CN112420190A - 一种人工智能辅助诊疗系统及其构建方法 - Google Patents

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CN112420190A CN202011212702.8A CN202011212702A CN112420190A CN 112420190 A CN112420190 A CN 112420190A CN 202011212702 A CN202011212702 A CN 202011212702A CN 112420190 A CN112420190 A CN 112420190A
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Abstract

本发明公开了一种人工智能辅助诊疗系统，包括病患终端、人工智能诊疗平台、病理数据库、诊疗决策模块和医护终端；所述病患终端用于获取患者自身的病理数据，所述人工智能诊疗平台用于对异常病理数据建模分析，并进行评估预测，所述病理数据库用于提供给病理对比所用的病理样本，所述诊疗决策模块用于诊断患者的病理得出诊疗结论，并给出针对性的诊疗方案，所述医护终端用于实现医护人员、患者和人工智能系统之间的交互。本发明中，该诊疗系统采用人工智能诊疗的方式，并结合虚拟模型的仿真设计，能够及时的预测处病理数据的发展趋势，从而评估出病理数据对患者可能造成的危害，极大的提高了病理数据样本的诊疗处理效率和可靠性。

Description

一种人工智能辅助诊疗系统及其构建方法
技术领域
本发明涉及智能诊疗技术领域，尤其涉及一种人工智能辅助诊疗系统及其构建方法。
背景技术
人工智能具有加速生物医学科学进展和改变医疗保健的巨大潜力，在医学、人类生物学和医疗保健方面发挥重要作用，在医学的发展中比较依赖其他学科发展、理念改变技术，技术也会改变理念，同样，智能医疗也必将改变未来的医疗模式，为了对患者疾病更好的诊疗，就需要借助到人工智能辅助诊疗系统诊疗处理。
目前的人工智能辅助诊疗系统在诊疗患者的病理数据时，通常基于原有病理数据样本与获得病理数据样本进行对比分析，仅能够从客观上诊断出病理数据样本的信息，无法对病理数据样本未来的发展趋势进行评估预测，从而无法准确且全面的了解病理数据样本，降低了人工智能辅助诊疗系统的可靠性。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出可以对病理数据样本进行虚拟仿真，预测评估出病理数据样本发展趋势，提高诊疗可靠性的一种人工智能辅助诊疗系统及其构建方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种人工智能辅助诊疗系统，包括病患终端、人工智能诊疗平台、病理数据库、诊疗决策模块和医护终端；
所述病患终端为患者病理数据采集的设备，用于获取患者自身的病理数据；
所述人工智能诊疗平台用于预处理患者的病理数据，结合已有的病理样本对比，并对诊疗出的异常病理数据建模分析，评估预测出病理数据的发展趋势和严重程度；
所述病理数据库用于提供给病理对比所用的病理样本，并收集更新新的病理数据样本，扩充病理数据样本；
所述诊疗决策模块用于诊断患者的病理得出诊疗结论，并给出针对性的诊疗方案；
所述医护终端用于实现医护人员、患者和人工智能系统之间的交互，实现诊疗数据的交互共享。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述病患终端包括病理扫描模块、病理主诉模块和病理化验模块；
所述病理扫描模块用于借助扫描设备扫描患者的外部病理数据，获得患者的皮肤和骨骼层面的病理数据；
所述病理主诉模块用于提供给患者口述自身病理数据的通道，获得患者主观意义上的病理数据；
所述病理化验模块用于借助化验设备化验患者的组织物和排泄物，获得患者的客观意义上的病理数据。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述人工智能诊疗平台包括数据处理模块、匹配对比模块、建模分析模块和评估预测模块；
