CN112133422A - 一种智能医疗诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种智能医疗诊断系统，包括：数据分析中心，接收输入的临床诊断信息，对临床诊断信息进行同类分析计算；参考数据信息库，为输入的临床诊断信息提供诊断和治疗参考信息；临床药品信息库，为临床诊断信息提供与临床诊断信息同类的参考信息对应的临床药品信息；数据分析中心接收输入患者的临床诊断信息，采用大数据技术将其与参考数据信息库中的参考信息进行分析和计算，得到与临床诊断信息同类的参考信息，并获取临床药品信息库中与参考信息关联的用药信息，同时获取反馈信息库中的患者反馈的信息，输出治疗方案；该诊断系统通过后台管理系统的智能化，大数据的核心算法，专家的最先进治法，给予临床医生最及时最恰当的治疗方案。
Description
技术领域
本发明实施例涉及医疗诊断技术领域，具体涉及一种智能医疗诊断系统。
背景技术
随着电子通讯技术的发展，医院的信息化建设也不断得到提高，给患者及医生带来很大的方便。充分利用大数据信息化技术和计算机技术，使医院的诊断系统更加先进，服务水平得到进一步的提升是相关部门不断研究的课题。
目前医院科室各自独立，而医生的擅长领域也更加专业化，许多时候往往只是以本科室的经验或者通用疗法给出治疗方法，这种情况不利于避免其他健康问题对本次治疗造成的影响，通过建立智能诊疗大数据库，可以解决这一问题，给医生带来很有效的帮助，也减少了患者的用药风险，节省财力。
现在患者与医生的有效交流只限于医院的治疗过程中，而且医生私人联系信息不会向患者透露，这在一定程度上不能帮助患者便利解决用药过程中遇到的问题。虽然有一些第三方医患交流平台，可对于患者来说实质作用不大，且都有盈利性。通过建立线上治疗方案用药处方，并将其用于诊疗方案大数据库的更新，使医院医疗系统更加智能有效，可以使病人及时有效的对症下药，更快的康复。
现有技术是靠医生自己在专业的医疗期刊上寻找同类相同的疾病好治法，认真研读、学习研究之后掌握知识，才能运用到临床治疗中；第二种是靠大量的医疗学术交流，分享、学习掌握更高级别的专家技术；第三种是医生自己在临床中遇到病人摸索试错，在治疗中寻找最佳方法。上述两种方法需要在大量医学期刊中寻找同类别的疾病以及同类研究文献，存在知识缺陷，如果有此类研究，医生可以找寻到，如果文献中没有此类研究，医生浪费时间又耽搁病人治疗；大型学术交流全靠更高级的专家分享自己临床治疗过程中的心得体会，有些专家能说清楚，有些专家不能讲清楚，就会存在学习的医生收获有限、地方口音重，普通户不标准等现象都会导致无效学习；医生在看书，或者在线学习，存在大量浪费时间，收获有限的问题。
发明内容
为此，本发明实施例提供一种智能医疗诊断系统，该诊断系统通过后台管理系统的智能化，大数据的核心算法，以及临床专家的最先进治法，给予临床医生最及时最恰当的治疗方案，完全解决临床医生在治疗过程中遇到的技术问题，诊断问题，鉴别问题，让基层医生像大牌专家一样的技术水平和治疗。未来患者无论走到哪里技术水平都是一样的，未来患者无论走到哪里治疗方案都是最先进的。其具体技术方案如下：
根据本发明实施例的第一方面提供一种智能医疗诊断系统，包括：
数据分析中心，用于接收输入的临床诊断信息，并对所述临床诊断信息进行同类分析计算；
参考数据信息库，用于为输入的所述临床诊断信息提供诊断和治疗参考信息；
临床药品信息库，用于为所述临床诊断信息提供与所述临床诊断信息同类的参考信息对应的临床药品信息；
所述数据分析中心接收输入患者的临床诊断信息，采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息，并获取所述临床药品信息库中与所述参考信息关联的用药信息，同时获取反馈信息库中的患者反馈的信息，输出治疗方案。
进一步的，所述参考数据信息库包括存储的患者病例数据库、科研人员的科研成果数据库、专家的同类治疗方法数据库。
进一步的，还包括反馈信息库，用于存储患者反馈的疗效信息、不良反应信息信息和医患交流信息。
进一步的，数据分析中心包括：数据提取模块，用于提取所述临床诊断信息中的诊断结果信息；信息匹配模块，用于采取信息匹配技术在所述参考数据信息库中，对所述诊断结果信息进行信息匹配，得到参考信息；关联模块，用于将所述参考信息关联至所述临床药品信息库，得到与所述参考信息关联的临床药品信息。
进一步的，还包括参考信息建模模块，用于对所述参考信息建立数学模型进一步的，所述信息匹配技术采用关键字匹配技术。
