晓基本信息，如果有特定需求时，再访问或点击读取文件夹的数据，进而减少对网络带宽的占用。当然，如果用户是医疗机器人或采用人工智能方案读取患者数字病历，则按需访问需要的数据。

另外，根据用户需要，患者数字病历集可以提供纯数字显示方案，也可以通过数字拟合处理，生成可视化、可交互的显示界面方案。

比如以时间顺序排列，则界面格式为：

就诊时间1-主诉-简要病史-主要诊断和次要诊断-诊疗简要经过(特征性的检查数据、核心治疗措施数据等)-结局-治疗天数-医疗服务提供方【文件夹】

就诊时间2-主诉-简要病史-主要诊断和次要诊断-诊疗简要经过(特征性的检查数据、核心治疗措施数据等)-结局-治疗天数-医疗服务提供方【文件夹】

就诊时间3-主诉-简要病史-主要诊断和次要诊断-诊疗简要经过(特征性的检查数据、核心治疗措施数据等)-结局-治疗天数-医疗服务提供方【文件夹】

……

比如以病种分类排列，则界面格式为：

病种1-主诉-简要病史-次要诊断-诊疗简要经过(特征性的检查数据、核心治疗措施数据等)-结局-治疗天数-医疗服务提供方【文件夹】

病种2-主诉-简要病史-次要诊断-诊疗简要经过(特征性的检查数据、核心治疗措施数据等)-结局-治疗天数-医疗服务提供方【文件夹】

病种3-主诉-简要病史-次要诊断-诊疗简要经过(特征性的检查数据、核心治疗措施数据等)-结局-治疗天数-医疗服务提供方【文件夹】

……

另外，患者数字病历包括其全部医疗数据，且以最近一次就医时医疗服务提供方的数字病历为其最新显示界面。

(2)结构化数字病历集显示格式不拘一格

在确保患者医疗健康数据保持完整性的前提下，结构化数字病历集可以采用任何国家、地区、组织或医疗服务提供方的格式标准，并且，不同格式标准、显示形式、语言类别依据用户习惯可以自由转换。

在一个实施例中，提供了一种基于物联网的数字病历生成装置，其组成至少包括：

(1)物联网医疗模块，包括物联网联结的医疗机器人、看护机器人、药房机器人、可置入人体内或体外可穿戴智能医疗健康监护治疗设备，提供看诊、物理检查、化验检查、病理检查、看护监护、情感陪护、手术治疗、非手术治疗、康复治疗、医疗急救服务。

(2)数据采集模块，包括音频采集、视频采集、图像采集、量化指标检测，由物联网联结的医疗机器人和智能设备的麦克风、计算机视觉传感器、电化学传感器采集数据，经过自然语言和图像识别、数据处理，获取诊疗所需初始数据。其中，计算机视觉传感器检测范围包括但不限于：可见光、紫外光、近红外线、红外线、远红外线、激光、雷达、超声波、X光、荧光、电波、磁波、显微镜。

(3)数据处理模块，将数据采集模块采集的初始数据，构建人类病理、生理、心理、精神健康参数数据库，依据人工智能系统结合人类大数据，推导并设置人类生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围，进而，根据患者主诉或主要症状，依据人类全部医疗知识图谱索引，构建相关联的特征值库，将诊疗所需的初始数据与人类或患者既往的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围相比较，获取患者重要阳性特征值和阴性特征值，获得患者的主要诊断和次要诊断，并做出诊疗决策，由治疗医疗机器人实施，并实时评估疗效数据和患者反馈意见，指导医疗机器人调整诊疗计划。

(4)数字病历自动生成模块，用于参照目前门诊和住院电子病历格式，将提取的特征值数据按照逻辑关系自动排版编辑，置入住院病历或门诊病历相对应的结构格式中，并将监测到的医疗健康数据添加到数字病历，对数字病历实时更新。

