CN113793684A - 基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台 - Google Patents

基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台 Download PDF

Info

Publication number
CN113793684A
CN113793684A CN202111113553.4A CN202111113553A CN113793684A CN 113793684 A CN113793684 A CN 113793684A CN 202111113553 A CN202111113553 A CN 202111113553A CN 113793684 A CN113793684 A CN 113793684A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intelligent
patient
inquiry
medical record
record information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202111113553.4A
Other languages
English (en)
Inventor
董涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN202111113553.4A priority Critical patent/CN113793684A/zh
Publication of CN113793684A publication Critical patent/CN113793684A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明公开了基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，问诊科室模块对患者的病情进行智能化的诊断，使得对病情简单无需人工问诊的患者进行系统诊断，解决了排队挂号难问诊难的问题，提高了医疗工作的效率，医生补充问题，根据患者答复对病历信息进行补充完善或修改并进行确诊诊断，弥补了智能诊断对于部分病症无法更好处理的问题，使得问诊时方便医生全面掌握患者病情，仍无法确定临床疾病疑似病的案例，可通过协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断，不同医院的医师可线上协同问诊，解决了疑难病症的鉴别诊断难的问题，病历信息上传至智能云平台，患者就诊时可以即时查询到医疗记录给予其主治医生作参考。

Description

基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台
技术领域
本发明涉及智慧医疗及人工智能技术领域，特别涉及基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台。
背景技术
智慧医疗英文简称WITMED，是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智能、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。通过无线网络，使用手持PDA便捷地联通各种诊疗仪器，使医务人员随时掌握每个病人的病案信息和最新诊疗报告，随时随地的快速制定诊疗方案；在医院任何一个地方，医护人员都可以登录距自己最近的系统查询医学影像资料和医嘱；患者的转诊信息及病历可以在任意一家医院通过医疗联网方式调阅……随着医疗信息化的快速发展，这样的场景在不久的将来将日渐普及，智慧的医疗正日渐走入人们的生活。目前患者前往医院就诊时往往会出现排队挂号难问诊难的问题，医护人员的工作压力和强度也大，十分容易造成医患纠纷，同时在就诊时往往无法及时的得到患者以往的医疗记录，无法从患者口中真实掌握患者病情，也造成了医疗工作进行困难的问题，目前有部分线上软件支持线上就诊，但大多问诊准确性差，同时部分软件也存在欺骗患者的情况。
发明内容
本发明的目的在于提供基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，具有解决了排队挂号难问诊难的问题、线上问诊准确性更高以及医疗记录即时查询方便医生真实掌握患者病情的优点，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，应用于多个智慧医疗辅助决策终端通信连接的智能云平台，所述方法包括：
S1：患者通过移动终端发起疾病问诊请求，患者根据自身病情情况于所述移动终端上选择指定的问诊科室模块；
S2：确认进入指定问诊科室模块后，根据患者所选择的所述问诊科室模块中预先自定义的问诊问题及标准化答案，对患者的病情进行第一级系统智能化的诊断，确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，根据所述第一级系统智能化的诊断生成第一级智能患者病历信息，根据所述第一级系统智能化的诊断的结果确定是否需要医生人工参与问诊，若需人工参与问诊，所述问诊科室模块发送人工问诊请求待患者确认，若判定无需人工参与问诊，患者仍可自行于所述问诊科室模块内发送人工问诊请求；
