CN113257439B - 一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统，所述方法包括：获得会诊病历信息；获得预设病历格式库；根据会诊病历信息、预设病历格式库，获得病历格式分解结果；获得会诊要求信息；根据会诊要求信息，获得目标特征信息；将目标特征信息、病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；根据第一目标要求信息、会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；将第一目标要求信息、第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；判断会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；当满足时，根据第一匹配功能信息构建功能处理空间。现有技术中存在缺乏可行性强的基于智慧医疗的远程医疗会诊平台功能构建方法的技术问题。

Description

一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统

技术领域

本发明涉及新型信息技术服务相关技术领域，尤其涉及一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统。

背景技术

远程医疗是基于信息、通信技术和医疗的综合学科，远程医疗会诊是在现有的远程医疗会诊技术的基础上提出的新概念，直接利用资源共享医疗平台、医疗数字成像、通信图像传输等新型信息技术实现全国医疗资源的对接。

远程医疗会诊技术节约了医生与患者之间的时间，快速的做出初步诊断，使得患者不需要去医院排队，提高了就诊的效率；医疗资源的共享提高了地方医院的医疗水准。我国现有技术中的远程医疗会诊技术还处于初始阶段，主要利用医疗数字成像、通信图像传输、远程通讯等方式进行远程交流，进而由专家提供治疗方案。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中存在大多数远程医疗会诊平台依靠远程通讯手段及图像传输技术实现患者与专家的对接进行问诊，平台仅为衔接作用，并非智能化远程医疗会诊平台，缺乏可行性强的基于智慧医疗的远程医疗会诊平台功能构建方法的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统，解决了现有技术中存在大多数远程医疗会诊平台依靠远程通讯手段及图像传输技术实现患者与专家的对接进行问诊，平台仅为衔接作用，并非智能化远程医疗会诊平台，缺乏可行性强的基于智慧医疗的远程医疗会诊平台功能构建方法的技术问题。通过分解患者病历信息，利用信息提取模型提取特征信息，再通过智能化模型分析得到满足要求的会诊预测信息，进而构建功能处理空间，达到了提供可行性强的智能化远程医疗会诊平台功能构建方法的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制方法，其中，所述方法包括：获得会诊病历信息；获得预设病历格式库；根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；获得会诊要求信息；根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

另一方面，本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得会诊病历信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于获得预设病历格式库；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；第四获得单元，所述第四获得单元用于获得会诊要求信息；第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；第一提取单元，所述第一提取单元用于将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；第七获得单元，所述第七获得单元用于将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；第一构建单元，所述第一构建单元用于当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

第三方面，本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制系统，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了获得会诊病历信息；获得预设病历格式库；根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；获得会诊要求信息；根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能的技术方案。通过分解患者病历信息，利用信息提取模型提取特征信息，再通过智能化模型分析得到满足要求的会诊预测信息，进而构建功能处理空间，达到了提供可行性强的智能化远程医疗会诊平台功能构建方法的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例一种远程医疗会诊平台的功能定制方法的流程示意图；

图2为本申请实施例一种远程医疗会诊平台的功能定制系统的结构示意图；

图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：第一获得单元11，第二获得单元12，第三获得单元13，第四获得单元14，第五获得单元15，第一提取单元16，第六获得单元17，第七获得单元18，第一判断单元19，第一构建单元20，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统，解决了现有技术中存在大多数远程医疗会诊平台依靠远程通讯手段及图像传输技术实现患者与专家的对接进行问诊，平台仅为衔接作用，并非智能化远程医疗会诊平台，缺乏可行性强的基于智慧医疗的远程医疗会诊平台功能构建方法的技术问题。通过分解患者病历信息，利用信息提取模型提取特征信息，再通过智能化模型分析得到满足要求的会诊预测信息，进而构建功能处理空间，达到了提供可行性强的智能化远程医疗会诊平台功能构建方法的技术效果。下面，将参考附图详细的描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。

