CN112951414A - 基层医疗临床辅助决策系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基层医疗临床辅助决策系统，用于基层医疗的临床辅助，包括智慧医疗服务系统和辅助诊疗引擎系统，所述智慧医疗服务系统通过所述辅助诊疗引擎系统进行决策，所述智慧医疗服务系统包括辅助问诊模块、辅助诊断模块、辅助治疗模块、辅助提醒模块和辅助学习模块。本发明公开的一种基层医疗临床辅助决策系统，其通过AI技术对医疗流程中的“问、诊、治、管和学”进行辅助决策，提高决策效率和正确率。
Description
技术领域
本发明属于基层医疗辅助决策技术领域，具体涉及一种基层医疗临床辅助决策系统。
背景技术
目前市面上很少有基于循证医学思维的临床决策支持系统，在医生诊疗过程中帮助医生准确诊断、正确治疗，避免误诊、漏诊的，快速提高基层医生医疗能力和基层医疗机构服务能力的。
公开号为：CN107622798A，主题名称为“一种根据症状产生疾病治疗方案的临床决策支持系统”的发明专利，其技术方案公开了“所述疾病评估系统又包括疾病诊断假设和疾病确诊子系统；
所述疾病诊断假设：执业医生根据患者疾病主诉、医生自己观察和经验，提炼疾病评估主题，按评估主题关键字，查询系统预设数据库，推送评估主题小结及鉴别诊断；医生根据实际情况，对于危急患者，首先根据鉴别诊断中应急考虑方案进行应急处理，保证患者生命安全，避免病情进一步恶化；对超过本机构治疗能力的患者，及时安排转诊；对于系统提示的常见鉴别诊断，医生根据经验选择鉴别诊断，建立诊断假设；
所述疾病确诊子系统：医生选择诊断假设，系统查询自带数据库，系统自动推送与诊断假设相关的病史及判断特征，确定诊断假设所需要检验检查方项目；医生选择所必须的检验检查项目；医生根据检验检查结论，比照系统提示的病史及判断特征，检验检查项目疾病判断标准，进行疾病确诊；如果检验检查结果都不符合诊断鉴别中的常见疾病特征，则在罕见病中建立诊断假设；
所述疾病诊断系统包括标准治疗方案推送和生成医嘱子系统；
所述标准治疗方案推送：医生录入确诊的疾病名称，选择患者分组，系统提供完整的标准治疗方案；
医生选择用药确定后，系统生成医嘱信息”。
以上述发明专利为例，其虽然提及了临床决策系统，但是其技术方案与本发明的不同，本发明通过AI技术对医疗流程中的“问、诊、治、管和学”进行辅助决策。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基层医疗临床辅助决策系统，其通过AI技术对医疗流程中的“问、诊、治、管和学”进行辅助决策，提高决策效率和正确率。
为达到以上目的，本发明提供一种基层医疗临床辅助决策系统，用于基层医疗的临床辅助，包括智慧医疗服务系统和辅助诊疗引擎系统(运用AI技术)，所述智慧医疗服务系统通过所述辅助诊疗引擎系统进行决策，其中：
所述智慧医疗服务系统包括辅助问诊模块、辅助诊断模块、辅助治疗模块、辅助提醒模块和辅助学习模块：
所述辅助问诊模块，用于引导医生终端(的基层医生)查询患者终端(的患者)的每个症状的具体属性，根据每个症状的具体属性生成问诊内容，并且根据问诊内容自动生成当前患者终端的电子病历(引导基层医生详细询问患者每个症状的具体属性，通过专业的问诊，对于该症状发生情况有了清楚的认识辅助问诊生成的问诊内容，可自动生成该患者的电子病历，提升了病历书写的效率和质量)；
所述辅助诊断模块，用于在医生终端诊断前根据电子病历推断潜在的疾病类型，将疾病类型按照概率进行排序，并且在医生终端诊断后判断是否存在风险从而进行提醒，最终生成诊断信息(基于输入的病历信息推断潜在可能疾病，按照由高到低排序；在医生开立诊断后判断是否存在风险并给出相应提醒，降低漏诊误诊可能性；医生下诊断前：填写患者主诉和个人信息后，自动提示患病系统分类及可能疾病，并按照相关度排序，同时推荐确定疾病所需的检查检验项目；医生下诊断后：在医生看诊流程中主动预警，医生所下诊断如出现误诊、漏诊、依据不足时给出风险提醒，同时给出修正建议；当疾病需要鉴别时：在医生看诊流程中主动提示，给出所需鉴别的疾病、鉴别理由和鉴别方式)；
所述辅助治疗模块，用于根据诊断信息推荐数据库中的治疗方案(结合患者终端的症状和病因推荐用药方案)，并且对治疗方案中的处方发出合理用药风险提示信息；
所述辅助提醒模块，用于基于输入的患者终端的电子病历推断潜在疾病类型，并且当推断患者终端的病情超出基层诊断的范围或者病情存在传感风险时发出风险提示信息(并且还可以提供转诊和备案，打通转诊服务一健转诊到上级医院)；