所述数据处理模块用于对获取的患者综合病理数据进行分类、删减和整理，确保患者病理数据的一致性；
所述匹配对比模块用于将处理后的病理数据与病理数据库内的病理样本进行智能图像和数值的对比，获得存在异常的病理数据；
所述建模分析模块用于建立符合患者身理状态的虚拟模型，并导入异常病理数据，对异常病理数据进行仿真模拟操作；
所述评估预测模块用于对建模仿真后的病理数据的发展趋势进行评估，预测出病理数据可能带来的危害。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述虚拟模型的仿真模拟操作方法如下：
A：基于3D虚拟仿真技术建立病患通用虚拟模型；
B：向虚拟模块内导入对比后存在异常的病理数据，并标记异常数据的节点位置；
C：依照患者的身理客观条件，运行虚拟模型，观察虚拟模型的运行状态。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述病理数据库包括病理样本模块、样本纠错模块和样本更新模块；
所述病理样本模块用于储存历史收录的病理样本图像和数值数据，提供给人工智能诊疗必要的基础数据；
所述样本纠错模块用于对病例数据库内的病理样本中存在的错误和不足进行及时纠正，确保病理样本的科学性；
所述样本更新模块用于收录新的病理样本数据，并联网导入外部数据库内的新数据，实现病理数据库的数据更新。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述诊疗决策模块包括结论决策模块、方案指导模块和诊疗期望模块；
所述结论决策模块用于对建模分析后的病理数据进行科学、准确的诊断，并给出对应的诊疗结论；
所述方案指导模块用于提供对应诊疗结论的诊疗方案，辅助医护人员及时的诊疗处理；
所述诊疗期望模块用于分析诊疗结论已有的治疗结果，并计算出诊疗方案在实施后的诊疗状况。
作为上述技术方案的进一步描述：
所述医护终端包括医患交互模块和智能交互模块；
所述医患交互模块用于实现医护人员与患者之间的双向交互，确保医患双方医疗之间数据的互通；
所述智能交互模块用于实现医护人员与人工智能诊疗系统的双向交互，确保系统与医护人员之间数据的互通。
一种人工智能辅助诊疗系统的构建方法，包括以下步骤：
S1：多渠道获取患者的原始病理数据，形成病理数据样本；
S2：对获取的病理数据样本进行预处理，获得可直接利用的病理数据，并导入人工诊疗系统；
S3：结合已有病理数据样本对获得病理数据样本进行对比，筛选出异常的病理数据；
S4：将异常病理数据建模分析，并预测评估出病理数据的发展趋势和危害程度；
S5：诊断出病理数据给出诊疗结论，并提供对应的诊疗方案。
本发明提供了一种人工智能辅助诊疗系统及其构建方法。具备以下有益效果：
该诊疗系统采用人工智能诊疗的方式，并结合虚拟模型的仿真设计，能够及时的预测处病理数据的发展趋势，从而评估出病理数据对患者可能造成的危害，极大的提高了病理数据样本的诊疗处理效率和可靠性。
附图说明
图1为本发明提出的一种人工智能辅助诊疗系统的示意图；
图2为本发明中病患终端的示意图；
图3为本发明中人工智能诊疗平台的示意图；
图4为本发明中病理数据库的示意图；
图5为本发明中诊疗决策平台的示意图；
图6为本发明中医护终端的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
如图1所示，一种人工智能辅助诊疗系统，包括病患终端、人工智能诊疗平台、病理数据库、诊疗决策模块和医护终端；
病患终端为患者病理数据采集的设备，用于获取患者自身的病理数据；
人工智能诊疗平台用于预处理患者的病理数据，结合已有的病理样本对比，并对诊疗出的异常病理数据建模分析，评估预测出病理数据的发展趋势和严重程度；
病理数据库用于提供给病理对比所用的病理样本，并收集更新新的病理数据样本，扩充病理数据样本；
诊疗决策模块用于诊断患者的病理得出诊疗结论，并给出针对性的诊疗方案；