远程医疗是基于信息、通信技术和医疗的综合学科，远程医疗会诊是在现有的远程医疗会诊技术的基础上提出的新概念，直接利用资源共享医疗平台、医疗数字成像、通信图像传输等新型信息技术实现全国医疗资源的对接。远程医疗会诊技术节约了医生与患者之间的时间，快速的做出初步诊断，使得患者不需要去医院排队，提高了就诊的效率；医疗资源的共享提高了地方医院的医疗水准。我国现有技术中的远程医疗会诊技术还处于初始阶段，主要利用医疗数字成像、通信图像传输、远程通讯等方式进行远程交流，进而由专家提供治疗方案。但现有技术中存在大多数远程医疗会诊平台依靠远程通讯手段及图像传输技术实现患者与专家的对接进行问诊，平台仅为衔接作用，并非智能化远程医疗会诊平台，缺乏可行性强的基于智慧医疗的远程医疗会诊平台功能构建方法的技术问题。

针对上述技术问题，本申请提供的技术方案总体思路如下：

本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制方法，其中，所述方法包括：获得会诊病历信息；获得预设病历格式库；根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；获得会诊要求信息；根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制方法，其中，所述方法包括：

S100：获得会诊病历信息；

S200：获得预设病历格式库；

具体而言，所述会诊病历信息指的是所述远程医疗会诊平台的问诊用户咨询疾病的基本信息，具体的病历信息举例可为患者的个人信息、主诉、现病史、既往史、系统回顾、个人史、婚姻史、生育史、月经史、家族史、体格检查、实验室检查等信息；所述预设病历格式库指的是规范所述会诊病历信息的预定规则，在此举一例可选的预设格式规则：将所述会诊病历的文字设置为正文部分仿宋，四号字；排版形式变体部分加黑处理，每一部分按层次标上阿拉伯数字序号，编排完毕之后设置检索目录等；内容分为患者基本信息，病史，检查记录，会诊结果四个部分，进一步的，基本信息还分为个人信息，个人史，婚姻史，生育史，月经史，家族史；病史分为现病史、既往史、系统回顾；检查记录分为主诉、体格检查、实验室检查，实验室检查可选的举例为心电图，B超，CT，核磁共振等，实验室检查结果图由数字成像和通信图像传输以附件形式和所述会诊病历信息绑定；会诊结果由后续会诊结束后再增添。通过将所述会诊病历信息格式规范化，避免在进一步的进程中因为格式问题出现信息缺失，保障了所述会诊病历信息的完整性与准确性，便于后步的信息反馈处理;

S300：根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；

具体而言，所述病历格式分解结果指的基于所述会诊病历信息，按照所述预设病历格式库设定规则将所述会诊病历信息规范化的结果信息，经过规范化以后的所述会诊病历信息，当需要调用所述会诊病历信息中的相关内容时，只需要对编排好的目录进行遍历，就可以快速的调用出所需要的相关信息，使得会诊时不需要在大量的原始数据中进行搜索，保证了平台会诊的高效性;

S400：获得会诊要求信息；

S500：根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；

具体而言，所述会诊要求信息指的是所述远程医疗会诊平台的问诊用户对咨询疾病的期望诉求信息，具体可以包括但不限于病因，病况，基础治疗方案，相应治疗专家及医院等信息；所述目标特征信息指的是基于所述会诊要求信息从所述会诊病历信息调用出相关有用的信息，举优选的一例，如所述会诊要求为病况和基础治疗方案，则需要调用检查记录信息和病史信息，进而在远程医疗会诊平台进行智能会诊，得出相应的基础治疗方案信息；如果所述会诊要求为相应治疗专家及医院信息，则依据大数据可以推荐相应疾病的治疗专家及医院；进一步的，所述目标特征信息包括所述目标格式信息、所述目标内容信息指的是在调用所述目标特征信息时，分为格式和内容两个模块，通过将格式和内容分开调用，达到了保证了信息的完整性与调用进程高效性的技术效果;

S600：将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；

具体而言，所述信息提取模型指的基于卷积神经网络建立的智能化模型，所述卷积特征指的对于所述病历格式分解结果进行卷积特征提取，卷积可以作为在机器学习中的特征提取器，从而使得提取到的特征信息具有集中性和代表性，所述卷积神经网络指的相对于传统的神经网络增加了特征学习部分，尤其针对于图像特征提取较为广泛，因为所述病历格式分解结果的检查记录包括检查图像信息，所以基于卷积神经网络的训练得到的所述信息提取模型可以提取到较准确的对应于所述目标特征信息的需求信息，即为所述第一目标要求信息。进一步的，所述第一目标要求信息中有一一对应于满足所述会诊要求的所有资料信息，将每一组所述第一目标要求信息与对应的所述会诊要求信息优选列表的形式进行存储，方便进一步的信息调用;

