TWI823015B - 神經疾病輔助檢查方法及其系統 - Google Patents

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Abstract

本發明提供一種神經疾病輔助檢查系統能夠輔助一檢查者診斷一被檢查者，其包含一用戶模組、一篩檢模組、一智能演算模組與一診斷模組。用戶模組向被檢查者發出一詢問、接受被檢查者的一應答訊息與擷取被檢查者的一生理特徵訊號。篩檢模組執行一神經學檢查應用程序以指示被檢查者取得生理特徵訊號。篩檢模組輸出應答訊息與生理特徵訊號以供智能演算模組執行一演算法而產生一分析報告。分析報告輔助檢查者診斷，並通過診斷模組發出一診斷通知至用戶模組。本發明另外提供一種神經疾病輔助檢查方法。

Description

神經疾病輔助檢查方法及其系統
本發明係關於神經檢查裝置的技術領域，特別是一種藉由腦神經疾病大數據的人工智能演算以產生輔助檢查者診斷的神經疾病輔助檢查方法及其系統。
傳統神經學檢查(Neurological examination)對於早期辨識及評估腦神經疾病患者並將病人送往適當之醫院進行後續診治，有其重要性。除意識評估之外，其中最有意義的是第二對至第八對腦神經之神經學檢查。由第二對至第八對腦神經分別是視神經(例如把嗅覺訊息從鼻腔傳到腦部)、動眼神經(例如控制眼球運動及瞳孔)、滑車神經(例如支配眼球聚焦)、三叉神經(例如傳送顏面的皮膚知覺及支配咀嚼)、外展神經(例如讓眼球可以朝外移動)、顏面神經(例如控制面部表情肌肉、傳送味覺訊息)與位聽神經(例如傳送聽覺及平衡感覺訊息)。
神經學檢查作為理學檢查的一部份，在一般疾病的診斷上可能較易被忽略，但神經學檢查在神經系統相關的疾病診斷的重要性卻無可取代，例如如失智症、腦中風、巴金森氏症等等。神經學檢查是輔助的臨床工具，可以幫忙診斷可能產生的疾病，目前可以檢查的項目繁多；但是，實務上，醫生會依照其 經驗選擇適當的檢查項目並且根據檢查之後的結果判斷是否有腦神經的疾病，或者是否為哪一種腦神經疾病。
有鑑於此，本發明係提供一種神經疾病輔助檢查方法及其系統以輔助診斷者進行腦神經疾病的診斷與減少資源的浪費進而提高被檢查者的生存率與治癒率等。
本發明之第一目的係提供神經疾病輔助檢查系統，透過執行神經學檢查應用程序以對被檢查者(例如疑似的病患)的腦神經進行腦神經學檢查。
本發明之第二目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，透過基於腦神經疾病大數據的人工智能演算檢查資料以產生檢查報告，以供輔助檢查者進行精準診斷，進而提供被檢查者適當治療方式的目的。
本發明之第三目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，能夠根據被檢查者的基本資料(例如性別、年齡、居住地等)、病史資料(例如個人疼痛病史、家族病史、電子病歷等)、生理資訊(例如眼球影像、眼部影像、腦波訊號、肌電訊號等)、意識狀態等，選擇適當的神經學檢查項目。
本發明之第四目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，能在引導被檢查者做出指定的動作而取得被檢查者的生理特徵訊號，以作為後續產生分析報告的演算資料。
本發明之第五目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，神經學檢查應用程序提供多種檢查項目，提供被檢查者自多種檢查項目進行一個或是多個的檢查。
本發明之第六目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，利用人工智慧演算法建立相關於檢查結果的分析模型，以能夠產生輔助檢查者進行診斷的分析報告。
本發明之第七目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，將檢查者得診斷通知回饋以再次訓練分析模型，進而讓人工智慧演算法的分析報告更加趨近於檢查者診斷的結果。