医护终端用于实现医护人员、患者和人工智能系统之间的交互，实现诊疗数据的交互共享。
该诊疗系统采用人工智能诊疗的方式，并结合虚拟模型的仿真设计，能够及时的预测处病理数据的发展趋势，从而评估出病理数据对患者可能造成的危害，极大的提高了病理数据样本的诊疗处理效率和可靠性。
如图2所示，病患终端包括病理扫描模块、病理主诉模块和病理化验模块；
病理扫描模块用于借助扫描设备扫描患者的外部病理数据，获得患者的皮肤和骨骼层面的病理数据；病理主诉模块用于提供给患者口述自身病理数据的通道，获得患者主观意义上的病理数据；病理化验模块用于借助化验设备化验患者的组织物和排泄物，获得患者的客观意义上的病理数据。
如图3所示，人工智能诊疗平台包括数据处理模块、匹配对比模块、建模分析模块和评估预测模块；
数据处理模块用于对获取的患者综合病理数据进行分类、删减和整理，确保患者病理数据的一致性；匹配对比模块用于将处理后的病理数据与病理数据库内的病理样本进行智能图像和数值的对比，获得存在异常的病理数据；建模分析模块用于建立符合患者身理状态的虚拟模型，并导入异常病理数据，对异常病理数据进行仿真模拟操作；评估预测模块用于对建模仿真后的病理数据的发展趋势进行评估，预测出病理数据可能带来的危害。
虚拟模型的仿真模拟操作方法如下：
A：基于3D虚拟仿真技术建立病患通用虚拟模型；
B：向虚拟模块内导入对比后存在异常的病理数据，并标记异常数据的节点位置；
C：依照患者的身理客观条件，运行虚拟模型，观察虚拟模型的运行状态。
如图4所示，病理数据库包括病理样本模块、样本纠错模块和样本更新模块；
病理样本模块用于储存历史收录的病理样本图像和数值数据，提供给人工智能诊疗必要的基础数据；样本纠错模块用于对病例数据库内的病理样本中存在的错误和不足进行及时纠正，确保病理样本的科学性；样本更新模块用于收录新的病理样本数据，并联网导入外部数据库内的新数据，实现病理数据库的数据更新。
如图5所示，诊疗决策模块包括结论决策模块、方案指导模块和诊疗期望模块；
结论决策模块用于对建模分析后的病理数据进行科学、准确的诊断，并给出对应的诊疗结论；方案指导模块用于提供对应诊疗结论的诊疗方案，辅助医护人员及时的诊疗处理；诊疗期望模块用于分析诊疗结论已有的治疗结果，并计算出诊疗方案在实施后的诊疗状况。
如图6所示，医护终端包括医患交互模块和智能交互模块；
医患交互模块用于实现医护人员与患者之间的双向交互，确保医患双方医疗之间数据的互通；智能交互模块用于实现医护人员与人工智能诊疗系统的双向交互，确保系统与医护人员之间数据的互通。
一种人工智能辅助诊疗系统的构建方法，包括以下步骤：
S1：多渠道获取患者的原始病理数据，形成病理数据样本；
S2：对获取的病理数据样本进行预处理，获得可直接利用的病理数据，并导入人工诊疗系统；
S3：结合已有病理数据样本对获得病理数据样本进行对比，筛选出异常的病理数据；
S4：将异常病理数据建模分析，并预测评估出病理数据的发展趋势和危害程度；
S5：诊断出病理数据给出诊疗结论，并提供对应的诊疗方案。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于，包括病患终端、人工智能诊疗平台、病理数据库、诊疗决策模块和医护终端；
所述病患终端为患者病理数据采集的设备，用于获取患者自身的病理数据；
所述人工智能诊疗平台用于预处理患者的病理数据，结合已有的病理样本对比，并对诊疗出的异常病理数据建模分析，评估预测出病理数据的发展趋势和严重程度；
所述病理数据库用于提供给病理对比所用的病理样本，并收集更新新的病理数据样本，扩充病理数据样本；
所述诊疗决策模块用于诊断患者的病理得出诊疗结论，并给出针对性的诊疗方案；
所述医护终端用于实现医护人员、患者和人工智能系统之间的交互，实现诊疗数据的交互共享。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于：所述病患终端包括病理扫描模块、病理主诉模块和病理化验模块；
所述病理扫描模块用于借助扫描设备扫描患者的外部病理数据，获得患者的皮肤和骨骼层面的病理数据；