S3：患者通过移动终端确认接受或成功发送医生人工参与问诊请求，医生根据所述第一级智能患者病历信息针对患者临床疾病疑似病范围进行所需信息的问题补充；
S4：医生通过补充问题于患者方收集答复，根据患者答复对所述第一级智能患者病历信息进行补充完善或修改并进行确诊诊断，根据所述医生的补充完善或修改生成第二级智能患者病历信息；
S5：根据所述第二级智能患者病历信息仍无法确定临床疾病疑似病的案例，通过协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断；
S6：协同诊断确诊后确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，生成第三级智能患者病历信息；
S7：获取智慧医疗辅助决策终端上传的智能患者病历信息，将所述智慧医疗辅助决策终端上传的智能患者病历信息根据问诊结果、疾病种类等标签特征分别关联至智能云平台中智能患者病历信息的病历特征区域中，通过查询模块可对特定的所述智能患者病历信息的病历特征区域中的病历进行查阅。
进一步的，所述患者于移动终端发起疾病问诊请求的步骤，包括：
S101：根据医院接诊科别生成与之相对应的各个不同问诊科室模块，根据所述不同问诊科室模块生成与之相对应的各个不同模块连接入口，获取所述不同模块连接入口的连接节点；
S102：患者选择指定问诊科室模块，通过所述指定问诊科室模块的模块连接入口的连接节点进行通信连接。
进一步的，所述智能问诊以及对的病情进行第一级系统智能化的诊断的步骤，包括：
S201：根据指定问诊科室模块生成指定智能知识库，获取所述指定问诊科室涉及病种，根据所涉及病种生成病种库；
S202：根据所述病种库搜集各病种相关的临床表现、并发症、典型病史和辅助检查等信息，根据搜集到的信息与各病种进行匹配关联并生成相关联问诊问题及标准化答案；
S203：问诊科室模块根据临床表现所关联问诊问题对患者进行提问，根据患者答案并结合标准化答案进行第一级系统智能化诊断，根据患者疾病疑似病范围、提供临床检查指导，根据所述第一级系统智能化的诊断生成第一级智能患者病历信息；
S204：根据智能问诊结果于问诊科室模块发送是否需要人工问诊请求。
进一步的，所述医生根据所述第一级智能患者病历信息针对患者临床疾病疑似病范围进行所需信息的问题补充的步骤，包括：
S301：医生通过所述指定问诊科室模块的模块连接入口的连接节点进行通信连接，根据所述第一级智能患者病历信息对智能问诊中的临床疾病疑似病范围结合患者对关联问诊问题的答复，对患者进行更详尽的需补充问题的针对性提问。
进一步的，所述医生的补充完善或修改生成第二级智能患者病历信息的步骤，包括：
S401：医生根据第一级智能患者病历信息以及患者对于补充问题的答复，进行疑似病量化患病风险概率分析，获得精确诊断结果；
S402：医生根据精确诊断结果，对第一级智能患者病历信息中智能诊断进行校验和检查，根据人工问诊的情况对第一级智能患者病历信息进行必要的修改或补充，生成第二级智能患者病历信息。
进一步的，所述协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断的步骤，包括：
S501：协同医生根据所述第二级智能患者病历信息对患者临床现象、智能诊断以及人工诊断的结果进行校验和检查，对患者进行更详尽的需补充问题的针对性提问，提问后与原问诊科室模块内医生进行信息沟通与交流。
进一步的，所述协同诊断确诊后确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查
指导，生成第三级智能患者病历信息的步骤，包括：
S601：原问诊科室模块内医生与协同医生协同问诊后，根据协同问诊的情况对第二级智能患者病历信息进行必要的修改或补充，生成第三级智能患者病历信息，根据第三级智能患者病历信息的内容与患者进行确诊沟通，对病种进行确认，提供临床检查指导并对后续所需药物治疗或其他治疗情况进行沟通并针对后续医院治疗或取药进行预约。
进一步的，所述智能患者病历信息上传至智能云平台的步骤，包括：
S701：获取智慧医疗辅助决策终端上传的第三级智能患者病历信息，对第三级智能患者病历信息进行智能分析，得到不同的患者病历信息分析结果；
S702：根据不同的患者病历信息分析结果于智能云平台中生成与之相对应的问诊结果、疾病种类等标签特征目录；
S703：将各不同的第三级智能患者病历信息关联至与之相匹配的标签特征目录下。
本发明提供另一种技术方案，基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法的智能云平台，包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个智慧医疗辅助决策终端通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法。
进一步的，所述计算机可读存储介质存储有程序、指令令或代码，当所述程序、指令或代码被执行时实现基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法,具体实现方式为：
将患者的历史病历信息库转化为具有n个变量的数据表X，综合变量的方差为：
Figure BDA0003270511380000051
其中，
Figure BDA0003270511380000052
是变量的协方差矩阵，构造拉格朗日方程：
L＝μTCμ-λμTμ+λ
其中，λ是拉格朗日系数。求方程的偏导：
Figure BDA0003270511380000053
