TWI725614B - 虛擬問診方法與電子裝置 - Google Patents
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Abstract
虛擬問診方法與電子裝置，所述方法包括：接收藉由感測裝置對使用者感測所獲得的生理資訊；分析生理資訊以獲得分析結果；根據分析結果調整多個問題的權重，並根據權重判斷適用於使用者的第一問題以及第一問題的順序；以及根據順序輸出第一問題以模擬醫生對使用者進行問診時所提出的問題。
Description
本發明是有關於一種虛擬問診方法與電子裝置。
一般來說，慢性病患出院後仍需居家照護以及病情追蹤。然而，醫生並無法追蹤日常生理資訊。以心臟衰竭為例，醫生並無法追蹤病患日常的心律變化。此外，醫師也無法面對面了解病患主觀的症狀。再者，在換藥後，醫生也無法評估病人對新的藥物是否有不良反應或其他副作用，亦無法得知病患是否有證常用藥。
本發明提供一種虛擬問診方法與電子裝置，可以模擬醫生對使用者進行問診時所會提出的問題。
本發明提出一種虛擬問診方法，用於一電子裝置，所述方法包括：接收藉由一感測裝置對一使用者感測所獲得的一生理資訊；分析所述生理資訊以獲得一分析結果；根據所述分析結果調整多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的至少一第一問題以及所述第一問題的一順序；以及根據所述順序輸出所述第一問題以模擬一醫生對所述使用者進行問診時所提出的問題。
本發明提出一種電子裝置，包括：輸入輸出裝置與處理器。所述處理器耦接至所述輸出輸入裝置。所述輸出輸入裝置接收藉由一感測裝置對一使用者感測所獲得的一生理資訊。所述處理器分析所述生理資訊以獲得一分析結果。所述處理器根據所述分析結果調整多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的至少一第一問題以及所述第一問題的一順序。所述輸出輸入裝置根據所述順序輸出所述第一問題以模擬一醫生對所述使用者進行問診時所提出的問題。
基於上述，本發明的虛擬問診方法與電子裝置，可以藉由現有的遠端儀器取得的生理資訊，並且根據此生理資訊的分析結果來輸出適用於該使用者的問題以模擬醫生對該使用者進行問診時所會提出的問題。
圖1為根據本發明一實施例的電子裝置的方塊圖。
請參照圖1，電子裝置100可為智慧型手機、平板電腦、筆記型電腦、個人電腦等裝置。
電子裝置100可包括處理器10與輸入輸出電路12以及儲存裝置(未繪示)。輸入輸出電路12以及儲存裝置耦接至處理器10。此外，電子裝置100還可以包括其他更多的元件，例如通訊晶片，在此不設限。
處理器10可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)，或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、特殊應用積體電路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)或其他類似元件或上述元件的組合。
輸入輸出電路12主要用以接收訊號或檔案的電路並且可以將所接收到的訊號或檔案傳遞給處理器10。此外，輸入輸出電路12也可用以接收處理器10所產生的訊號或檔案並輸出此訊號或檔案給其他的介面或裝置。
儲存裝置可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(Random Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、硬碟(Hard Disk Drive，HDD)、固態硬碟(Solid State Drive，SSD)或類似元件或上述元件的組合。
在本範例實施例中，電子裝置100的儲存裝置中儲存有多個程式碼片段，在上述程式碼片段被安裝後，會由電子裝置100的處理器10來執行。例如，電子裝置100的儲存裝置中包括多個模組，藉由這些模組來分別執行應用於電子裝置100中的各個運作，其中各模組是由一或多個程式碼片段所組成。然而本發明不限於此，上述的各個運作也可以是使用其他硬體形式的方式來實現。
圖2為根據本發明一實施例的虛擬問診方法的流程圖。
請參照圖2，在本實施例中，使用者可以配代感測裝置且此感測裝置可以感測使用者的生理狀況以獲得生理資訊。輸出輸入裝置12會接收藉由上述感測裝置對使用者感測所獲得的生理資訊(步驟S201)。生理資訊可以是心律、呼吸率、壓力等資訊。然而，本發明並不用於限定生理資訊的內容。感測裝置可以是現有的硬體裝置，例如：智慧手環、心電圖機等裝置，在此不作限制。或者，感測裝置也可以是一般智慧型手機內建的感測器，例如：加速器、高度計、GPS、前後方鏡頭或者其他的感測器，在此不作限制。