S700：根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；

具体而言，所述第一匹配功能信息指的是调用已经存储的多组所述第一目标要求信息与对应的所述会诊要求信息，进行功能匹配，即匹配可以实现所述第一目标要求信息与对应的所述会诊要求信息的相应功能。具体的可举例：若所述会诊要求里需要的是手术方案指导，则对应的从所述第一目标要求信息中调用的数据是化验单、CT图等，对应的可选图像处理、空间模拟、语音等功能进行实现。通过所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息得到匹配对应的功能进行实现，保证了各进程落地的可行性；

S800：将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；

具体而言，所述会诊结果预测信息是根据所述第一目标要求信息和所述第一匹配功能信息经过智能化模型分析得到的结果，所述会诊预测模型是以神经网络模型为基础建立，具有神经网络模型的特性，其中，人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的，旨在反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型，神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数称为激励函数，每两个节点之间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆，网络的输出则依照网络的连接方式，是对一种逻辑策略的表达，基于神经网络模型建立的所述会诊预测模型能够输出准确的所述会诊结果预测信息，从而具备了较强的分析计算能力，达到了准确而高效的技术效果；

S900：判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；

S1000：当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

具体而言，在得到所述会诊结果预测信息之后，将之与所述会诊要求信息进行比对，若是所述会诊结果预测信息满足所述会诊要求信息，则加载所述第一匹配功能信息对应的功能模块，构建所述功能处理空间，具体的构建方式举优选的一例：创建一个存储空间，根据相应功能数量和执行时占用线程分配空间，进而将数据添加进各功能模块，输出数据，完成构建。所述第一匹配功能指的是在所述功能处理空间构建完成之后，即可直接对所述功能对应的所述会诊要求信息进行处理，不需要再次重新构建所述功能处理空间，进一步的，当所述功能处理空间完善之后，当提出所述会诊要求信息，也会直接调用对应的所述功能处理空间进行工作，至此，所述远程医疗会诊平台的智能化功能模块构建完成。通过分解患者病历信息，利用信息提取模型提取特征信息，再通过智能化模型分析得到满足要求的会诊预测信息，进而构建功能处理空间，达到了提供可行性强的智能化远程医疗会诊平台功能构建方法的技术效果。

进一步的，基于所述判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息之后，还包括步骤S1100，具体包括：

S1110：当不满足时，根据所述会诊结果预测信息、所述会诊要求信息，获得要求差值；

S1120：根据所述要求差值，获得差值目标要求信息；

S1130：根据所述差值目标要求信息，获得第一提醒信息；

S1140：获得第一回复信息，所述第一回复信息与所述第一提醒信息相对应；

S1150：当所述第一回复信息满足所述差值目标要求信息时，根据所述第一目标要求信息、所述第一回复信息，构建第二目标要求信息；

S1160：根据所述第二目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第二匹配功能信息。

具体而言，在得到所述会诊结果预测信息之后，将之与所述会诊要求信息进行比对，若是所述会诊结果预测信息不满足所述会诊要求信息，则将所述会诊结果预测信息和所述会诊要求信息一一进行比对，获得所述要求差值，具体的可以举例为，若所述会诊要求信息需要的是手术方案指导信息，但得到的所述会诊结果预测信息并没有手术方案指导信息，此为所述要求差值，进一步，通过比对之后，发现所述第一目标要求信息中缺少化验单、CT等数据信息，即为所述差值目标要求信息；进一步的，所述第一提醒信息对应于所述差值目标要求信息，所述第一回复信息对应于所述第一目标要求信息，所述第一提醒信息对应于所述第一回复信息，通过一步一步信息传输，避免一次跨越线程太多而导致数据有所缺失；更进一步的，基于所述第一目标要求信息、所述第一回复信息，构建所述第二目标要求信息，如上例的话所述第二目标要求信息即补充了满足所述要求差值的化验单、CT等数据信息；进而基于所述第二目标要求信息、所述会诊要求信息，得到所述第二匹配功能信息，通过所述第二匹配功能信息和所述第二目标要求信息继续构建完善所述功能处理空间，进一步增强了所述功能构建的可行性。