Figure BDA0003270511380000054
令偏导为0，则有μTμ＝1,Cμ＝λμ。因此
V(f)＝μTCμ＝μTλμ＝λ
因此μ是矩阵C的标准化特征变量。将k个综合变量的拉格朗日方程全部求解完毕，提取的标准化特征变量组成的综合变量数据库没有冗余，使历史病历信息库能够覆盖尽可能多的原信息库中的变异信息，并对高维变量空间进行降维处理，便于得到高质量的挖掘效果。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，确认进入指定问诊科室模块后，根据患者所选择的问诊科室模块中预先自定义的问诊问题及标准化答案，对患者的病情进行第一级系统智能化的诊断，智能诊断的设置使得智能云平台可以对求诊的患者进行智能预诊断，对病情简单无需人工问诊的患者进行系统诊断，降低了对真人医生问诊的需求，解决了排队挂号难问诊难的问题，同时降低了医护人员的劳动强度，提高了医疗工作的效率。
2.本基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，医生通过补充问题于患者方收集答复，根据患者答复对第一级智能患者病历信息进行补充完善或修改并进行确诊诊断，人工诊断的设置弥补了智能诊断对于较为严重的病症无法更好的处理的问题，使得问诊时方便医生全面掌握患者病情。
3.本基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，仍无法确定临床疾病疑似病的案例，可通过协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断，协同诊断的设置提高了医生对于病症诊断的准确性，避免出现线上问诊出现病症判断错误的问题，不同医院的多名医师可线上协同问诊，提高医疗工作效果，解决了针对疑难病症的鉴别诊断难的问题。
4.本基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，智能患者病历信息上传至智能云平台，智能病历信息上传的设置使得患者的历史病历诊断信息可以保存至云端网络，使得患者在不同的时期或不同的医院就诊都可以即时查询到患者的医疗记录给予其主治医生作参考，提高医疗工作的便利性。
附图说明
图1为本发明的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法流程图；
图2为本发明的拓扑示意图；
图3为本发明的模块示意图。
图中：1、处理器；2、机器可读存储介质；3、网络接口；4、总线系统。
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。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。
请参阅图1-2，基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，应用于多个智慧医疗辅助决策终端通信连接的智能云平台，方法包括：
S1：患者通过移动终端发起疾病问诊请求，患者根据自身病情情况于移动终端上选择指定的问诊科室模块；
S101：根据医院接诊科别生成与之相对应的各个不同问诊科室模块，根据不同问诊科室模块生成与之相对应的各个不同模块连接入口，获取不同模块连接入口的连接节点；
S102：患者选择指定问诊科室模块，通过指定问诊科室模块的模块连接入口的连接节点进行通信连接；
S2：确认进入指定问诊科室模块后，根据患者所选择的问诊科室模块中预先自定义的问诊问题及标准化答案，对患者的病情进行第一级系统智能化的诊断，确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，根据第一级系统智能化的诊断生成第一级智能患者病历信息，根据第一级系统智能化的诊断的结果确定是否需要医生人工参与问诊，若需人工参与问诊，问诊科室模块发送人工问诊请求待患者确认，若判定无需人工参与问诊，患者仍可自行于问诊科室模块内发送人工问诊请求；
S201：根据指定问诊科室模块生成指定智能知识库，获取指定问诊科室涉及病种，根据所涉及病种生成病种库；
S202：根据病种库搜集各病种相关的临床表现、并发症、典型病史和辅助检查等信息，根据搜集到的信息与各病种进行匹配关联并生成相关联问诊问题及标准化答案；
S203：问诊科室模块根据临床表现所关联问诊问题对患者进行提问，根据患者答案并结合标准化答案进行第一级系统智能化诊断，根据患者疾病疑似病范围、提供临床检查指导，根据第一级系统智能化的诊断生成第一级智能患者病历信息；
S204：根据智能问诊结果于问诊科室模块发送是否需要人工问诊请求；
S3：患者通过移动终端确认接受或成功发送医生人工参与问诊请求，医生根据第一级智能患者病历信息针对患者临床疾病疑似病范围进行所需信息的问题补充；
S301：医生通过指定问诊科室模块的模块连接入口的连接节点进行通信连接，根据第一级智能患者病历信息对智能问诊中的临床疾病疑似病范围结合患者对关联问诊问题的答复，对患者进行更详尽的需补充问题的针对性提问；
S4：医生通过补充问题于患者方收集答复，根据患者答复对第一级智能患者病历信息进行补充完善或修改并进行确诊诊断，根据医生的补充完善或修改生成第二级智能患者病历信息；
S401：医生根据第一级智能患者病历信息以及患者对于补充问题的答复，进行疑似病量化患病风险概率分析，获得精确诊断结果；