本發明之第八目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，將智能演算模組設置於遠端伺服器(或稱雲端)鏈結一個或複數個篩檢端，例如醫院、診所、藥局、居家等，以實現遠端大數據人工智慧演算。
本發明之第九目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，伺服器與篩檢端透過物聯網的方式鏈接，且在鏈接過程中對於數位資料進行加密與解密，以達到保護被檢查者隱私的目的。
本發明之第十目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，產生的分析報告被傳送至醫療系統，以供檢查者，例如醫生、醫護人員等進行判讀與診斷。
本發明之第十一目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，智能演算模組可以應用在手持式載具、穿戴式裝置、顯示器、電腦以及平板電腦。
本發明之第十二目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，提供即時地蒐集與分析資料，以產生相應的趨勢分析或預測分析。
本發明之第十三目的係根據上述神經疾病輔助檢查系統，用以將數據資料及/或分析報告分享或彙整至數據平台。
本發明之第十四目的係提供神經疾病輔助檢查方法，以達到輔助一檢查者診斷一被檢查者的目的。
為達到上述目的或其他目的，本發明提供一種神經疾病輔助檢查系統供輔助一檢查者診斷一被檢查者。神經疾病輔助檢查系統包含一用戶模組、一篩檢模組、一智能演算模組與一診斷模組。用戶模組包含一指示單元與一介面單元。指示單元連接介面單元。指示單元能夠根據一第一指示訊號向被檢查者發出一詢問及介面單元能夠讓被檢查者根據詢問回饋一應答訊息與擷取相關於被檢查者的一生理特徵訊號之至少一者。篩檢模組連接用戶模組。篩檢模組產生第一指示訊號輸出至指示單元，又篩檢模組執行一神經學檢查應用程序並根據應答訊息以產生一第二指示訊號輸出至指示單元，以能夠指示被檢查者進而自介面單元取得生理特徵訊號。篩檢模組輸出應答訊息與生理特徵訊號。其中，神經學檢查應用程序提供複數檢查項目，神經學檢查應用程序根據應答訊息自該等檢查項目選擇一個或多個檢查項目。智能演算模組連接篩檢模組。智能演算模組執行一演算法演算應答訊息、生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者，以產生一分析報告而供給予該檢查者。
為達到上述目的或其他目的，本發明另外提供一種神經疾病輔助檢查系統供輔助一檢查者診斷一被檢查者。神經疾病輔助檢查系統包含一用戶模組、一篩檢模組、一智能演算模組與一診斷模組。用戶模組包含一指示單元與一介面單元。指示單元連接介面單元。指示單元能夠根據一第一指示訊號向被檢查者發出一詢問及介面單元能夠讓被檢查者根據詢問回饋一應答訊息與擷取相關於被檢查者的一生理特徵訊號之至少一者。篩檢模組連接用戶模組。篩檢模組產生第一指示訊號輸出至指示單元，又篩檢模組執行一神經學檢查應用程序並根據應答訊息以產生一第二指示訊號輸出至指示單元，以能夠指示被檢查者進而自介面單元取得生理特徵訊號。篩檢模組輸出應答訊息與生理特徵訊號。其 中，神經學檢查應用程序提供複數檢查項目，神經學檢查應用程序根據應答訊息自該等檢查項目選擇一個或多個檢查項目。智能演算模組連接篩檢模組。智能演算模組執行一演算法演算應答訊息、生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者，以產生一分析報告。診斷模組連接智能演算模組與用戶模組。診斷模組接收分析報告以能夠輔助檢查者診斷，且檢查者透過診斷模組發出一診斷通知至用戶模組。