进一步的，基于所述根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息，步骤S700还包括：

S710：根据所述第一目标要求信息，获得会诊病情信息；

S720：根据所述会诊病情信息，获得病情推荐治疗手段；

S730：根据所述病情推荐治疗手段，获得会诊要素；

S740：根据所述会诊要素，获得要素匹配功能；

S750：根据所述会诊要求信息，获得要求分析要素；

S760：根据所述要求分析要素，获得要求匹配功能；

S770：根据所述要素匹配功能、所述要求匹配功能，获得所述第一匹配功能信息。

具体而言，所述会诊病情信息为问诊用户咨询疾病的病情信息基于所述会诊要求筛选得到疾病信息资料，具体的可以为患者的主诉、B超、核磁等信息；所述病情推荐治疗手段指的是基于所述病情信息通过大数据检索以及平台存储的历史治疗记录筛选得到适合所述病情信息的治疗手段；所述会诊要素指的基于所述病情推荐治疗手段得到的相应核心治疗手段，可以为治疗药物，手术方式，必要仪器等信息；所述要素匹配功能指的是能够提供实现所述会诊要素的功能；所述要求分析要素指的是满足所述会诊要求必要的资料数据，可以为B超、核磁等信息；所述要求匹配功能指的是能够实现所述要求分析要素的功能。进一步的，基于所述要素匹配功能、所述要求匹配功能，获得所述第一匹配功能信息。通过将实现获取相应数据的功能和实现相应治疗方案的功能分开和获取进而再结合分析得到所有需要的功能，可以使多个线程同时开展，且可保证信息传递过程的完整性。

进一步的，基于所述根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间之前，步骤S1000还包括：

S1010：根据所述会诊结果预测信息、所述第一匹配功能信息，构建用户审核信息；

S1020：获得第一用户信息，所述第一用户为会诊要求发起者；

S1030：将所述用户审核信息发送至所述第一用户，获得第一审核结果；

S1040：当所述第一审核结果包含功能调整意见时，根据所述功能调整意见对所述第一匹配功能进行调整；

S1050：当所述第一审核结果不包含功能调整意见时，根据所述第一匹配功能信息构建所述功能处理空间。

具体而言，所述用户指的是在平台问诊的用户；所述用户审核信息指的是基于所述会诊结果预测信息以及匹配的相应功能信息，构建的所述用户审核数据；所述第一用户为会诊要求发起者，即为在平台问诊的用户；将所述用户审核数据反馈给所述第一用户，所述第一用户可根据自身疾病最新状况提出相关调整意见，即为所述第一审核结果；进一步的，当所述第一审核结果包含功能调整意见时，根据所述功能调整意见对所述第一匹配功能进行调整，举例如，所述第一用户希望得到相应手术方案的推荐专家，则所述第一匹配功能中增加一个数据库，存储医疗各领域的各个专家，当所述第一用户有相应需要时，即可推荐适用于所述第一用户的专家；当所述第一审核结果不包含功能调整意见时，根据所述第一匹配功能信息构建所述功能处理空间。

更进一步的，基于所述根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间之后，步骤S1000还包括：

S1060：获得会诊参与名单；

S1070：根据所述会诊参与名单，发送第一邀请信息，所述第一邀请信息用于要求所述会诊参与名单加入所述功能处理空间。

具体而言，所述会诊参与名单指的是参与此次会诊的所有人员，所述名单由所述第一用户提供，遍历会诊参与人员，对未参与会诊的人员发送所述第一邀请信息，邀请名单内的未参与会诊的人员参与会诊。

进一步的，所述方法还包括步骤S1200：

S1210：获得预设专家库；

S1220：根据所述会诊病历信息、所述会诊要求信息、所述预设专家库，获得推荐专家信息；

S1230：根据所述推荐专家信息，构建推荐功能信息；

S1240：将所述推荐功能信息与所述功能处理空间进行连接；

S1250：根据所述推荐功能信息，获得第二邀请信息，所述第二邀请信息用于向所述推荐专家发送加入所述功能处理空间的邀请。

具体而言，所述预设专家库指的是基于大数据建立的全国医疗资源共享的各领域专家数据库，根据所述会诊病历信息和所述会诊要求信息确认所述会诊病历的涉及领域，进而筛选出专家信息；构建所述推荐功能信息用来存储筛选出的专家信息；将所述推荐功能信息与所述功能处理空间进行连接，进一步的，根据所述推荐功能信息存储的专家信息，所述功能处理空间向所述推荐专家发送加入所述功能处理空间的邀请，即为所述第二要求信息，通过要求专家进入会诊，增强了所述功能处理空间的权威性。