S402：医生根据精确诊断结果，对第一级智能患者病历信息中智能诊断进行校验和检查，根据人工问诊的情况对第一级智能患者病历信息进行必要的修改或补充，生成第二级智能患者病历信息；
S5：根据第二级智能患者病历信息仍无法确定临床疾病疑似病的案例，通过协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断；
S501：协同医生根据第二级智能患者病历信息对患者临床现象、智能诊断以及人工诊断的结果进行校验和检查，对患者进行更详尽的需补充问题的针对性提问，提问后与原问诊科室模块内医生进行信息沟通与交流；
S6：协同诊断确诊后确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，生成第三级智能患者病历信息；
S601：原问诊科室模块内医生与协同医生协同问诊后，根据协同问诊的情况对第二级智能患者病历信息进行必要的修改或补充，生成第三级智能患者病历信息，根据第三级智能患者病历信息的内容与患者进行确诊沟通，对病种进行确认，提供临床检查指导并对后续所需药物治疗或其他治疗情况进行沟通并针对后续医院治疗或取药进行预约；
S7：获取智慧医疗辅助决策终端上传的智能患者病历信息，将智慧医疗辅助决策终端上传的智能患者病历信息根据问诊结果、疾病种类等标签特征分别关联至智能云平台中智能患者病历信息的病历特征区域中，通过查询模块可对特定的智能患者病历信息的病历特征区域中的病历进行查阅；
S701：获取智慧医疗辅助决策终端上传的第三级智能患者病历信息，对第三级智能患者病历信息进行智能分析，得到不同的患者病历信息分析结果；
S702：根据不同的患者病历信息分析结果于智能云平台中生成与之相对应的问诊结果、疾病种类等标签特征目录；
S703：将各不同的第三级智能患者病历信息关联至与之相匹配的标签特征目录下。
请参阅图3，基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法的智能云平台，其特征在于，包括处理器1、机器可读存储介质2和网络接口3，机器可读存储介质2、网络接口3以及处理器1之间通过总线系统4相连，网络接口3用于与至少一个智慧医疗辅助决策终端通信连接，机器可读存储介质2用于存储程序、指令或代码，处理器1用于执行机器可读存储介质2中的程序、指令或代码，以执行基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，计算机可读存储介质2存储有程序、指令令或代码，当程序、指令或代码被执行时实现基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，智能诊断的设置使得智能云平台可以对求诊的患者进行智能预诊断，对病情简单无需人工问诊的患者进行系统诊断，降低了对真人医生问诊的需求，解决了排队挂号难问诊难的问题，同时降低了医护人员的劳动强度，提高了医疗工作的效率，人工诊断的设置弥补了智能诊断对于较为严重的病症无法更好的处理的问题，使得问诊时方便医生全面掌握患者病情，协同诊断的设置提高了医生对于病症诊断的准确性，避免出现线上问诊出现病症判断错误的问题，不同医院的多名医师可线上协同问诊，提高医疗工作效果，解决了针对疑难病症的鉴别诊断难的问题，智能病历信息上传的设置使得患者的历史病历诊断信息可以保存至云端网络。
将患者的历史病历信息库转化为具有n个变量的数据表X，综合变量的方差为：
Figure BDA0003270511380000101
其中，
Figure BDA0003270511380000102
是变量的协方差矩阵，构造拉格朗日方程：
L＝μTCμ-λμTμ+λ
其中，λ是拉格朗日系数。求方程的偏导：
Figure BDA0003270511380000103
Figure BDA0003270511380000104
令偏导为0，则有μTμ＝1,Cμ＝λμ。因此
V(f)＝μTCμ＝μTλμ＝λ
因此μ是矩阵C的标准化特征变量。将k个综合变量的拉格朗日方程全部求解完毕，提取的标准化特征变量组成的综合变量数据库没有冗余，使历史病历信息库能够覆盖尽可能多的原信息库中的变异信息，并对高维变量空间进行降维处理，便于得到高质量的挖掘效果。
使得患者在不同的时期或不同的医院就诊都可以即时查询到患者的医疗记录给予其主治医生作参考，提高医疗工作的便利性。
综上，本基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台，确认进入指定问诊科室模块后，根据患者所选择的问诊科室模块对患者的病情进行第一级系统智能化的诊断，智能诊断的设置使得对病情简单无需人工问诊的患者进行系统诊断，解决了排队挂号难问诊难的问题，同时降低了医护人员的劳动强度，提高了医疗工作的效率，医生通过补充问题于患者方收集答复，根据患者答复对第一级智能患者病历信息进行补充完善或修改并进行确诊诊断，人工诊断的设置弥补了智能诊断对于较为严重的病症无法更好的处理的问题，使得问诊时方便医生全面掌握患者病情，仍无法确定临床疾病疑似病的案例，可通过协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断，协同诊断的设置提高了医生对于病症诊断的准确性，不同医院的多名医师可线上协同问诊，解决了针对疑难病症的鉴别诊断难的问题，智能患者病历信息上传至智能云平台，使得患者在不同的时期或不同的医院就诊都可以即时查询到患者的医疗记录给予其主治医生作参考，提高医疗工作的便利性。