為達到上述目的或其他目的，本發明提供一種神經疾病輔助檢查方法，供輔助一檢查者診斷一被檢查者。神經疾病輔助檢查方法包含步驟(a)詢問被檢查者以自被檢查者取得一應答訊息；步驟(b)執行一神經學檢查應用程序，以分析應答訊息，其中神經學檢查應用程序提供複數檢查項目；步驟(c)神經學檢查應用程序根據應答訊息自該等檢查項目選擇一個或多個檢查項目，以產生一指示訊號而指示被檢查者作出相應的一指定動作，並且根據被檢查者執行指定動作而取得被檢查者的一生理特徵訊號；步驟(d)執行一演算法自應答訊息、生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者以產生一分析報告，其中演算法為一鎖定演算法、一自適應演算法、一機器學習演算法與一深度學習之至少一者；以及，步驟(e)分析報告被提供至檢查者。
相較於先前技術，本發明提供一種神經疾病輔助檢查方法及其系統可以接收來自於智能演算模組產生的分析報告，以能夠輔助檢查者診斷，且檢查者可發出一診斷通知給被檢查人、醫護人員、救護單位等，於一實施例中，診斷通知還可以預先地通知相關的醫療院所準備進行相關的救治。
2:檢查者
4:被檢查者
10、10’:神經疾病輔助檢查系統
12:用戶模組
122:指示單元
124:介面單元
1242:輸入元件
1244:偵測元件
14:篩檢模組
16:智能演算模組
18:診斷模組
FS:第一指示訊號
Q:詢問
RM:應答訊息
PC:生理特徵
PCS:生理特徵訊號
LOC:意識狀態
NEA:神經學檢查應用程序
SS:第二指示訊號
ARP:分析報告
A:演算法
DN:診斷通知
S21-S25:方法步驟
圖1係本發明第一實施例之神經疾病輔助檢查系統之方塊示意圖。
圖2係本發明第二實施例之神經疾病輔助檢查系統之方塊示意圖。
圖3係本發明第三實施例之神經疾病輔助檢查方法之流程示意圖。
為充分瞭解本發明之目的、特徵及功效，茲藉由下述具體之實施例，並配合所附之圖式，對本發明做一詳細說明，說明如後：參考圖1，係本發明第一實施例之神經疾病輔助檢查系統之方塊示意圖。於圖1中，一種神經疾病輔助檢查系統10能夠輔助一檢查者2檢查一被檢查者4。檢查者2是具有能力診斷疾病與判讀報告的人和被檢查者4是疑似有哪類神經疾病的人。於另外一個實施例中，檢查者2也可以是數據平台的使用者，數據平台可以接收或彙整來自於神經疾病輔助檢查系統10所產生的一原始數據或經處理的數據資料，例如一生理特徵PC、一生理特徵訊號PCS、一應答訊息RM、一生理特徵訊號PCS等，或者後續提到的一分析報告ARP。
平台可以供專業人員如醫師標記，然後分享給後續研究或分析用途。
神經疾病輔助檢查系統10包含一用戶模組12、一篩檢模組14與一智能演算模組16。
用戶模組12包含一指示單元122與一介面單元124。指示單元122連接介面單元124。
指示單元122根據一第一指示訊號FS向被檢查者4發出一詢問Q。其中，第一指示訊號FS提供驅動訊號驅動指示單元122產生相應的指示，例如指示單元122利用燈號、聲音、光線、畫面等方式呈現前述的指示，用以吸引被檢查者4的關注，又第一指示訊號FS提供資料以在指示單元122向被檢查者發出詢問Q。其中，詢問Q可以是引導被檢查者4提供相關於被檢查者4的資料、影像、身份、肢體動作等。
舉例而言，指示單元122為液晶顯示螢幕，第一指示訊號FS驅動液晶顯示螢幕並顯示詢問Q，或是指示單元122為揚聲器，第一指示訊號FS驅動揚聲器向被檢查者4發出詢問Q。
介面單元124能夠讓被檢查者4根據詢問Q回饋一應答訊息RM與擷取相關於被檢查者4的一生理特徵PC以產生一生理特徵訊號PCS，例如生理特徵PC可為腦血氧變化、心跳、呼吸、肌電訊號、關節角度、重心、步態表現、腦電波(EEG)、腦波、血壓等；以及，生理特徵訊號PCS來自於一眼球影像、一眼部影像、一眼球血管流速、一眼球內液體量、一眼部影像、一腦波、一肌電、一心臟心律、一皮膚含水量、一眼球周邊皮膚血管流速、一人體阻抗、一聽力、一聲音、一體溫等。於另一實施例中，介面單元124可為一輸入元件1242與一偵測元件1244，例如輸入元件1242可以為麥克風、攝影機、觸控螢幕、鍵盤、滑鼠等電子元件；以及，偵測元件1244可以為用於偵測體溫、環境溫度、濕度、肌電訊號、影像、聲音、血壓、呼氣/吸氣量等電子元件。
輸入元件1242提供被檢查者4輸入基本資料、病史資料等。其中，根據被檢查者4輸入的基本資料及/或病史資料，將可以作為篩檢模組14選用適當 的檢查項目EI的其中一個參考因子，例如基本資料可為性別、年齡、居住地等，以及例如病史資料可為個人疼痛病史、家族病史、電子病歷等。