之後，處理器10會將生理資訊輸入一模型以分析所收到的生理資訊以獲得分析結果(步驟S203)。處理器會藉由模型根據此分析結果調整多個問題的權重，並根據權重判斷適用於前述使用者的問題(亦稱為，第一問題)以及第一問題的順序(步驟S205)。也就是說，本發明會動態地調整用於詢問使用者的問題以及內容，藉此產生個人化的題組。
特別是，在步驟S205中，處理器10還可以透過輸出輸入裝置12獲得使用者於先前填寫的對應於其他問題(亦稱為，第二問題)的回答內容(亦稱為，第二回答內容)以及第二問題的順序。處理器10會根據分析結果、第二回答內容以及第二問題的順序調整前述多個問題的權重，並根據權重判斷適用於使用者的第一問題以及第一問題的順序。
圖3為根據本發明一實施例的建立模型的方法的流程圖。
請參照圖3，圖3用以描述前述模型的建立方式。首先，處理器會獲得對應於生理資訊的生理狀況的訓練資料(步驟S301)。訓練資料可以包括生理狀況的生理資訊(例如，數值)、數值所具備的意義、數值的正常範圍與異常範圍等，在此並不作限制。此外，訓練資料還可以包括醫療上檢傷機制的問題，並且在訓練模型時可以先標註問題與生理資訊的關聯性以利於後續訓練。
之後，處理器10會對訓練資料執行特徵擷取操作以獲得多個特徵(步驟S303)。特徵擷取操作可以由習知的機器學習方法所得知，在此不再贅述。處理器10會先將前述多個特徵與其他使用者的資料進行正規化以獲得正規化資料(亦稱為，第一正規化資料)(步驟S305)。處理器10會將第一正規化資料與前述使用者的歷史資料進行正規化以獲得正規化資料(亦稱為，第二正規化資料) (步驟S307)。最後，處理器10會根據第二正規化資料訓練模型以獲得訓練完成的模型(步驟S309)。而如何訓練一個模型可以由習知技術所得知，在此不再贅述。
在此需說明的是，前述步驟S307中將第一正規化資料與使用者自己本身的歷史資料進行正規化的意義在於在輸出時可以讓不同的使用者可以有不同的輸出內容。例如，假設一使用者有長期、經常性的高血壓，而該使用者平常量測到的血壓勢必也高於正常的標準。而在執行步驟S307後，可以找出使用者平時血壓的所介於的範圍，並且在超出此範圍時再提供警示或調高風險等級，藉此避免使用者因經常性的高血壓而頻繁地提供警示所帶來的困擾。
請再次參照圖2，在步驟S205之後，輸出輸入裝置12會根據步驟S205所決定的順序輸出第一問題以模擬醫生對使用者進行問診時所提出的問題(步驟S207)。
此外，使用者在獲得前述的第一問題時，可以對第一問題進行作答(或回應)。處理器10可以藉由輸出輸入裝置12獲得使用者對應於第一問題的回答內容(亦稱為，第一回答內容)。處理器10會根據此第一回答內容判斷對應於生理狀況的風險等級。輸出輸入裝置12會根據此風險等級輸出對應的輸出訊息。例如，當第一問題是有關於心臟疾病時，生理狀況可以包括血壓或心律，而風險等級可以用於表示血壓或心律的指標。以血壓為例，當血壓的風險等級較高(例如，高於門檻值)時，對應於血壓的輸出訊息可以用紅色表示以作為警示。此外，當血壓的風險等級較低(例如，低於門檻值)時，對應於血壓的輸出訊息可以用綠色表示。而在一實施例中，當輸出訊息包括多種的生理狀況時，可以依照風險等級的大小來進行排序。例如依據風險等級由大到小進行排列以讓使用者或醫生利於觀察。
特別是，可以根據上述的輸出訊息，使用半自動、手動或全自動的方式來回應對應的整合性報告給病患或延申目標。在半自動的方式中，可以經由醫療人員驗證由前述模型(亦稱為，人工智慧引擎)提供的包括『全智慧模式判讀』及『整體報告及細節』的輸出訊息的內容的正確性，回覆『整合性的病情解讀』給病人。而在此階段，也可以經由醫療人員的回饋來給模型進行學習。
在手動的方式中，可以經由醫療人員參考由模型提供的『全智慧模式判讀』及『整體報告及細節』的輸出訊息，回覆給病人『整合性的病情解讀』，並且可以適度主動介入。例如：關心使用者用藥狀態及生活模式調整的建議、主動告知提早回診、依照藥物反應及副作用調整用藥等。而在此階段，也可以經由醫療人員的回饋來給模型進行學習。
在全自動的方式中，可以不經由醫療人員，而是模型自動提供『全智慧模式判讀』、『整體報告及細節』的輸出訊息以及『整合性的病情解讀』給予使用者。此外，上述模型可以提供全智慧模式的早期預警，其可延伸到：相對健康但有較高風險的人。例如：病患家屬(因為家族病史的緣故)。針對一般民眾，也可以進行預防性地追蹤。
綜上所述，本發明的虛擬問診方法與電子裝置，可以藉由現有的遠端儀器取得的生理資訊，並且根據此生理資訊的分析結果來輸出適用於該使用者的問題以模擬醫生對該使用者進行問診時所會提出的問題。在其他功效方面，可以本發明的方法也可以作為疾病早期預防、降低致死率並減少看護成本。
100:電子裝置
10:處理器
12:輸出輸入裝置
S201~S207、S301~S309:步驟
圖1為根據本發明一實施例的電子裝置的方塊圖。
圖2為根據本發明一實施例的虛擬問診方法的流程圖。
圖3為根據本發明一實施例的建立模型的方法的流程圖。
S201~S207:步驟
Claims (10)
