CN112700831A - 基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及系统，属于智能医疗技术领域。所述方法包括：S1)根据预设规则逐一生成问题供患者回答，并回收患者的作答信息；S2)对所述作答信息进行处理，对应生成患者的病历信息；S3)推送所述病历信息至医生端，供医生修改并确认；S4)响应于来自所述医生端的上传触发指令，将医生确认后的病历信息上传至EMR系统。本发明方案不仅为医生诊断时提供完整的患者信息以减少医生的问诊时间，还省略了医生手写患者病历的步骤，极大提高了问诊效率。

Description

基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及系统

技术领域

本发明涉及智能医疗技术领域，具体地涉及一种基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及一种基于患者病历信息的医生辅助诊断系统。

背景技术

对医生而言，大量的重复采集基础信息，问诊效率低下，还要花时间写病历，导致与患者有效沟通、用于诊疗的时间更少，疲劳工作加上患者信息描述不完整，医生诊断的准确性以及患者的就医体验都大打折扣。患者满意度降低，医生工作疲劳且核心技能提升慢。对患者而言，候诊时间长，就医时间短，患者医学知识欠缺，对自己病情描述不到位，更有部分患者，整个挂号、候诊流程走完就诊时医生才发现挂号科室错误，又得重新挂号排队就医。耽误患者时间和病情以及一定程度上造成医疗资源的损失。

当前，AI领域技术创新十分活跃，为“AI+医疗”技术产品的发展带来了巨大的推动力。专家系统是人工智能领域的重要分支，推理机是专家系统的重要组成部分。该产品采用领域专家参与提供的疾病集,和疾病集之中每种疾病的阈值作为诊断知识库，构造了一个辅助医生诊断系统，其知识图谱及疾病推理等能够有效模拟医生的诊断思维。因此，它可以作为医生诊断疾病的一种辅助工具。针对目前问诊效率低的问题，需要创造一种利用AI领域的专家系统的医生辅助诊断方法。

发明内容

本发明实施方式的目的是提供一种基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及系统，以至少解决目前问诊效率低的问题。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，所述方法包括：S1)根据预设规则逐一生成问题供患者回答，并回收患者的作答信息；S2)对所述作答信息进行处理，对应生成患者的病历信息；S3)推送所述病历信息至医生端，供医生修改并确认；S4)响应于来自所述医生端的上传触发指令，将医生确认后的病历信息上传至EMR系统。

可选的，所述方法还包括：获取患者具有的独有ID；根据所述独有ID在医疗信息系统中进行所述患者的既往预问诊记录；采集并存储所述患者的既往预问诊记录。

可选的，所述方法还包括：获取患者上传的附件信息；对所述附件信息进行分析，并输出分析结果。

可选的，所述病历信息包括：历史预问诊对话数据、历史疾病知识图谱和历史病情分析报告。

可选的，所述疾病知识图谱包括：患者的已知症状、症状关联的可疑疾病和可疑疾病需要补充确认的症状类型。

可选的，所述病情分析报告包括：重点关注症状和重点关注症状的优先等级。

可选的，所述方法还包括：响应于来自所述医生端的针对单个作答信息的问题展示触发指令，展示该作答信息对应的问题；或，响应于来自所述医生端的问题展示触发指令，展示所有作答信息及其对应的问题；

响应于来自所述医生端的修改触发指令，进入修改模式，在所述修改模式下，医生能够对所述病历信息进行手动修改，其中所述修改触发指令由医生对对应的触发按钮进行操作生成。

可选的，所述方法还包括：S5)审核患者和医生的访问权限，在所述访问权限通过后开放所述病历信息审阅模式。

本发明第二方面提供一种基于患者病历信息的医生辅助诊断系统，所述系统包括：处理单元，用于根据预设规则逐一生成问题供患者回答，并回收患者的作答信息；还用于对所述作答信息进行处理，对应生成患者的病历信息；推送单元，用于推送所述病历信息至医生端，供医生修改并确认；还用于响应于来自所述医生端的上传触发指令，将医生确认后的病历信息上传至EMR系统。

另一方面，本发明提供一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行上述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法。

通过上述技术方案，根据患者初诊或复诊身份对应生成适应量的问诊问题，根据医生常规问诊逻辑进行患者线上问诊，并回收患者的作答信息。根据人工智能算法对患者的作答信息进行智能分析，将患者的病情信息进行归类整理，组成为完整的电子病历信息。医生端对生成的电子病历信息进行确认或修改，并一键上传确认的后的电力病历信息。不仅为医生诊断时提供完整的患者信息以减少医生的问诊时间，还省略了医生手写患者病历的步骤，极大提高了问诊效率。