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披露的技术范围内，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 (10)

1.基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，应用于多个智慧医疗辅助决策终端通信连接的智能云平台，所述方法包括：
S1：患者通过移动终端发起疾病问诊请求，患者根据自身病情情况于所述移动终端上选择指定的问诊科室模块；
S2：确认进入指定问诊科室模块后，根据患者所选择的所述问诊科室模块中预先自定义的问诊问题及标准化答案，对患者的病情进行第一级系统智能化的诊断，确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，根据所述第一级系统智能化的诊断生成第一级智能患者病历信息，根据所述第一级系统智能化的诊断的结果确定是否需要医生人工参与问诊，若需人工参与问诊，所述问诊科室模块发送人工问诊请求待患者确认，若判定无需人工参与问诊，患者仍可自行于所述问诊科室模块内发送人工问诊请求；
S3：患者通过移动终端确认接受或成功发送医生人工参与问诊请求，医生根据所述第一级智能患者病历信息针对患者临床疾病疑似病范围进行所需信息的问题补充；
S4：医生通过补充问题于患者方收集答复，根据患者答复对所述第一级智能患者病历信息进行补充完善或修改并进行确诊诊断，根据所述医生的补充完善或修改生成第二级智能患者病历信息；
S5：根据所述第二级智能患者病历信息仍无法确定临床疾病疑似病的案例，通过协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断；
S6：协同诊断确诊后确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，生成第三级智能患者病历信息；
S7：获取智慧医疗辅助决策终端上传的智能患者病历信息，将所述智慧医疗辅助决策终端上传的智能患者病历信息根据问诊结果、疾病种类等标签特征分别关联至智能云平台中智能患者病历信息的病历特征区域中，通过查询模块可对特定的所述智能患者病历信息的病历特征区域中的病历进行查阅。
2.如权利要求1所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述患者于移动终端发起疾病问诊请求的步骤，包括：
S101：根据医院接诊科别生成与之相对应的各个不同问诊科室模块，根据所述不同问诊科室模块生成与之相对应的各个不同模块连接入口，获取所述不同模块连接入口的连接节点；
S102：患者选择指定问诊科室模块，通过所述指定问诊科室模块的模块连接入口的连接节点进行通信连接。
3.如权利要求2所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述智能问诊以及对的病情进行第一级系统智能化的诊断的步骤，包括：
S201：根据指定问诊科室模块生成指定智能知识库，获取所述指定问诊科室涉及病种，根据所涉及病种生成病种库；
S202：根据所述病种库搜集各病种相关的临床表现、并发症、典型病史和辅助检查等信息，根据搜集到的信息与各病种进行匹配关联并生成相关联问诊问题及标准化答案；
S203：问诊科室模块根据临床表现所关联问诊问题对患者进行提问，根据患者答案并结合标准化答案进行第一级系统智能化诊断，根据患者疾病疑似病范围、提供临床检查指导，根据所述第一级系统智能化的诊断生成第一级智能患者病历信息；
S204：根据智能问诊结果于问诊科室模块发送是否需要人工问诊请求。
4.如权利要求3所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述医生根据所述第一级智能患者病历信息针对患者临床疾病疑似病范围进行所需信息的问题补充的步骤，包括：
S301：医生通过所述指定问诊科室模块的模块连接入口的连接节点进行通信连接，根据所述第一级智能患者病历信息对智能问诊中的临床疾病疑似病范围结合患者对关联问诊问题的答复，对患者进行更详尽的需补充问题的针对性提问。
5.如权利要求4所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述医生的补充完善或修改生成第二级智能患者病历信息的步骤，包括：
S401：医生根据第一级智能患者病历信息以及患者对于补充问题的答复，进行疑似病量化患病风险概率分析，获得精确诊断结果；
S402：医生根据精确诊断结果，对第一级智能患者病历信息中智能诊断进行校验和检查，根据人工问诊的情况对第一级智能患者病历信息进行必要的修改或补充，生成第二级智能患者病历信息。
6.如权利要求5所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述协同问诊协同同属门诊科室下的其他在线医生进行协同诊断的步骤，包括：
S501：协同医生根据所述第二级智能患者病历信息对患者临床现象、智能诊断以及人工诊断的结果进行校验和检查，对患者进行更详尽的需补充问题的针对性提问，提问后与原问诊科室模块内医生进行信息沟通与交流。
7.如权利要求6所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述协同诊断确诊后确定临床疾病疑似病范围、提供临床检查指导，生成第三级智能患者病历信息的步骤，包括：