- 一種虛擬問診方法，用於一電子裝置，所述方法包括： 接收藉由一感測裝置對一使用者感測所獲得的一生理資訊； 分析所述生理資訊以獲得一分析結果； 根據所述分析結果調整多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的至少一第一問題以及所述第一問題的一順序；以及 根據所述順序輸出所述第一問題以模擬一醫生對所述使用者進行問診時所提出的問題。
- 如申請專利範圍第1項所述的虛擬問診方法，更包括： 獲得所述使用者對應於所述第一問題的一第一回答內容； 根據所述第一回答內容判斷對應於所述生理資訊的一生理狀況的一風險等級；以及 根據所述風險等級輸出對應的一輸出訊息。
- 如申請專利範圍第1項所述的虛擬問診方法，其中根據所述分析結果調整所述多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的所述第一問題以及所述第一問題的所述順序的步驟包括： 獲得所述使用者於先前填寫的對應於一第二問題的一第二回答內容以及所述第二問題的順序；以及 根據所述分析結果、所述第二回答內容以及所述第二問題的順序調整所述多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的所述第一問題以及所述第一問題的所述順序。
- 如申請專利範圍第1項所述的虛擬問診方法，其中分析所述生理資訊以獲得所述分析結果的步驟包括： 將所述生理資訊輸入一模型以獲得所述分析結果；以及 藉由所述模型根據所述分析結果調整多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的所述第一問題以及所述第一問題的所述順序。
- 如申請專利範圍第4項所述的虛擬問診方法，其中將所述分析結果輸入所述模型以獲得所述分析結果的步驟之前，所述方法還包括： 獲得對應於所述生理資訊的一生理狀況的一訓練資料； 對所述訓練資料執行一特徵擷取操作以獲得多個特徵； 將所述多個特徵與其他使用者的資料進行正規化以獲得一第一正規化資料； 將所述第一正規化資料與所述使用者的歷史資料進行正規化以獲得一第二正規化資料；以及 根據所述第二正規化資料訓練所述模型以獲得訓練完成的所述模型。
- 一種電子裝置，包括： 一輸出輸入裝置；以及 一處理器，耦接至所述輸出輸入裝置，其中 所述輸出輸入裝置接收藉由一感測裝置對一使用者感測所獲得的一生理資訊， 所述處理器分析所述生理資訊以獲得一分析結果， 所述處理器根據所述分析結果調整多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的至少一第一問題以及所述第一問題的一順序， 所述輸出輸入裝置根據所述順序輸出所述第一問題以模擬一醫生對所述使用者進行問診時所提出的問題。
- 如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中 所述處理器獲得所述使用者對應於所述第一問題的一第一回答內容， 所述處理器根據所述第一回答內容判斷對應於所述生理資訊的一生理狀況的一風險等級， 所述輸出輸入裝置根據所述風險等級輸出對應的一輸出訊息。
- 如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中在根據所述分析結果調整所述多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的所述第一問題以及所述第一問題的所述順序的運作中， 所述處理器獲得所述使用者於先前填寫的對應於一第二問題的一第二回答內容以及所述第二問題的順序， 所述處理器根據所述分析結果、所述第二回答內容以及所述第二問題的順序調整所述多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的所述第一問題以及所述第一問題的所述順序。
- 如申請專利範圍第6項所述的電子裝置，其中在分析所述生理資訊以獲得所述分析結果的運作中， 所述處理器將所述生理資訊輸入一模型以獲得所述分析結果， 所述處理器藉由所述模型根據所述分析結果調整多個問題的權重，並根據所述權重判斷適用於所述使用者的所述第一問題以及所述第一問題的所述順序。
- 如申請專利範圍第9項所述的電子裝置，其中在將所述分析結果輸入所述模型以獲得所述分析結果的運作之前， 所述處理器獲得對應於所述生理資訊的一生理狀況的一訓練資料， 所述處理器對所述訓練資料執行一特徵擷取操作以獲得多個特徵， 所述處理器將所述多個特徵與其他使用者的資料進行正規化以獲得一第一正規化資料， 所述處理器將所述第一正規化資料與所述使用者的歷史資料進行正規化以獲得一第二正規化資料， 所述處理器根據所述第二正規化資料訓練所述模型以獲得訓練完成的所述模型。
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