本发明实施方式的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：

图1是本发明一种实施方式提供的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法的步骤流程图；

图2是本发明一种实施方式提供的患者信息采集的步骤流程图；

图3是本发明一种实施方式提供的病历信息生成的步骤流程图；

图4是本发明一种实施方式提供的基于患者病历信息的医生辅助诊断系统的系统结构图。

附图标记说明

10-处理单元；20-推送单元。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。

图4是本发明一种实施方式提供的基于患者病历信息的医生辅助诊断系统的系统结构图。如图4所示，本发明实施方式提供一种基于患者病历信息的医生辅助诊断系统，所述系统包括：处理单元10，用于根据预设规则逐一生成问题供患者回答，并回收患者的作答信息；还用于对所述作答信息进行处理，对应生成患者的病历信息；推送单元20，用于推送所述病历信息至医生端，供医生修改并确认；还用于响应于来自所述医生端的上传触发指令，将医生确认后的病历信息上传至EMR系统。

图1是本发明一种实施方式提供的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法的方法流程图。如图1所示，本发明实施方式提供一种基于患者病历信息的医生辅助诊断方法。对医生而言，大量的重复采集基础信息，问诊效率低下，还要花时间写病历，导致与患者有效沟通、用于诊疗的时间更少，疲劳工作加上患者信息描述不完整，医生诊断的准确性以及患者的就医体验都大打折扣。患者满意度降低，医生工作疲劳且核心技能提升慢。对患者而言，候诊时间长，就医时间短，患者医学知识欠缺，对自己病情描述不到位，更有部分患者，整个挂号、候诊流程走完就诊时医生才发现挂号科室错误，又得重新挂号排队就医。耽误患者时间和病情以及一定程度上造成医疗资源的损失。为了解决以上问题，通过诊前模拟医生问诊智能采集患者病史信息，然后进行病历信息智能分析，一方面进行患者病情的提前获取，减少医生的问诊时间和病历撰写时间，还通过智能分析为医生提供诊断信息参考，减少医生诊疗方案的生成时间，提高患者就医效率。具体的，所述方法包括：

步骤S10：根据预设规则逐一生成问题供用户回答，并回收用户作答信息。

具体的，为了减少医生对于患者的问诊时间，进行患者病情信息的预采集。在一种可能的方式中，本发明提出的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法被编写为特定的交互应用被嵌入微信公众号，患者通过对应医院的公众号或特定小程序进入应用界面，在家里或医院排队的时候，绑定挂号信息进行病情信息预采集。在对应的用户界面进行问题作答，进而采集患者的病情信息。具体的，如图2，包括以下步骤：

步骤S101：根据预设规则生成对应的患者信息采集。

具体的，与患者和医生面对面进行问诊类似，进行相同的患者病情预问诊。为了更贴近问诊的实际情况，进行医生问诊样本数据采集，然后进行医生问诊习惯的特征筛查，通过比例筛选出最优的问诊流程。例如，医生在进行患者问诊时，若患者为初诊，则医生对于患者除了病情信息的问询外，还会首先进行患者的个人信息进行问询，包括患者的个人基础信息、患者个人史信息和患者既往史信息。而若患者为复诊患者，则医生的信息库留存有上述信息，则医生仅需要进行病情观察信息和新发病情信息进行问询。为了提高预问诊效率和尽量减少用户作答问题量以增强用的体验度，优选的，进行用户预问诊之前，先进行患者身份确认，即判断患者为初诊还是复诊。根据用户的身份进行对应的预问诊问题生成。当用户为初诊时，先进行用户的个人基础信息采集和既往史信息采集，然后进行现有病情信息采集。当用户为复诊时，针对用户的既往史信息，进行现有病情信息采集和病情发展信息采集。例如，某患者为复诊患者，识别到患者的身份信息后，针对之前的腹痛进行病情发展信息采集，即目前是否还存在腹痛等问题，然后进行新发病情采集，以此方式提高用于体验度。

在一种可能的实施方式中，患者通过医院系统进行挂号后，通过患者就诊信息绑定的预问诊系统将生成对应的预问诊链接。患者通过上述链接进入预问诊交互界面，根据预设规则进行患者信息的智能采集。若患者为复诊患者，则根据绑定的患者信息提取患者之前的预问诊记录，并根据预问诊发生的时间顺序进行罗列，患者通过罗列的预问诊记录进行历史数据选择，作为本次复诊疾病的历史预问诊数据。智能分析患者的历史预问诊信息，筛选可用信息和规避已采集信息，进行复诊患者的预问诊信息高效采集。