偵測元件1244可以透過主動或是被動的方式偵測被檢查者4，以取得被檢查者4的生理特徵PC與一意識狀態LOC，例如意識狀態LOC可為敏捷(Alert)、嗜睡(Drowsy)、木僵(Stuporous)、昏迷(Comatose)等。舉例而言，在被動的模式中，偵測元件1244可以觀察與偵測被檢查者4的被動行為，亦即被檢查者4自己本身所產生的行為或自發性生理反應，以取得被檢查者4相應的生理特徵訊號PCS；在主動的模式中，偵測元件1244欲想獲得被檢查者的生理特徵訊號PCS，可以透過外部的刺激(圖未示)，例如電擊、加溫、降溫、聲響等刺激源誘發被檢查者4產生例如生理反應以取得被檢查者4因為刺激而產生的生理特徵訊號PCS與確認意識狀態LOC。
於另一實施例中，偵測元件1244能夠偵測被檢查者4相關於單眼或是雙眼之眼球震顫的生理特徵PC；或者，偵測元件1244能夠偵測相關於被檢查者4的角膜、虹膜、瞳孔、鞏膜、結膜、視網膜、脈絡膜、眼睛周邊皮膚與頭部傾斜角度等的生理特徵PC。
篩檢模組14連接用戶模組12。篩檢模組14產生第一指示訊號FS輸出至指示單元122，又篩檢模組14執行一神經學檢查應用程序NEA並根據應答訊息RM以產生一第二指示訊號SS輸出至指示單元122，以能夠指示被檢查者4作出相應的一指定動作或驅動偵測元件1244或介面單元124(或偵測元件1244)自被檢查者4擷取生理特徵訊號PCS。其中，神經學檢查應用程序NEA提供複數檢查項目EI，神經學檢查應用程序NEA根據應答訊息RM自該等檢查項目EI選擇一個或多個檢查項目EI，例如該等檢查項目EI可為一意識評估、一昏迷指數、一清聲痛 否法、一格拉斯哥昏迷指數、一眩暈殘障程度評估量表、一光反射檢查、一眼球運動、一臉部訊息蒐集、一顏面神經評估、一角膜反射、一眨眼反射、一頭眼反射、一辛辛那提中風測試、一美國國家衛生研究院腦中風量表等。根據不同的檢查項目EI的要求，神經學檢查應用程序NEA會產生不同的第二指示訊號SS，以導引被檢查者4做出指定動作或驅動介面單元124(或偵測元件1244)直接自被檢查者4取得相應的生理特徵訊號PCS。又於另外一實施例中，該等檢查項目EI可以組合成一檢查群組，以能讓神經學檢查應用程序NEA選擇。又，篩檢模組14輸出應答訊息RM與生理特徵訊號PCS。
於另一實施例中，神經學檢查應用程序NEA除了判斷應答訊息RM選擇哪一種檢查項目EI之外，神經學檢查應用程序NEA還有根據檢查時間、必要檢查項目、檢查項目的優先順序等而決定。
智能演算模組16連接篩檢模組14。智能演算模組16執行一演算法A演算應答訊息RM、生理特徵訊號PCS、該等檢查項目EI等，以產生一分析報告ARP。其中，演算法A例如可採用鎖定演算法、一自適應演算法、一機器學習演算法、一深度學習等。藉由演算法A可以根據所接收的訊息、訊號與檢查項目EI的結果，透過具有人工智慧的演算法A做出整體的預測。又，分析報告ARP可以包含一原始數據與一評估內容。其中，原始數據為未經演算法A演算的應答訊息RM、生理特徵訊號PCS等；以及，評估內容為經演算法A演算應答訊息、生理特徵訊號、該等檢查項目等所產生的指標、數據、圖形等。
舉例而言，演算法A可以演算一動態眼球影像，並從動態眼球影像取得相應的一眼震波形、一增益值(gain)、一相位(phase)、一峰值速度(peak velocity)、一精確度(accuracy)、一動作時間(duration)、一相速度(phase velocity)、 一延遲(latency)、一過衝(overshoot)、一下衝(undershoot)、一總諧波失真(total harmonic distortion)等進而擷取一特徵值，藉由例如機器學習演算法演算特徵值判斷一疾病類型，以將疾病類型呈現在分析報告ARP。
於另一實施例中，為了增加分析報告ARP的精準度，可以將分析報告ARP回傳至智能演算模組16進行再訓練。