所述辅助学习模块，用于医生终端根据患者终端的电子病历获得数据库中相关的电力病历(根据患者病历信息推荐区域优质相似病历供医生查看，同时支持医生便捷查看权威知识库的疾病、检查、检验、药品等知识，多种知识学习方式帮助基层医生提高专业能力)。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述辅助诊疗引擎系统包括AI识别模块，所述AI识别模块包括医学语音识别单元、医学图像识别单元和医学本文结构化单元。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述辅助诊疗引擎系统还包括医学自然语言处理模块，所述AI识别模块识别的第一数据传输到所述医学自然语言处理模块，所述医学自然语言处理模块包括信息抽取单元和知识挖掘单元和知识库，第一数据依次经过信息抽取单元、知识挖掘单元传输到知识库(信息抽取单元包括要素识别子单元、歧义消解子单元、关系分类子单元和事实抽取子单元，知识挖掘子单元包括要素挖掘子单元、同义归一子单元、关系挖掘子单元和关系推理子单元，分别一一对应进行分析处理)。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述辅助诊疗引擎系统还包括医学知识图谱单元，所述医学知识图谱单元与所述知识库进行信息交互。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述辅助诊疗引擎系统还包括循证算法单元，所述循证算法单元和所述医学知识图谱单元进行信息交互，所述循证算法单元包括疾病预测模型、疾病排序模型和诊断结果修正模型。
作为上述技术方案的进一步优选的技术方案，所述辅助诊疗引擎系统还包括管理平台单元，所述管理平台单元包括知识管理子单元、规则管理子单元和数据监测子单元。
为达到以上目的，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基层医疗临床辅助决策系统的步骤。
为达到以上目的，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述基层医疗临床辅助决策系统的步骤。
具体实施方式
以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。在以下描述中界定的本发明的基本原理可以应用于其他实施方案、变形方案、改进方案、等同方案以及没有背离本发明的精神和范围的其他技术方案。
在本发明的优选实施例中，本领域技术人员应注意，本发明所涉及的医生和患者等可被视为现有技术。
优选实施例。
本发明公开了一种基层医疗临床辅助决策系统，用于基层医疗的临床辅助，包括智慧医疗服务系统和辅助诊疗引擎系统(运用AI技术)，所述智慧医疗服务系统通过所述辅助诊疗引擎系统进行决策，其中：
所述智慧医疗服务系统包括辅助问诊模块、辅助诊断模块、辅助治疗模块、辅助提醒模块和辅助学习模块：
所述辅助问诊模块，用于引导医生终端(的基层医生)查询患者终端(的患者)的每个症状的具体属性，根据每个症状的具体属性生成问诊内容，并且根据问诊内容自动生成当前患者终端的电子病历(引导基层医生详细询问患者每个症状的具体属性，通过专业的问诊，对于该症状发生情况有了清楚的认识辅助问诊生成的问诊内容，可自动生成该患者的电子病历，提升了病历书写的效率和质量)；
所述辅助诊断模块，用于在医生终端诊断前根据电子病历推断潜在的疾病类型，将疾病类型按照概率进行排序，并且在医生终端诊断后判断是否存在风险从而进行提醒，最终生成诊断信息(基于输入的病历信息推断潜在可能疾病，按照由高到低排序；在医生开立诊断后判断是否存在风险并给出相应提醒，降低漏诊误诊可能性；医生下诊断前：填写患者主诉和个人信息后，自动提示患病系统分类及可能疾病，并按照相关度排序，同时推荐确定疾病所需的检查检验项目；医生下诊断后：在医生看诊流程中主动预警，医生所下诊断如出现误诊、漏诊、依据不足时给出风险提醒，同时给出修正建议；当疾病需要鉴别时：在医生看诊流程中主动提示，给出所需鉴别的疾病、鉴别理由和鉴别方式)；
所述辅助治疗模块，用于根据诊断信息推荐数据库中的治疗方案(结合患者终端的症状和病因推荐用药方案)，并且对治疗方案中的处方发出合理用药风险提示信息；
所述辅助提醒模块，用于基于输入的患者终端的电子病历推断潜在疾病类型，并且当推断患者终端的病情超出基层诊断的范围或者病情存在传感风险时发出风险提示信息(并且还可以提供转诊和备案，打通转诊服务一健转诊到上级医院)；
所述辅助学习模块，用于医生终端根据患者终端的电子病历获得数据库中相关的电力病历(根据患者病历信息推荐区域优质相似病历供医生查看，同时支持医生便捷查看权威知识库的疾病、检查、检验、药品等知识，多种知识学习方式帮助基层医生提高专业能力)。
具体的是，所述辅助诊疗引擎系统包括AI识别模块，所述AI识别模块包括医学语音识别单元、医学图像识别单元和医学本文结构化单元。