步骤S102：逐一推送问题到用户端，供用户作答，并实时回收答案信息。

具体的，常规线上问诊系统为问卷式问诊，无论是什么样的患者，均需要进行表格式的问卷填报，面对复杂冗长的问卷表格，会极大打击患者的填报积极性，使得患者对于此类的问诊完成度不高，医生对于患者的病情情况也无法全面了解。所以本方法针对不同的患者生成不同的问诊问答题目，然后注意进行题目推送，即用户端的显示模块上一次仅显示一个题目，用户完成一个题目作答后，自动跳转到下一个问题界面。通过问题的逐一推送，进行病情问询的逐渐深入，极大增加用户的作答参与度。优选的，除了进行问题的逐一推送，在针对用户完成问题生成后，对应生成回答问题的进度条，并将进度条实时在用户端的显示界面进行更新，每完成一个问题作答，进度条便越靠近终点。通过进度条的方式激励患者进行病情情况问答，提高病情问答完成度，并提高用户的体验感。患者每完成一个问题作答，采集单元便实时回收用户的作答信息，并推送下一个问题，直到针对患者生成的所有预问诊问题均被患者作答完毕，完成用户作答的流程。

在一种可能的实施方式中，针对患者实际情况生成对应的问题后，还进行问题智能排序。例如，在进行面对面问诊时，医生往往先进行现有病情进行问询，然后再进行既往史和个人史问询，通过逐步深入的方式了解患者的具体情况。获取大量医生面对面问诊的问诊习惯数据样本，进行问诊习惯数据样本的特征提取，根据大数据显示的问诊习惯对针对患者生成的预问诊问题进行智能排序。然后根据排序结果进行预问诊问题的逐一推送，辅助患者进行常规逻辑思路进行病情整理，提高患者填报的预问诊信息的准确性和全面性。

步骤S103：获取患者上传的附件信息。

具体的，完成患者病情信息的问询采集后，部分症状信息或病历信息需要用户手动上传。在患者进行预问诊问题作答过程中，若触发预设上传附件条件时，推送附件上传提示信息到用户显示界面，告知用户选择进行附件上传。用户根据自身需求进行附件上传或放弃附件上传。例如，患者进行预问诊的为普通感冒门诊，则仅需要提供现有症状信息供医生参考。而患者为某些慢性病或皮肤病时，可能需要导入既往已知病历或现有皮肤发病图片，供医生进行患者病情发展分析和现状分析。优选的，为了提高用户的使用便捷性，采集单元与医疗信息库进行对接，患者在附件上传界面，可以通过自身的身份密钥进行医疗信息库个人信息访问，然后从信息库中导入个人的慢性病信息和既往电子病历信息，这在进行复诊病人预问诊时会极大节约用户填报时间，提高预问诊效率。

步骤S20：整理所述作答信息，对所述的作答信息进行智能分析，对应生成患者的病历信息。

具体的，采集单元回收患者填报的预问诊问题作答信息和上传的附件信息后，将这些信息发送到处理单元10，处理单元10根据获取的患者信息进行智能分析，在完成智能分析后再推送到医生端，为医生进行病情评估提供理论辅助，辅助医生高效准确完成患者的病情分析。具体的，如图3，包括以下步骤：

步骤S201：生成患者的电子病历。

具体的，进行患者病情信息采集时，预问诊问题是逐一推送的，问题内容包括患者现病史信息、既往史信息、个人史信息和过敏史信息。采集单元将所有的问及问题答案推送给处理单元10后，处理单元10首先需要将这些信息进行归类和整理。例如，首先判断该问题答案为现病史信息、既往史信息、个人史信息和过敏史信息中的哪一类信息，然后对应将该类信息整理到电子病历模块的各个模块单元。电子病历单元包括：患者的年龄和性别、主诉、现病史、既往史、个人史和过敏史，逐一将问题答案进行各个单元归类，然后获得完成的患者的个人电子病历。此举不但减少了医生进行病历整理和撰写时间，还将患者的病情信息清晰的罗列出来，减少医生工作量，提高问诊效率。

步骤S202：生成患者的疾病知识图谱。

具体的，为了更直观的进行患者信息整理，也为了向医生提供更为全面的患者辅助问诊信息，优选的，还需要进行患者的疾病知识图谱。疾病知识图谱包括：患者的已知症状、症状关联的可疑疾病和可疑疾病需要补充确认的症状类型。关于患者的已知症状，通过患者主诉和患者的电子病历显示的现病史信息，获取患者已经出现的疾病症状，这些症状一方面作为患者的已有病情分析，另一方面作为推测症状的已知基础信息。