以一情境進行說明，被檢查者4欲透過神經疾病輔助檢查系統10確認自身是否存在神經性的疾病。因此，被檢查者4透過用戶模組12的介面單元124觸發篩檢模組14，讓篩檢模組14向用戶模組12的指示單元122發出詢問Q，例如詢問被檢查者4的基本資料、病史資料與當前的身體狀態，例如頭暈、站不穩、無力等狀態。在被檢查者4透過介面單元124的輸入元件1242提供例如基本資料、病史資料與與當前的身體狀態的應答訊息RM之後，篩檢模組14根據應答訊息RM執行神經學檢查應用程序NEA。神經學檢查應用程序NEA根據應答訊息RM內的狀態，會自多種檢查項目EI選擇一個或多個適當的項目，關於項目的選擇可以透過神經學檢查應用程序NEA的演算，於此假設，神經學檢查應用程序NEA根據應答訊息RM的內容，認為檢查項目EI應該採用美國國家衛生研究院腦中風量表(National Institute of Health Stroke Scale，NIHSS)。在神經學檢查應用程序NEA所選用的NIHSS表中，其量表設定範圍從0分的正常狀態到42分的腦死狀態。由於，NIHSS表例如需要檢查被檢查者4的意識狀態的層級，首先可以從篩檢模組14產生第二指示訊號SS驅動指示單元122，以依序地產生輕聲、大聲、低電流電擊被檢查者4與高電流電擊被檢查者4，以分別地自偵測元件1244取得被檢查者4之生理特徵PC相應的生理特徵訊號PCS，神經學檢查應用程序NEA根據生理特徵訊號PCS進一步透過例如閥值的判斷而給出分數；又，再次從篩檢模組14產生第二指示訊號SS驅動指示單元122，以詢問被檢查者4例如當前年月日、 被檢查者4的歲數等問題，被檢查者4透過輸入元件1242產生應答訊息RM，神經學檢查應用程序NEA又根據應答訊息RM進一步判斷而給出分數。
於此，根據NIHSS表的需求，藉由神經學檢查應用程序NEA執行對被檢查者4的多次偵測，以取得NIHSS表評估所需的被檢查者4的相關生理特徵訊號PCS，最後，被檢查者4在NIHSS表的評分之下，給出了一個完整的分數。
智能演算模組16執行演算法A演算應答訊息RM、生理特徵訊號PCS、檢查項目EI等以獲得包含圖表、趨勢、數值等內容的分析報告ARP而提供給予檢查者2。
又於另一情境中，神經疾病輔助檢查系統10所產生或是蒐集的生理特徵PC、生理特徵訊號PCS、應答訊息RM、生理特徵訊號PCS等能夠被傳送至數據平台，例如醫療平台、雲端伺服器、健保系統等，藉由數據平台可搜集來自多個神經疾病輔助檢查系統10所產生的數據與報告，用以讓數據平台的檢查者2可以分享與使用數據，除了可以進行輔助判斷之外，也可以應用於學術研究、新藥開發、臨床探討等應用領域。
值得注意的是，於另外一實施例中，神經疾病輔助檢查系統10更可包含傳輸單元(圖未示)以確保資料(例如應答訊息RM與生理特徵訊號PCS)傳輸的安全性。傳輸單元可以連接篩檢模組14與用戶模組12，故當資料在篩檢模組14與用戶模組12之間傳輸時，傳輸單元可以執行一加密程序加密應答訊息RM與生理特徵訊號PCS，以形成加密的應答訊息RM與生理特徵訊號PCS。又，精密的應答訊息RM與生理特徵訊號PCS可以透過解密的方式復原未加密時的應答訊息RM與生理特徵訊號PCS。
於又另一實施例中，神經疾病輔助檢查系統10更可包含一身份驗證單元(圖未示)連接篩檢模組14，以能夠驗證被檢查者4的身份。
參考圖2，係本發明第二實施例之神經疾病輔助檢查系統之方塊示意圖。於圖2中，一種神經疾病輔助檢查系統10’除了包含第一實施例的用戶模組12、篩檢模組14與智能演算模組16之外，更包含一診斷模組18。
用戶模組12、篩檢模組14與智能演算模組16的說明同第一實施例的說明，於此不贅述。
診斷模組18連接智能演算模組16與用戶模組12。診斷模組18接收分析報告ARP以能夠輔助檢查者2診斷，且檢查者2透過診斷模組18發出一診斷通知DN至用戶模組12。
接續前述情境中，檢查者2可以透過診斷模組18取得分析報告ARP，並且從分析報告ARP以及檢查者2自身的經驗判斷，檢查者2會發出診斷通知DN給被檢查者4，用以實現分析報告ARP可以輔助檢查者2神經疾病輔助檢查。
於另一實施例中，為了增加分析報告ARP的精準度，可以將檢查者2的診斷通知DN回傳至智能演算模組16進行再訓練。