所述病理主诉模块用于提供给患者口述自身病理数据的通道，获得患者主观意义上的病理数据；
所述病理化验模块用于借助化验设备化验患者的组织物和排泄物，获得患者的客观意义上的病理数据。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于：所述人工智能诊疗平台包括数据处理模块、匹配对比模块、建模分析模块和评估预测模块；
所述数据处理模块用于对获取的患者综合病理数据进行分类、删减和整理，确保患者病理数据的一致性；
所述匹配对比模块用于将处理后的病理数据与病理数据库内的病理样本进行智能图像和数值的对比，获得存在异常的病理数据；
所述建模分析模块用于建立符合患者身理状态的虚拟模型，并导入异常病理数据，对异常病理数据进行仿真模拟操作；
所述评估预测模块用于对建模仿真后的病理数据的发展趋势进行评估，预测出病理数据可能带来的危害。
4.根据权利要求3所述的一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于：所述虚拟模型的仿真模拟操作方法如下：
A：基于3D虚拟仿真技术建立病患通用虚拟模型；
B：向虚拟模块内导入对比后存在异常的病理数据，并标记异常数据的节点位置；
C：依照患者的身理客观条件，运行虚拟模型，观察虚拟模型的运行状态。
5.根据权利要求1所述的一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于：所述病理数据库包括病理样本模块、样本纠错模块和样本更新模块；
所述病理样本模块用于储存历史收录的病理样本图像和数值数据，提供给人工智能诊疗必要的基础数据；
所述样本纠错模块用于对病例数据库内的病理样本中存在的错误和不足进行及时纠正，确保病理样本的科学性；
所述样本更新模块用于收录新的病理样本数据，并联网导入外部数据库内的新数据，实现病理数据库的数据更新。
6.根据权利要求1所述的一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于：所述诊疗决策模块包括结论决策模块、方案指导模块和诊疗期望模块；
所述结论决策模块用于对建模分析后的病理数据进行科学、准确的诊断，并给出对应的诊疗结论；
所述方案指导模块用于提供对应诊疗结论的诊疗方案，辅助医护人员及时的诊疗处理；
所述诊疗期望模块用于分析诊疗结论已有的治疗结果，并计算出诊疗方案在实施后的诊疗状况。
7.根据权利要求1所述的一种人工智能辅助诊疗系统，其特征在于：所述医护终端包括医患交互模块和智能交互模块；
所述医患交互模块用于实现医护人员与患者之间的双向交互，确保医患双方医疗之间数据的互通；
所述智能交互模块用于实现医护人员与人工智能诊疗系统的双向交互，确保系统与医护人员之间数据的互通。
8.一种人工智能辅助诊疗系统的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：多渠道获取患者的原始病理数据，形成病理数据样本；
S2：对获取的病理数据样本进行预处理，获得可直接利用的病理数据，并导入人工诊疗系统；
S3：结合已有病理数据样本对获得病理数据样本进行对比，筛选出异常的病理数据；
S4：将异常病理数据建模分析，并预测评估出病理数据的发展趋势和危害程度；
S5：诊断出病理数据给出诊疗结论，并提供对应的诊疗方案。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115954097A (zh) * 2022-09-26 2023-04-11 深圳市万景数字有限公司 基于虚拟现实技术的医疗辅助装置及其控制系统

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115954097A (zh) * 2022-09-26 2023-04-11 深圳市万景数字有限公司 基于虚拟现实技术的医疗辅助装置及其控制系统

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