关于症状关联的可疑疾病，处理单元10根据患者的作答结果，进行症状逐一分析。例如，处理单元10识别到患者作答信息中提到有腹泻和排便次数增加的关键词，处理单元10逐一将这两个关键词作为检索条件在医疗只是数据库中进行检索，获取的腹泻可能的疾病有肠胃炎、功能性胃肠疾病和大肠肿瘤；获取到排便次数增加可能为功能性胃肠疾病。处理单元10整合这两次检索结果，初步判断患者为功能性胃肠疾病，并整理检索结果。初步方案仅作为预想方案供医生参考，并不作为患者的确定疾病方案，即虽然只能判断患者大概率为功能性胃肠疾病，但依旧无法排除其他疾病嫌疑。就目前患者提供的病情信息来看，无法认定具体的病症，还需要进行其他病症补充或检验才能对患者进行确认。但通过初步病症方案可以为医生提供辅助方向，减少医生进行相关知识查阅的时间，辅助医生后续对患者进行针对性的问诊，提高问诊效率。

关于可疑疾病需要补充确认的症状类型，获得初步病症方案后，无法排除其他可以疾病也无法确当前可疑疾病。为了进一步缩小可疑疾病的范围，处理单元10将各可疑疾病作为检索条件，在医疗知识库中进行检索，分别获取各可疑疾病的典型症状，然后整理其中的典型症状作为待确认症状，辅助医生进行待确认症状问询，从而进一步缩小可疑疾病的范围，便于医生进行患者确认。例如，通过信息检索，处理单元10判断患者可能存在胃肠炎、功能性胃肠疾病或大肠肿瘤，就患者目前提供的病情信息无法进行病情确认。处理单元10将这三种疾病作为关键词进行知识检索，判断还需要进行其他症状信息确认，整理出恶心、中上腹疼痛、腹胀、大便失禁和便秘等典型症状，将这些症状罗列到生成的患者的疾病知识图谱中，提醒医生在后续问诊中进行这些信息的补充问询，以实现进一步缩小患者确认病情范围的作用，减少医生的后续工作量。

步骤S203：生成患者的病情分析报告。

具体的，患者进行病情描述时，可能为全方位进行已有病情进行描述，即患者的主诉信息中可能包括多种症状。受专业知识限制，患者仅能描述已有症状，但无法确定各症状对于身体的影响程度，也就无法重点进行严重症状区分。医生在进行患者问诊时，首先需要关注那些影响很大的症状，其他症状可能为这些重点症状的连锁症状。为了减少医生在多种症状中进行重点症状提取的时间，为医生进行整点症状关注提供的信息辅助。优选的，进行患者重点症状筛查，以及对重点症状进行关注优先级确定，辅助医生依顺序进行患者的症状关注。处理单元10对患者的现病史信息进行特征筛查，提取其中的症状描述关键词，然后将关键词作为检索条件进行知识检索，判断各个症状的影响程度。处理单元10对各个症状的影响程度进行智能排序，从而将其中需要重点关注的症状按照关注优先级依次罗列出来，供医生参考。优选的，为了凸显重点关注症状的优先等级，将重点关注症状分为严重、紧急和普通。进行对应的重点关注症状罗列时，增加关注等级标签，且对各症状关注标签进行异色显示，例如严重标签的颜色为红色、紧急标签的颜色为黄色、普通标签的颜色为绿色。通过标签异色显示，使得患者的病情信息更为直观的罗列出来，提高医生的关注度。

在一种可能的实施方式中，某患者的现病史信息中记录到：患者5天前无明显诱因出现咳嗽，呈阵发性。3天前出现发热，最高体温39℃，2天前出现呕吐，呈喷射状，量大。伴有头痛、咯血、乏力和血压升高，血压值185/130；无呼吸困难，发绀和抽搐。曾自行服用药品阿奇霉素治疗，症状没有缓解，发病以来饮食欠佳，睡眠差，精神差，大小便正常。处理单元10在获取到该现病史记录后，提取出目前出现的症状信息发热39℃、呕吐、头痛、咯血、血压升高、饮食欠佳、睡眠差和精神差。通过这些关键词检索，判断头痛、饮食欠佳、睡眠差和精神差常规病症，为常规疾病的常规症状，则不纳入重点关注症状。通过检索发现体温39℃和咯血对身体影响巨大，则将这两项症状列为重点关注症状，且列为严重症状。而呕吐和血压升高相对于体温39℃和咯血对身体影响较小，但依旧为严重症状，则将这两项列为重点关注症状的紧急关注症状。