本发明的另一方面还提供一种智能医疗诊断方法，包括步骤：
接收输入的临床诊断信息；
采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息；
并获取所述临床药品信息库中与所述参考信息关联的临床药品信息，输出治疗方案。
进一步的，所述参考信息库包括患者病例数据、科研人员的科研成果数据、专家的同类治疗方法数据。
进一步的，还包括存储患者反馈的疗效信息、不良反应信息信息和医患交流信息。
进一步的，在所述采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息具体包括：
提取所述临床诊断信息中的诊断结果信息；
采取信息匹配技术对所述诊断结果信息进行信息匹配，得到参考信息。
进一步的，所述信息匹配技术采用关键字匹配技术。
进一步的，还包括对所述参考信息建立数学模型。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例提供一种智能医疗诊断系统，该诊断系统通过后台管理系统的智能化，大数据的核心算法，以及临床专家的最先进治法，给予临床医生最及时最恰当的治疗方案，完全解决临床医生在治疗过程中遇到的技术问题，诊断问题，鉴别问题，让基层医生像大牌专家一样的技术水平和治疗。未来患者无论走到哪里技术水平都是一样的，未来患者无论走到哪里治疗方案都是最先进的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。
图1为本发明实施例1提供的一种智能医疗诊断系统的结构框图；
图2为本发明实施例2提供的一种智能医疗诊断系统的优化结构框图；
图3为发明实施例3提供的一种智能医疗诊断方法的流程图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1为本发明实施例1提供的一种智能医疗诊断系统的结构框图，包括数据分析中心，用于接收输入的临床诊断信息，并对所述临床诊断信息进行同类分析计算；
参考数据信息库，用于为输入的所述临床诊断信息提供诊断和治疗参考信息；
临床药品信息库，用于为所述临床诊断信息提供与所述临床诊断信息同类的参考信息对应的临床药品信息；
所述数据分析中心接收输入患者的临床诊断信息，采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息，并获取所述临床药品信息库中与所述参考信息关联的用药信息，同时获取反馈信息库中的患者反馈的信息，输出治疗方案。
上述参考信息包括存储的患者病例数据库、科研人员的科研成果数据库、专家的同类治疗方法数据库。
在本发明的另一实施方式中，所述系统还包括反馈信息库，用于存储患者反馈的疗效信息、不良反应信息信息和医患交流信息。
在本发明的另一实施方式中，数据分析中心中心包括：数据提取模块，用于提取所述临床诊断信息中的诊断结果信息；信息匹配模块，用于采取信息匹配技术在所述参考数据信息库中，对所述诊断结果信息进行信息匹配，得到参考信息；关联模块，用于将所述参考信息关联至所述临床药品信息库，得到与所述参考信息关联的临床药品信息。
在本发明的具体应用场景中，数据分析中心接收输入的临床诊断信息，和或临床药品信息，数据分析中心抓取数据后采用大数据的技术手段对临床诊断信息和或临床药品信息，在参考数据信息库中进行同类分析计算，在输出同类的疾病治疗方案。抓取数据包括病例数据赚取、科研成果数据抓取以及大牌专家的治疗方案的抓取，临床医生的治疗方案方法数据。
参见图2，为为本发明实施例2提供的一种智能医疗诊断系统的优化结构框图，还包括参考信息建模模块，用于对所述参考信息建立数学模型。
在本发明实施例中，数据分析中心(即信息分析中心)对专家的治疗方案(A专家、B专家、C专家...)、最新诊断信息、最新研究信息进行收集，形成一个诊断、治疗、鉴别病例信息库(如本申请的参考数据信息库)，然后对收集的信息库的病例诊断、病例治疗、病例鉴别数据分别建立数学模型，建立并输出病例模型(即病例建模)，数据分析中心对抓取的终端疾病名称或者病人检查信息输入至建立的病例模型进行计算，得到匹配的临床药品信息，并输出治疗方案。
本发明实施例具有如下优点：