(5)数据安全模块，采用区块链技术和量子密码技术，对数字病历数据加密，确保数据的完整性、私密性、不可篡改性、更新添加可追溯性。

(6)数字病历调用模块，按照智能合约，采用激励和惩罚机制，在数字病历法定责任管理方的全程独立审核监督下，用户从数字病历存储的服务器调取数据，用于特定目的使用。

在一个实施例中，提供了一种可读存储介质，其上存储有指令、程序、代码集或指令集，指令、所述程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现数字病历的生成、显示、使用。

当然，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。

本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种基于物联网的数字病历生成方法，其特征在于，所述生成方法包括如下步骤：

步骤1：既往医疗数据获取

患者预约，医疗机器人取得患者或其监护人授权，预先调阅患者既往医疗健康数据；所述既往医疗健康数据存储于云服务器；

如患者急诊看诊，医疗机器人现场取得患者或其监护人授权，调阅并知悉患者既往健康医疗数据；

步骤2：当次诊疗数据获取

获取方式包括：患者进入医院，医院智能监控装置监测患者言行举止；患者进入诊室，采集医疗看诊机器人问诊和查体时的音视频数据，临床诊疗思维引导下，目的性采集物联网数据链联结的物理检查、化验检查、病理检查等医疗检查机器人数据；患者进入病房，医疗陪护机器人采集饮食行为学、尿便行为学、起居行为学、精神状态、表情状态，药房机器人、医疗急救机器人、手术机器人、医疗康复机器人、患者体内置入或体外穿戴智能设备分别采集用药、急救、手术、治疗、康复数据、身体生理代谢指数、医疗效果反馈数据；患者离院，智能穿戴设备采集数据、家庭健康服务机器人采集健康数据、到院或线上远程随访医疗机器人采集诊疗数据；上述所有数据全部自动进行数字化标识；

数据采集范围包括：常规性数据全部采集，比如，一般睡眠饮食大小便情况、基本生理指标、望闻问切数据；特殊性数据选择性采集，比如，依据临床诊疗思维逻辑，参考患者主诉、潜在可能的主要疾病特征，明确目的性的采集特殊物理检查、化验检查、病理检查数据，以及手术、非手术治疗数据、疗效评估数据；

步骤3：数据特征值提取

在步骤2中，每次采集的数据，按照预先设定方案进行采集，所有数据实施智能化标注，均实时进行数据处理，数据处理算法包括：

首先，构建人类群体以及细分群体的生理、心理、精神健康参数数据库，构建人类个体的生理、心理、精神健康参数数据库；

在此基础上，构建人类群体以及细分群体的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围，构建人类个体的生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围；

特征值选择，以患者当次就医主诉和/或主要症状为核心事件，依据人类全部医疗知识图谱索引，构建相关联的特征值库，所述特征值库的数据类别包括人体系统和脏器宏观指标数据、以及细胞和基因微观指标数据，也包括精神、心理等主观指标的量化数据；

然后，当次诊疗过程中，物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置参照相关联的特征值库的指引，采集患者数据，构建当次诊疗数据库，其中，当次诊疗数据库可动态扩展；

实时动态比对当次诊疗数据库与人类细分群体以及患者个体既往的生理、心理、精神健康参数范围，提取重要异常阳性结果，由人工智能医疗决策系统推导出主要诊断和次要诊断，同时，提取重要阴性结果，以便排除可疑诊断，制定诊疗计划；

治疗过程中，跟踪监测特征值数据，评估医疗效果，指引诊疗计划方案调整，判断治疗终止时机；

步骤4：数字病历自动生成

数字病历结构参照目前门诊和住院电子病历格式，其中，住院病历至少包括主诉、现病史、既往史、家族史、婚育史、基因谱系、药物过敏史、外伤手术史、预防接种史、查体、辅助检查、主要诊断、次要诊断、诊疗计划、医嘱、知情同意告知书、病程记录、手术记录、出院记录，其中，门诊病历至少包括主诉、现病史、查体、辅助检查、主要诊断、次要诊断、诊疗计划、知情同意告知书、医嘱、病程记录；

在步骤3提取的特征值数据、重要异常阳性结果、重要阴性结果、主要诊断和次要诊断、诊疗计划方案及其执行情况等数据，由人工智能医疗决策系统按照逻辑关系自动排版编辑，置入数字病历相对应的格式中，原始数据文档及当次诊疗数据库以文件夹附件方式附着在数字病历相对应的结构格式内；所述逻辑关系包括但不限于时间顺序、因果联系、潜在因果联系、平行并列关系、对比关系、矛盾关系、贯序联系、级联关系、主次关系；