參考圖3，係本發明第三實施例之神經疾病輔助檢查方法之流程示意圖。於圖3中，一種神經疾病輔助檢查方法能夠輔助一檢查者檢查一被檢查者。
神經疾病輔助檢查方法起始於步驟S21，係詢問被檢查者以自被檢查者取得一應答訊息。
步驟S22，係執行一神經學檢查應用程序，以分析應答訊息。其中神經學檢查應用程序提供複數檢查項目。
步驟S23，係神經學檢查應用程序根據應答訊息自該等檢查項目選擇一個或多個檢查項目，以產生一指示訊號而指示被檢查者以取得被檢查者的一生理特徵訊號。於另一實施例中，本步驟更可以包含偵測被檢查者的自發性生理反應或偵測經誘發被檢查者所產生生理反應，以產生生理特徵訊號。
步驟S24，係執行一演算法自應答訊息、生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者以產生一分析報告。其中，演算法為一鎖定演算法、一自適應演算法、一機器學習演算法與一深度學習之至少一者。
步驟S25，係分析報告被提供至檢查者，例如檢查者輔以分析報告診斷被檢查者，以向被檢查者發出一診斷通知。於又一步驟中，診斷通知可用來訓練演算法。
值得注意的是，上述各步驟中，更包含執行一加密程序加密應答訊息與生理特徵訊號之至少一者的步驟，以形成加密的應答訊息與生理特徵訊號。
本發明在上文中已以較佳實施例揭露，然熟習本項技術者應理解的是，該實施例僅用於描繪本發明，而不應解讀為限制本發明之範圍。應注意的是，舉凡與該實施例等效之變化與置換，均應設為涵蓋於本發明之範疇內。因此，本發明之保護範圍當以申請專利範圍所界定者為準。
S21-S25:方法步驟

Claims (13)

  1. 一種神經疾病輔助檢查系統，供輔助一檢查者診斷一被檢查者，該神經疾病輔助檢查系統包含：一用戶模組，係具有一指示單元與一介面單元，該指示單元連接該介面單元，該指示單元供根據一第一指示訊號向該被檢查者發出一詢問及該介面單元供該被檢查者根據該詢問回饋一應答訊息與擷取相關於該被檢查者的一生理特徵以產生一生理特徵訊號之至少一者；一篩檢模組，係連接該用戶模組，該篩檢模組產生該第一指示訊號輸出至該指示單元，以驅動一顯示螢幕或一揚聲器發出詢問，又該篩檢模組執行一神經學檢查應用程序並根據該應答訊息以產生一第二指示訊號輸出至該指示單元，以供指示該被檢查者作出相應的一指定動作進而自該介面單元取得該生理特徵訊號或該介面單元自該被檢查者擷取該生理特徵訊號或該應答訊息，該篩檢模組輸出該應答訊息與該生理特徵訊號，其中該神經學檢查應用程序提供複數檢查項目，該神經學檢查應用程序根據該應答訊息自該等檢查項目選擇一個或多個檢查項目；一智能演算模組，係連接該篩檢模組，該智能演算模組執行一演算法演算該應答訊息、該生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者以產生一分析報告而供給予該檢查者，其中該演算法為一機器學習演算法或一深度學習；一診斷模組，係連接該智能演算模組與該用戶模組，該診斷模組接收該分析報告以供輔助該檢查者診斷，且該檢查者透過該診斷模組發出一診斷通知至該用戶模組；以及 一傳輸單元，係連接該篩檢模組與該用戶模組之至少一者，該傳輸單元執行一加密程序加密該應答訊息與該生理特徵訊號之至少一者，以形成加密的該應答訊息與該生理特徵訊號，其中，該分析報告包括一原始數據與一評估內容，其中該原始數據為未經該演算法演算的該應答訊息與該生理特徵訊號，該評估內容為經該演算法演算該應答訊息、該生理特徵訊號與該等檢查項目之後產生的指標、數據與圖形，以用於輔助該檢查者診斷該被檢查者，以及其中，該診斷模組的該診斷通知回傳至該智能演算模組，基於該應答訊息、該生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者，利用該診斷通知訓練該智能演算模組。
  2. 如請求項1所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該介面單元為一輸入元件與一偵測元件，該輸入元件提供該被檢查者輸入基本資料與病史資料之至少一者，以及該偵測元件透過被動地或主動地偵測該被檢查者以取得該被檢查者的該生理特徵與一意識狀態之至少一者。