进一步的，基于所述将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息，步骤S800还包括：

S810：将所述第一目标要求信息作为第一输入信息；

S820：将所述第一匹配功能信息作为第二输入信息；

S830：将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入会诊预测模型，其中，所述会诊预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识会诊结果预测信息的标识信息；

S840：获得所述会诊预测模型的输出信息，所述输出信息包括所述会诊结果预测信息。

具体而言，所述会诊预测模型为神经网络模型，所述神经网络模型即机器学习中的神经网络模型，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学习系统。其中，它能根据训练数据进行不断的自我训练学习，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识会诊结果预测信息的标识信息，所述会诊预测模型不断地自我的修正，当所述会诊预测模型的输出信息达到预定的准确率/收敛状态时，则监督学习过程结束。通过对所述会诊预测模型进行数据训练，使得所述会诊预测模型处理输入数据更加准确，进而使得输出的所述会诊结果预测信息也更加准确，达到了准确获得数据信息，提高评估结果智能化的技术效果。

进一步的，所述方法还包括步骤S1300：

S1310：根据所述会诊病历信息，获得病历表现状况、病发时间信息；

S1320：根据所述病历表现状况、所述病发时间信息，通过大数据获得第一关联病历；

S1330：根据所述第一关联病历、所述会诊病历信息，获得病情分析要素；

S1340：根据所述病情分析要素、所述第一目标要求信息，获得目标要求差别信息；

S1350：将所述目标要求差别信息输入所述会诊预测模型中，获得差异预测结果；

S1360：通过对差异预测结果进行数据损失分析，获得第一损失数据；

S1370：将所述第一损失数据输入所述会诊预测模型中进行训练，获得增量会诊预测模型，其中，所述增量会诊预测模型为所述会诊预测模型进行增量学习后生成的新模型。

具体而言，所述病历表现状况、病发时间信息指的是基于所述会诊病历信息提取得到的基本信息，所护病历表现状况指的病况的发展情况，所述病历时间信息指的是从病情开始到会诊的时间区域，所述第一关联病历指的是基于大数据得到的所述病历表现状况随所述病历时间信息的变化趋势情况；进一步的，根据所述第一关联病历、所述会诊病历信息，可以分析得到导致相应病情的关键要素，即为所述病情分析要素；更进一步的，将所述病情分析要素与所述第一目标要求信息进行比对，二者若是没有差异则进行后步进程，若是二者信息有差异，则会获得所述目标要求差别信息，即表征二者之间差异性的数据信息，

更进一步的，所述差异预测结果是基于所述目标要求差别信息在所述会诊预测模型中进行差异评估获得的对应预测差异系数，由于所述增量会诊预测模型是基于引入损失函数完成数据损失的分析进而获得新模型，其中，所述第一损失数据是代表所述会诊预测模型对于所述差异特征数据的相关知识的损失数据，再基于所述第一损失数据完成对所述会诊预测模型的增量学习，其中，增量学习是指一个学习系统能不断地从新样本中学习新的知识，并能保存大部分以前已经学习到的知识。增量学习非常类似于人类自身的学习模式。随着数据库以及互联网技术的快速发展和广泛应用，社会各部门积累了大量数据。进一步的，所述会诊预测模型是多个神经元相互连接组成构成神经网络获得的，因此，通过损失数据的训练使得所述增量会诊预测模型保留了所述会诊预测模型的基本功能，并维持模型不断更新的性能，从而提高了预测准确性，保证更新预测准确性的技术效果。

综上所述，本申请实施例所提供的一种远程医疗会诊平台的功能定制方法及系统具有如下技术效果：

1、由于采用了获得会诊病历信息；获得预设病历格式库；根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；获得会诊要求信息；根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。通过分解患者病历信息，利用信息提取模型提取特征信息，再通过智能化模型分析得到满足要求的会诊预测信息，进而构建功能处理空间，达到了提供可行性强的智能化远程医疗会诊平台功能构建方法的技术效果；