S601：原问诊科室模块内医生与协同医生协同问诊后，根据协同问诊的情况对第二级智能患者病历信息进行必要的修改或补充，生成第三级智能患者病历信息，根据第三级智能患者病历信息的内容与患者进行确诊沟通，对病种进行确认，提供临床检查指导并对后续所需药物治疗或其他治疗情况进行沟通并针对后续医院治疗或取药进行预约。
8.如权利要求7所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法，其特征在于，所述智能患者病历信息上传至智能云平台的步骤，包括：
S701：获取智慧医疗辅助决策终端上传的第三级智能患者病历信息，对第三级智能患者病历信息进行智能分析，得到不同的患者病历信息分析结果；
S702：根据不同的患者病历信息分析结果于智能云平台中生成与之相对应的问诊结果、疾病种类等标签特征目录；
S703：将各不同的第三级智能患者病历信息关联至与之相匹配的标签特征目录下。
9.如权利要求8所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法的智能云平台，其特征在于，包括处理器(1)、机器可读存储介质(2)和网络接口(3)，所述机器可读存储介质(2)、所述网络接口(3)以及所述处理器(1)之间通过总线系统(4)相连，所述网络接口(3)用于与至少一个智慧医疗辅助决策终端通信连接，所述机器可读存储介质(2)用于存储程序、指令或代码，所述处理器(1)用于执行所述机器可读存储介质(2)中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-8中任意一项的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法。
10.如权利要求9所述的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法的智能云平台，其特征在于，包括一种计算机可读存储介质(2)，计算机可读存储介质(2)存储有程序、指令令或代码，当所述程序、指令或代码被执行时实现权利要求1-8中任意一项的基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法,具体实现方式为：
将患者的历史病历信息库转化为具有n个变量的数据表X，综合变量的方差为：
Figure FDA0003270511370000041
其中，
Figure FDA0003270511370000051
是变量的协方差矩阵，构造拉格朗日方程：
L＝μTCμ-λμTμ+λ
其中，λ是拉格朗日系数。求方程的偏导：
Figure FDA0003270511370000052
Figure FDA0003270511370000053
令偏导为0，则有μTμ＝1,Cμ＝λμ，因此
V(f)＝μTCμ＝μTλμ＝λ
因此μ是矩阵C的标准化特征变量。将k个综合变量的拉格朗日方程全部求解完毕，提取的标准化特征变量组成的综合变量数据库没有冗余，使历史病历信息库能够覆盖尽可能多的原信息库中的变异信息，并对高维变量空间进行降维处理，便于得到高质量的挖掘效果。
CN202111113553.4A 2021-09-18 2021-09-18 基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台 Withdrawn CN113793684A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111113553.4A CN113793684A (zh) 2021-09-18 2021-09-18 基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111113553.4A CN113793684A (zh) 2021-09-18 2021-09-18 基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113793684A true CN113793684A (zh) 2021-12-14

Family

ID=79184134

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111113553.4A Withdrawn CN113793684A (zh) 2021-09-18 2021-09-18 基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113793684A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113299360A (zh) * 2021-04-26 2021-08-24 王传菊 一种基于云计算技术的智慧医疗系统
CN114220537A (zh) * 2022-02-18 2022-03-22 橙意家人科技（天津）有限公司 一种基于互联网医院的ai智能在线诊断方法及云系统
CN116759112A (zh) * 2023-06-28 2023-09-15 常州云燕医疗科技有限公司 一种基于物联网的远程会诊数据管理系统及方法
CN117116497A (zh) * 2023-10-16 2023-11-24 长春中医药大学 一种用于妇科疾病的临床护理管理系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113299360A (zh) * 2021-04-26 2021-08-24 王传菊 一种基于云计算技术的智慧医疗系统