其中，抽取与当次就医主诉或病症相关联的既往史部分的特征值数据，生成为现病史一部分；

其中，当次就医诊疗结束，获得最终治疗结果，则当次诊疗过程全部数据，自动添加到患者数字病历的既往史格式内，显示方式包括简短病情摘要和文件夹附件；所述简短病情摘要包括病程起止时间、主诉、诊断、治疗方案、结局；

步骤5：数字病历数据加密，确保数据完整、不可篡改、更新添加可追溯，发布到云服务器存储；

步骤6：数字病历添加更新

患者日常健康监测数据、定期随访数据、居家治疗数据、定期体检数据，经智能设备采集后无线通讯方式发送到服务端，同步骤3提取特征值，同步骤4实时添加，自动更新数字病历。

2.如权利要求1所述的基于物联网的数字病历生成方法，其特征在于，在步骤2中，所述数据类型包括：门急诊、线上看诊时，患者主诉、现病史、查体、物理检查、化验检查、病理检查、人类医学知识图谱结合患者现况导出的主要诊断和次要诊断以及个性化治疗方案数据；住院治疗时，手术治疗、非手术治疗、康复治疗数据，诊疗调整计划数据，每日病情观察数据，医疗护理查房数据，诊疗效果评估数据，依据病情演化，诊疗计划实时调整数据；院外治疗时，远程医疗随诊，门诊定期随诊，智能设备实时记录的患者医疗健康数据；随访数据；

所述数据形式包括但不限于文字、数字、字符串、符号、图像、音频、视频、表格、曲线。

3.如权利要求1所述的基于物联网的数字病历生成方法，其特征在于，在步骤3中，根据重要异常阳性结果提示，还可扩展特征值库，物联网联结的医疗机器人、检查设备、智能装置参照扩展后的特征值库增加患者数据采集范围，相应的，当次诊疗数据库动态扩展，由人工智能医疗决策系统进一步明确诊断，调整治疗方案。

4.如权利要求1所述的基于物联网的数字病历生成方法，其特征在于，在步骤3中，所述采集患者数据需要征询患者或其监护人知情同意，并参考医疗商业保险条款实施；

所述诊疗计划如果包含特殊检查、特殊用药、特殊手术需要征询患者或其监护人知情同意，并参考医疗商业保险条款实施。

5.如权利要求1所述的基于物联网的数字病历生成方法，其特征在于，在步骤6中，所述自动更新数字病历常规标示更新印记，所述印记包括更新时间、更新缘由、更新数据来源、数据来源方的信任度和效能评级。

6.一种基于物联网的数字病历显示方法，其特征在于，所述显示方法包括：

用户界面采用结构化数字病历集，其中，既往史、辅助检查、手术记录、知情同意书、病程记录采用摘要结合文件夹附件方式显示，所述数字病历集为患者全部医疗健康病历数据的集合，按照用户习惯，进行分类排列；

所述结构化数字病历集在确保医疗健康数据完整性的前提下，可以采用任何国家或组织的格式标准，并且，不同格式标准、显示形式、语言类别依据用户习惯可以自由转换。

7.一种基于物联网的数字病历使用方法，其特征在于，所述使用方法包括如下步骤：

步骤1：数字病历数据确权

数字病历数据所有权归属患者个人，患者或其监护人需要支付数字病历数据存储及维护费用；

如果患者同意脱敏数字病历数据，用于科学和商业研究，签署智能合约，患者不用支付其数字病历数据存储与维护费用，该费用由研究项目申请人依据使用次数和数据量支付；

医疗服务提供方获得患者或其监护人授权，按照智能合约，免费使用该患者数据病历数据；

依据规则，患者或其监护人具有提出修改智能合约条款的权利；

依据规则，设置数字病历法定责任管理方，所述法定责任管理方包括但不限于：国际组织、国家中央政府、地方政府、民间组织、自然人；

步骤2：数字病历调用

调用目的包括：患者接受医疗服务的需要；公益研究的需要，所述公益研究包括但不限于流行病学调查、疾病谱分析、不良反应调查、疾病诊疗效果独立调查、评估健康医疗服务，其研究所获得成果提供全人类无偿共享；商业研究的需要，所述商业研究申请人包括但不限于药商、器械商、保险业者、特定商业目标的组织或个人，研究结果有明确商业目的；