2、通过将预设专家库，结合述推荐功能信息与功能处理空间，在进行会诊时，邀请相应领域专家参与，使得所述功能处理空间得到的结果更加具备权威性和准确性；

3、通过损失数据的训练使得所述增量会诊预测模型保留了所述会诊预测模型的基本功能，并维持模型不断更新的性能，从而提高了预测准确性，保证更新预测准确性的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中一种远程医疗会诊平台的功能定制方法相同的发明构思，如图2所示，本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制系统，所述系统包括：

第一获得单元11，所述第一获得单元11用于获得会诊病历信息；

第二获得单元12，所述第二获得单元12用于获得预设病历格式库；

第三获得单元13，所述第三获得单元13用于根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；

第四获得单元14，所述第四获得单元14用于获得会诊要求信息；

第五获得单元15，所述第五获得单元15用于根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；

第一提取单元16，所述第一提取单元16用于将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；

第六获得单元17，所述第六获得单元17用于根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；

第七获得单元18，所述第七获得单元18用于将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；

第一判断单元19，所述第一判断单元19用于判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；

第一构建单元20，所述第一构建单元20用于当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

进一步的，所述系统还包括：

第八获得单元，所述第八获得单元用于当不满足时，根据所述会诊结果预测信息、所述会诊要求信息，获得要求差值；

第九获得单元，所述第九获得单元用于根据所述要求差值，获得差值目标要求信息；

第十获得单元，所述第十获得单元用于根据所述差值目标要求信息，获得第一提醒信息；

第十一获得单元，所述第十一获得单元用于获得第一回复信息，所述第一回复信息与所述第一提醒信息相对应；

第二构建单元，所述第二构建单元用于当所述第一回复信息满足所述差值目标要求信息时，根据所述第一目标要求信息、所述第一回复信息，构建第二目标要求信息；

第十二获得单元，所述第十二获得单元用于根据所述第二目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第二匹配功能信息。

进一步的，所述系统还包括：

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一目标要求信息，获得会诊病情信息；

第十四获得单元，所属第十四获得单元用于根据所述会诊病情信息，获得病情推荐治疗手段；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述病情推荐治疗手段，获得会诊要素；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述会诊要素，获得要素匹配功能；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述会诊要求信息，获得要求分析要素；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述要求分析要素，获得要求匹配功能；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述要素匹配功能、所述要求匹配功能，获得所述第一匹配功能信息。

进一步的，所述系统还包括：

第三构建单元，所述第三构建单元用于根据所述会诊结果预测信息、所述第一匹配功能信息，构建用户审核信息；

第二十获得单元，所述第二十获得单元用于获得第一用户信息，所述第一用户为会诊要求发起者；

第二十一获得单元，所述第二十一获得单元用于将所述用户审核信息发送至所述第一用户，获得第一审核结果；

第一调整单元，所述第一调整单元用于当所述第一审核结果包含功能调整意见时，根据所述功能调整意见对所述第一匹配功能进行调整；

第四构建单元，所述第四构建单元用于当所述第一审核结果不包含功能调整意见时，根据所述第一匹配功能信息构建所述功能处理空间。

进一步的，所述系统还包括：

第二十二获得单元，所述第二十二获得单元用于获得会诊参与名单；

第一发送单元，所述第一发送单元用于根据所述会诊参与名单，发送第一邀请信息，所述第一邀请信息用于要求所述会诊参与名单加入所述功能处理空间。

进一步的，所述系统还包括：

第二十三获得单元，所述第二十三获得单元用于获得预设专家库；

第二十四获得单元，所述第二十四获得单元用于根据所述会诊病历信息、所述会诊要求信息、所述预设专家库，获得推荐专家信息；

第五构建单元，所述第五构建单元用于根据所述推荐专家信息，构建推荐功能信息；

第一连接单元，所述第一连接单元用于将所述推荐功能信息与所述功能处理空间进行连接；

第二十五获得单元，所述第二十五获得单元用于根据所述推荐功能信息，获得第二邀请信息，所述第二邀请信息用于向所述推荐专家发送加入所述功能处理空间的邀请。

进一步的，所述系统还包括：

第一设置单元，所述第一设置单元用于将所述第一目标要求信息作为第一输入信息；

第二设置单元，所述第二设置单元用于将所述第一匹配功能信息作为第二输入信息；

第一输入单元，所述第一输入单元用于第一将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入会诊预测模型，其中，所述会诊预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识会诊结果预测信息的标识信息；