步骤S30：推送所述病历信息到医生端，供医生进行修改和确认。

具体的，处理单元10依次将预问诊对话数据、疾病知识图谱和病情分析报告整理出来，形成为完整的患者的病历信息，然后将病历信息发送到医生端。医生通过持有终端进入系统界面进行相关病历信息查阅，信息通过列表式展示或标签式展示。在列表展示中，医生通过界面滑动进行所有信息查阅。标签展示汇总，医生通过触发对应的信息标签，展开标签隐藏的信息内容。医生端还可以通过对应按钮触发，还原患者预问诊信息对话流程，让病历信息有来源依据。即各个问题的原问题内容和对应问题的患者回答内容，一方面进行患者原始信息获取，另一方面对于处理单元10处理的结果信息进行审核。患者进行信息录入时，因为无法判断信息内容的价值性，可能存在部分无价值的病情信息，医生可以进入修改模式，进行无价值信息的删除或补充新的信息，使得患者的电子病历更为贴近实际。

步骤S40：响应于所述医生端的上传触发信息，将医生确认后的病历信息上传到EMR(Electronic Medical Record，电子病历)系统。

具体的，医生在完成患者的病历信息修改后，对于患者的病情信息有了全面的了解。完成患者病情诊断后，都会将患者的病历信息作为档案信息留存，常规为医生手写患者病历，为了节省问诊时间和减少医生工作量。医生在完成患者诊治后，确认所有的病历信息，然后通过一键上传按钮将患者的病历信息传输到EMR系统中进行档案留存。便于患者复诊时直接进行病历信息提取，提高医院资料管理智能性。

优选的，所述方法还包括：审核患者和医生的访问权限，在所述访问权限通过后开放所述病历信息审阅模式。

在本发明实施例中，完成患者的电子病历信息生成后，上传到EMR系统。为了便于患者在后期复诊时，直接进行相关电子病历信息提取或患者想进行自身病历信息审阅，增加访问窗口，患者可以通过自身密钥进行自己的病历信息访问。复诊时，直接提取之前的病历信息，不但可以辅助医生对患者病情发展情况监测，还可以通过复诊时在原有电子病历上进行信息更新的方式极大缩短复诊电子病历的生成时间，提高问诊效率。

本发明实施方式还提供一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行上述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法。

本领域技术人员可以理解实现上述实施方式的方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本发明各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施方式的思想，其同样应当视为本发明实施方式所公开的内容。

Claims (10)

1.一种基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

S1)根据预设规则逐一生成问题供患者回答，并回收患者的作答信息；

S2)对所述作答信息进行处理，对应生成患者的病历信息；

S3)推送所述病历信息至医生端，供医生修改并确认；

S4)响应于来自所述医生端的上传触发指令，将医生确认后的病历信息上传至EMR系统。

2.根据权利要求1所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取患者具有的独有ID；

根据所述独有ID在医疗信息系统中进行所述患者的既往预问诊记录；

采集并存储所述患者的既往预问诊记录。

3.根据权利要求2所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取患者上传的附件信息；

对所述附件信息进行分析，并输出分析结果。

4.根据权利要求2所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述既往预问诊记录包括：

历史预问诊对话数据、历史疾病知识图谱和历史病情分析报告。

5.根据权利要求4所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述疾病知识图谱包括：

患者的已知症状、症状关联的可疑疾病和可疑疾病需要补充确认的症状类型。

6.根据权利要求4所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述病情分析报告包括：

重点关注症状和重点关注症状的优先等级。

7.根据权利要求1所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于来自所述医生端的针对单个作答信息的问题展示触发指令，展示该作答信息对应的问题；或，响应于来自所述医生端的问题展示触发指令，展示所有作答信息及其对应的问题；

响应于来自所述医生端的修改触发指令，进入修改模式，在所述修改模式下，医生能够对所述病历信息进行手动修改，其中所述修改触发指令由医生对对应的触发按钮进行操作生成。

8.根据权利要求1所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：

S5)审核患者和医生的访问权限，在所述访问权限通过后开放所述病历信息审阅模式。

9.一种基于患者病历信息的医生辅助诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

处理单元，用于根据预设规则及算法模型逐一生成问题供患者回答，并回收患者的作答信息；还用于对所述作答信息进行处理，对应生成患者的病历信息；

推送单元，用于推送所述病历信息至医生端，供医生修改并确认；还用于响应于来自所述医生端的上传触发指令，将医生确认后的病历信息上传至EMR系统。

10.一种计算机可读储存介质，该计算机可读存储介质上储存有指令，其在计算机上运行时使得计算机执行权利要求1至8中任一项权利要求所述的基于患者病历信息的医生辅助诊断方法。

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