CN114220537A (zh) * 2022-02-18 2022-03-22 橙意家人科技（天津）有限公司 一种基于互联网医院的ai智能在线诊断方法及云系统
CN114220537B (zh) * 2022-02-18 2022-05-20 橙意家人科技（天津）有限公司 一种基于互联网医院的ai智能在线诊断方法及云系统
CN116759112A (zh) * 2023-06-28 2023-09-15 常州云燕医疗科技有限公司 一种基于物联网的远程会诊数据管理系统及方法
CN116759112B (zh) * 2023-06-28 2023-12-19 常州云燕医疗科技有限公司 一种基于物联网的远程会诊数据管理系统及方法
CN117116497A (zh) * 2023-10-16 2023-11-24 长春中医药大学 一种用于妇科疾病的临床护理管理系统
CN117116497B (zh) * 2023-10-16 2024-01-12 长春中医药大学 一种用于妇科疾病的临床护理管理系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113793684A (zh) 基于智慧医疗的智能医疗辅助决策方法及智能云平台
Gonçalves-Bradley et al. Mobile technologies to support healthcare provider to healthcare provider communication and management of care
CA2849313C (en) Method for generating healthcare-related validated prediction models from multiple sources
Knaus et al. The SUPPORT prognostic model: Objective estimates of survival for seriously ill hospitalized adults
CN110249392A (zh) 智能辅助诊疗系统及方法
CN105162880B (zh) 一种acs区域化协同救治网络的辅助决策方法
CN107766574A (zh) 数据查询方法及装置、数据存储方法及装置
WO2022041722A1 (zh) 导诊数据获取方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114220537B (zh) 一种基于互联网医院的ai智能在线诊断方法及云系统
CN112365941A (zh) 受试者招募的方法及系统
US20040030586A1 (en) System and method for patient clinical data management
Sutton et al. Defining an essential clinical dataset for admission patient history to reduce nursing documentation burden
CN109559830A (zh) 基于医学标准问题库的智能检验咨询系统及其实现方法
Moser et al. Improving the experience of older people with colorectal and breast cancer in patient‐centred cancer care pathways using experience‐based co‐design
WO2022141925A1 (zh) 一种智能医学服务系统、方法及存储介质
Haeder et al. Mixed signals: The inadequacy of provider‐per‐enrollee ratios for assessing network adequacy in California (and elsewhere)
CN113160914A (zh) 在线问诊方法、装置、电子设备及存储介质
WO2021253867A1 (zh) 无人化智慧医院的架构、方法、系统
RU2207623C2 (ru) Медицинская информационно-консультационная система (мис)
Secinaro et al. Artificial Intelligence and Healthcare Connection: A State-Of-The-Art Discussion Among Academics and Practitioners
CN115394431A (zh) 一种智慧医疗服务系统
CN114822879A (zh) 一种医用的在线交流系统及设备
US20200294682A1 (en) Medical interview apparatus
CN113948179A (zh) 一种远程异步mdt多学科会诊平台
Cheung et al. Key expert stakeholder perceptions of the law of genomics: identified problems and potential solutions

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20211214