第一输出单元，所述第一输出单元用于获得所述会诊预测模型的输出信息，所述输出信息包括所述会诊结果预测信息。

进一步的，所述系统还包括：

第二十六获得单元，所述第二十六获得单元用于根据所述会诊病历信息，获得病历表现状况、病发时间信息；

第二十七获得单元，所述第二十七获得单元用于根据所述病历表现状况、所述病发时间信息，通过大数据获得第一关联病历；

第二十八获得单元，所述第二十八获得单元用于根据所述第一关联病历、所述会诊病历信息，获得病情分析要素；

根据所述病情分析要素、所述第一目标要求信息，获得目标要求差别信息；

第二十九获得单元，所述第二十九获得单元用于将所述目标要求差别信息输入所述会诊预测模型中，获得差异预测结果；

第三十获得单元，所述第三十获得单元用于通过对差异预测结果进行数据损失分析，获得第一损失数据；

第三十一获得单元，所述第三十一获得单元用于将所述第一损失数据输入所述会诊预测模型中进行训练，获得增量会诊预测模型，其中，所述增量会诊预测模型为所述会诊预测模型进行增量学习后生成的新模型。

示例性电子设备

下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。

基于与前述实施例中一种远程医疗会诊平台的功能定制方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制系统，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

其中，在图3中，总线架构（用总线300来代表），总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他系统通信的单元。

处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。

本申请实施例提供了一种远程医疗会诊平台的功能定制方法，其中，所述方法包括：获得会诊病历信息；获得预设病历格式库；根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；获得会诊要求信息；根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息包括目标格式信息、目标内容信息；将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息；将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。解决了现有技术中存在大多数远程医疗会诊平台依靠远程通讯手段及图像传输技术实现患者与专家的对接进行问诊，平台仅为衔接作用，并非智能化远程医疗会诊平台，缺乏可行性强的基于智慧医疗的远程医疗会诊平台功能构建方法的技术问题。通过分解患者病历信息，利用信息提取模型提取特征信息，再通过智能化模型分析得到满足要求的会诊预测信息，进而构建功能处理空间，达到了提供可行性强的智能化远程医疗会诊平台功能构建方法的技术效果。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种远程医疗会诊平台的功能定制方法，其中，所述方法包括：

获得会诊病历信息；

获得预设病历格式库；

根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；

获得会诊要求信息，所述会诊要求信息为远程医疗会诊平台的问诊用户对咨询疾病的期望诉求信息；

根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息为基于所述会诊要求信息从所述会诊病历信息调用出相关有用的信息，包括目标格式信息、目标内容信息；

将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；

根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息，具体包括：

根据所述第一目标要求信息，获得会诊病情信息；

根据所述会诊病情信息，获得病情推荐治疗手段；

根据所述病情推荐治疗手段，获得会诊要素；

根据所述会诊要素，获得要素匹配功能；

根据所述会诊要求信息，获得要求分析要素；

根据所述要求分析要素，获得要求匹配功能；

根据所述要素匹配功能、所述要求匹配功能，获得所述第一匹配功能信息；

将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；

判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；

当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息之后，包括：

当不满足时，根据所述会诊结果预测信息、所述会诊要求信息，获得要求差值；

根据所述要求差值，获得差值目标要求信息，其中，所述差值目标要求 信息为所述要求差值与所述第一目标要求信息相比所述第一目标要求信息中缺少的数据信息；

根据所述差值目标要求信息，获得第一提醒信息；

获得第一回复信息，所述第一回复信息与所述第一提醒信息相对应；

当所述第一回复信息满足所述差值目标要求信息时，根据所述第一目标要求信息、所述第一回复信息，构建第二目标要求信息；

根据所述第二目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第二匹配功能信息。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间之前，包括：