调用数据范围包括但不限于：特定人群的特定病种数字病历、特定患者群体的数字病历、特定病种数字病历，所述调用数据可以是数字病历的全部原始数据，也可以是按照特征值提取的数据，也可以是特定药物、特定器械、特定治疗方案的效果数据，也可以是特定药物、特定器械、特定治疗方案的副作用数据；

调用申请者经过患者或其监护人知情同意并授权，按照智能合约，在数字病历法定责任管理方的全程独立审核监督下，从数字病历存储介质调取数据，数据仅供约定的特定申请者用于特定目的；

步骤3：数字病历数据使用的激励和惩罚机制

患者或其监护人同意脱敏后数字病历数据用于科学和商业研究，获得奖励，所述奖励包括但不限于医疗服务预约优先、重大疾病诊疗费用减免、医疗保险费率减低、日常医疗健康照护服务费用减免、数字病历数据存储与维护费用免费；

用户确保患者数字病历数据按照智能合约的约定用途和方式使用，如果用户存在恶意使用将受到惩罚，所述惩罚包括但不限于罚款、限制使用、列入黑名单、刑事责任，所述恶意使用包括但不限于盗窃数据、泄露数据、超范围使用数据、下载拷贝原始数据、采集或试图采集患者隐私数据。

8.如权利要求7所述的基于物联网的数字病历使用方法，其特征在于，在步骤1中，所述脱敏数字病历数据至少不包含患者名字、身份识别信息、生物识别信息、通讯号码、社交ID、居住地址、家族信息，以及其他可以推导出患者具体身份的数据。

9.一种基于物联网的数字病历生成装置，其特征在于，所述生成装置包括：

物联网医疗模块，包括物联网联结医疗机器人、智能设备，提供看诊、物理检查、化验检查、病理检查、看护监护、情感陪护、手术治疗、非手术治疗、康复治疗、医疗急救服务；

数据采集模块，包括音频采集、视频采集、图像采集、检测指标采集，由物联网联结医疗机器人和智能设备的麦克风、计算机视觉传感器、电化学传感器采集数据，经过自然语言和图像识别、数据处理，获取诊疗所需初始数据，所述计算机视觉传感器检测范围包括但不限于可见光、紫外光、近红外线、红外线、远红外线、激光、雷达、超声波、X光、荧光、电波、磁波、显微镜；

数据处理模块，将采集数据构建生理、心理、精神健康参数数据库，依据人工智能医疗决策系统，设置生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围，根据患者主诉或主要症状，依据人类全部医疗知识图谱索引，构建相关联的特征值库，将所述诊疗所需初始数据与生理、心理、精神健康参数正常参考范围以及异常临界值范围相比较，获取患者重要阳性特征值和阴性特征值，提供诊疗决策依据，并实时评估疗效数据和患者反馈意见，指导医疗机器人调整诊疗计划；

数字病历自动生成模块，用于参照目前门诊和住院电子病历结构格式，将提取的特征值数据、诊断数据、治疗数据，按照逻辑关系自动排版编辑，置入数字病历相对应的格式中，诊疗过程中，监测到新的医疗健康数据及时添加到数字病历，对数字病历实时更新；

数据安全模块，采用区块链技术和量子密码技术，对数字病历数据加密，确保数据的完整性、私密性、不可篡改性、更新添加可追溯性；

数字病历调用模块，按照智能合约，采用激励和惩罚机制，在数字病历法定责任管理方的全程独立审核监督下，用户从数字病历存储介质调取数据，用于特定目的使用。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储指令、程序、代码集或指令集，所述指令、所述程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至9任一项所述的数字病历的生成、显示、使用。

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