本发明实施例提供一种智能医疗诊断系统，该诊断系统通过后台管理系统的智能化，大数据的核心算法，以及临床专家的最先进治法，给予临床医生最及时最恰当的治疗方案，完全解决临床医生在治疗过程中遇到的技术问题，诊断问题，鉴别问题，让基层医生像大牌专家一样的技术水平和治疗。未来患者无论走到哪里技术水平都是一样的，未来患者无论走到哪里治疗方案都是最先进的。
本发明的另一方面还提供一种智能医疗诊断方法，包括步骤：
接收输入的临床诊断信息；
采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息；
并获取所述临床药品信息库中与所述参考信息关联的临床药品信息，输出治疗方案。
进一步的，所述参考信息库包括患者病例数据、科研人员的科研成果数据、专家的同类治疗方法数据。
进一步的，还包括存储患者反馈的疗效信息、不良反应信息信息和医患交流信息。
进一步的，在所述采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息具体包括：
提取所述临床诊断信息中的诊断结果信息；
采取信息匹配技术对所述诊断结果信息进行信息匹配，得到参考信息。
进一步的，所述信息匹配技术采用关键字匹配技术。
进一步的，还包括对所述参考信息建立数学模型。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。
Claims (10)
1.一种智能医疗诊断系统，其特征在于，包括：
数据分析中心，用于接收输入的临床诊断信息，并对所述临床诊断信息进行同类分析计算；
参考数据信息库，用于为输入的所述临床诊断信息提供诊断和治疗参考信息；
临床药品信息库，用于为所述临床诊断信息提供与所述临床诊断信息同类的参考信息对应的临床药品信息；
所述数据分析中心接收输入患者的临床诊断信息，采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息，并获取所述临床药品信息库中与所述参考信息关联的用药信息，同时获取反馈信息库中的患者反馈的信息，输出治疗方案。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述参考数据信息库包括存储的患者病例数据库、科研人员的科研成果数据库、专家的同类治疗方法数据库。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括反馈信息库，用于存储患者反馈的疗效信息、不良反应信息信息和医患交流信息。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，数据分析中心中心包括：数据提取模块，用于提取所述临床诊断信息中的诊断结果信息；信息匹配模块，用于采取信息匹配技术在所述参考数据信息库中，对所述诊断结果信息进行信息匹配，得到参考信息；关联模块，用于将所述参考信息关联至所述临床药品信息库，得到与所述参考信息关联的临床药品信息。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，参考信息建模模块，用于对所述参考信息建立数学模型。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述信息匹配技术采用关键字匹配技术。
7.一种智能医疗诊断方法，其特征在于，包括步骤：
接收输入的临床诊断信息；
采用大数据技术将其与参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息；
并获取所述临床药品信息库中与所述参考信息关联的临床药品信息，输出治疗方案。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述参考信息包括患者病例数据、科研人员的科研成果数据、专家的同类治疗方法数据；
还包括存储患者反馈的疗效信息、不良反应信息信息和医患交流信息。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述采用大数据技术将其与所述参考数据信息库中的所述参考信息进行分析和计算，得到与所述临床诊断信息同类的参考信息具体包括：
提取所述临床诊断信息中的诊断结果信息；
采取信息匹配技术对所述诊断结果信息进行信息匹配，得到参考信息。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括对所述参考信息建立数学模型。
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