根据所述会诊结果预测信息、所述第一匹配功能信息，构建用户审核信息；

获得第一用户信息，所述第一用户为会诊要求发起者；

将所述用户审核信息发送至所述第一用户，获得第一审核结果；

当所述第一审核结果包含功能调整意见时，根据所述功能调整意见对所述第一匹配功能进行调整；

当所述第一审核结果不包含功能调整意见时，根据所述第一匹配功能信息构建所述功能处理空间。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间之后，包括：

获得会诊参与名单；

根据所述会诊参与名单，发送第一邀请信息，所述第一邀请信息用于要求所述会诊参与名单加入所述功能处理空间。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

获得预设专家库；

根据所述会诊病历信息、所述会诊要求信息、所述预设专家库，获得推荐专家信息；

根据所述推荐专家信息，构建推荐功能信息；

将所述推荐功能信息与所述功能处理空间进行连接；

根据所述推荐功能信息，获得第二邀请信息，所述第二邀请信息用于向所述推荐专家发送加入所述功能处理空间的邀请。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息，包括：

将所述第一目标要求信息作为第一输入信息；

将所述第一匹配功能信息作为第二输入信息；

将所述第一输入信息和所述第二输入信息输入会诊预测模型，其中，所述会诊预测模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：所述第一输入信息、所述第二输入信息和标识会诊结果预测信息的标识信息；

获得所述会诊预测模型的输出信息，所述输出信息包括所述会诊结果预测信息。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述方法包括：

根据所述会诊病历信息，获得病历表现状况、病发时间信息；

根据所述病历表现状况、所述病发时间信息，通过大数据获得第一关联病历；

根据所述第一关联病历、所述会诊病历信息，获得病情分析要素；

根据所述病情分析要素、所述第一目标要求信息，获得目标要求差别信息；

将所述目标要求差别信息输入所述会诊预测模型中，获得差异预测结果；

通过对差异预测结果进行数据损失分析，获得第一损失数据；

将所述第一损失数据输入所述会诊预测模型中进行训练，获得增量会诊预测模型，其中，所述增量会诊预测模型为所述会诊预测模型进行增量学习后生成的新模型。

8.一种远程医疗会诊平台的功能定制系统，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于获得会诊病历信息；

第二获得单元，所述第二获得单元用于获得预设病历格式库；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述会诊病历信息、所述预设病历格式库，获得病历格式分解结果，所述病历格式分解结果包括所述会诊病历信息中所有格式内容；

第四获得单元，所述第四获得单元用于获得会诊要求信息，所述会诊要求信息为远程医疗会诊平台的问诊用户对咨询疾病的期望诉求信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于根据所述会诊要求信息，获得目标特征信息，所述目标特征信息为基于所述会诊要求信息从所述会诊病历信息调用出相关有用的信息，包括目标格式信息、目标内容信息；

第一提取单元，所述第一提取单元用于将所述目标特征信息、所述病历格式分解结果输入信息提取模型，获得第一目标要求信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述第一目标要求信息、所述会诊要求信息，获得第一匹配功能信息，具体包括：

第十三获得单元，所述第十三获得单元用于根据所述第一目标要求信息，获得会诊病情信息；

第十四获得单元，所属第十四获得单元用于根据所述会诊病情信息，获得病情推荐治疗手段；

第十五获得单元，所述第十五获得单元用于根据所述病情推荐治疗手段，获得会诊要素；

第十六获得单元，所述第十六获得单元用于根据所述会诊要素，获得要素匹配功能；

第十七获得单元，所述第十七获得单元用于根据所述会诊要求信息，获得要求分析要素；

第十八获得单元，所述第十八获得单元用于根据所述要求分析要素，获得要求匹配功能；

第十九获得单元，所述第十九获得单元用于根据所述要素匹配功能、所述要求匹配功能，获得所述第一匹配功能信息；

第七获得单元，所述第七获得单元用于将所述第一目标要求信息、所述第一匹配功能信息输入会诊预测模型，获得会诊结果预测信息；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述会诊结果预测信息是否满足所述会诊要求信息；

第一构建单元，所述第一构建单元用于当满足时，根据所述第一匹配功能信息构建功能处理空间，所述功能处理空间为所述会诊病历信息专有的会诊空间，其中，所述功能处理空间具有第一匹配功能。

9.一种远程医疗会诊平台的功能定制系统，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，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。

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