更具体的是，所述辅助诊疗引擎系统还包括医学自然语言处理模块，所述AI识别模块识别的第一数据传输到所述医学自然语言处理模块，所述医学自然语言处理模块包括信息抽取单元和知识挖掘单元和知识库，第一数据依次经过信息抽取单元、知识挖掘单元传输到知识库(信息抽取单元包括要素识别子单元、歧义消解子单元、关系分类子单元和事实抽取子单元，知识挖掘子单元包括要素挖掘子单元、同义归一子单元、关系挖掘子单元和关系推理子单元，分别一一对应进行分析处理)。
进一步的是，所述辅助诊疗引擎系统还包括医学知识图谱单元，所述医学知识图谱单元与所述知识库进行信息交互。
更进一步的是，所述辅助诊疗引擎系统还包括循证算法单元，所述循证算法单元和所述医学知识图谱单元进行信息交互，所述循证算法单元包括疾病预测模型、疾病排序模型和诊断结果修正模型。
优选地，所述辅助诊疗引擎系统还包括管理平台单元，所述管理平台单元包括知识管理子单元、规则管理子单元和数据监测子单元。
本发明还公开了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述基层医疗临床辅助决策系统的步骤。
本发明还公开了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述基层医疗临床辅助决策系统的步骤。
值得一提的是，本发明专利申请涉及的医生和患者等技术特征应被视为现有技术，这些技术特征的具体结构、工作原理以及可能涉及到的控制方式、空间布置方式采用本领域的常规选择即可，不应被视为本发明专利的发明点所在，本发明专利不做进一步具体展开详述。
对于本领域的技术人员而言，依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或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。
Claims (8)
1.一种基层医疗临床辅助决策系统，用于基层医疗的临床辅助，其特征在于，包括智慧医疗服务系统和辅助诊疗引擎系统，所述智慧医疗服务系统通过所述辅助诊疗引擎系统进行决策，其中：
所述智慧医疗服务系统包括辅助问诊模块、辅助诊断模块、辅助治疗模块、辅助提醒模块和辅助学习模块：
所述辅助问诊模块，用于引导医生终端查询患者终端的每个症状的具体属性，根据每个症状的具体属性生成问诊内容，并且根据问诊内容自动生成当前患者终端的电子病历；
所述辅助诊断模块，用于在医生终端诊断前根据电子病历推断潜在的疾病类型，将疾病类型按照概率进行排序，并且在医生终端诊断后判断是否存在风险从而进行提醒，最终生成诊断信息；
所述辅助治疗模块，用于根据诊断信息推荐数据库中的治疗方案，并且对治疗方案中的处方发出合理用药风险提示信息；
所述辅助提醒模块，用于基于输入的患者终端的电子病历推断潜在疾病类型，并且当推断患者终端的病情超出基层诊断的范围或者病情存在传感风险时发出风险提示信息；
所述辅助学习模块，用于医生终端根据患者终端的电子病历获得数据库中相关的电力病历。
2.根据权利要求1所述的一种基层医疗临床辅助决策系统，其特征在于，所述辅助诊疗引擎系统包括AI识别模块，所述AI识别模块包括医学语音识别单元、医学图像识别单元和医学本文结构化单元。
3.根据权利要求2所述的一种基层医疗临床辅助决策系统，其特征在于，所述辅助诊疗引擎系统还包括医学自然语言处理模块，所述AI识别模块识别的第一数据传输到所述医学自然语言处理模块，所述医学自然语言处理模块包括信息抽取单元和知识挖掘单元和知识库，第一数据依次经过信息抽取单元、知识挖掘单元传输到知识库。
4.根据权利要求3所述的一种基层医疗临床辅助决策系统，其特征在于，所述辅助诊疗引擎系统还包括医学知识图谱单元，所述医学知识图谱单元与所述知识库进行信息交互。
5.根据权利要求4所述的一种基层医疗临床辅助决策系统，其特征在于，所述辅助诊疗引擎系统还包括循证算法单元，所述循证算法单元和所述医学知识图谱单元进行信息交互，所述循证算法单元包括疾病预测模型、疾病排序模型和诊断结果修正模型。
6.根据权利要求5所述的一种基层医疗临床辅助决策系统，其特征在于，所述辅助诊疗引擎系统还包括管理平台单元，所述管理平台单元包括知识管理子单元、规则管理子单元和数据监测子单元。
7.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述一种基层医疗临床辅助决策系统的步骤。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述一种基层医疗临床辅助决策系统的步骤。
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