  3. 如請求項2所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該偵測元件偵測該被檢查者的自發性生理反應或該偵測元件偵測經誘發該被檢查者所產生生理反應，以產生該生理特徵訊號與確認該意識狀態。
  4. 如請求項2所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該偵測元件供偵測該被檢查者相關於單眼或是雙眼之眼球震顫的該生理特徵。
  5. 如請求項2所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該偵測元件供偵測相關於該被檢查者的一角膜、一虹膜、一瞳孔、一鞏膜、一結膜、一視網膜、一脈絡膜、一眼睛周邊皮膚與一頭部傾斜角度之至少一者的該生理特徵。
  6. 如請求項1所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該生理特徵訊號來自於一眼球影像、一眼部影像、一眼球血管流速、一眼球內液體量、一腦波、一肌電、一心臟心律、一皮膚含水量、一眼球周邊皮膚血管流速、一人體阻抗、一聽力與一體溫之至少一者。
  7. 如請求項1所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該等檢查項目為一意識評估、一昏迷指數、一清聲痛否法、一格拉斯哥昏迷指數、一眩暈殘障程度評估量表、一光反射檢查、一眼球運動、一臉部訊息蒐集、一顏面神經評估、一角膜反射、一眨眼反射、一頭眼反射、一辛辛那提中風測試及一美國國家衛生研究院腦中風量表之至少一者。
  8. 如請求項7所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該等檢查項目係組合成一檢查群組，以供該神經學檢查應用程序選擇。
  9. 如請求項1所述之神經疾病輔助檢查系統，更包含一身份驗證單元，係連接該篩檢模組，以供驗證該被檢查者的身份。
  10. 如請求項1所述之神經疾病輔助檢查系統，其中該演算法演算一動態眼球影像，並從該動態眼球影像取得相應的一眼震波形、一增益值(gain)、一相位(phase)、一峰值速度(peak velocity)、一精確度(accuracy)、一動作時間(duration)、一相速度(phase velocity)、一延遲(latency)、一過衝(overshoot)、一下衝(undershoot)與一總諧波失真(total harmonic distortion)之至少一者進而擷取一特徵值，藉由該機器學習演算法演算該特徵值判斷一疾病類型，以將該疾病類型呈現在該分析報告。
  11. 一種神經疾病輔助檢查方法，供輔助一檢查者診斷一被檢查者，該神經疾病輔助檢查方法包含： 驅動一顯示螢幕或一揚聲器發出詢問，詢問該被檢查者以自該被檢查者取得一應答訊息；執行一神經學檢查應用程序，以分析該應答訊息，其中該神經學檢查應用程序提供複數檢查項目；該神經學檢查應用程序根據該應答訊息自該等檢查項目選擇一個或多個檢查項目，以產生一指示訊號而指示該被檢查者作出相應的一指定動作，以取得該被檢查者的一生理特徵訊號；執行一演算法自該應答訊息、該生理特徵訊號與該等檢查項目之至少一者以產生一分析報告，其中該演算法為一機器學習演算法與一深度學習之至少一者；以及提供該分析報告被至該檢查者，其中，所述之神經疾病輔助檢查方法，更包含：向該被檢查者發出一診斷通知，並利用該診斷通知訓練該演算法，以及執行一加密程序加密該應答訊息與該生理特徵訊號之至少一者，以形成加密的該應答訊息與該生理特徵訊號，以及其中，該分析報告包括一原始數據與一評估內容，其中該原始數據為未經該演算法演算的該應答訊息與該生理特徵訊號，該評估內容為經該演算法演算該應答訊息、該生理特徵訊號與該等檢查項目之後產生的指標、數據與圖形，以用於輔助該檢查者診斷該被檢查者。
  12. 如請求項11所述之神經疾病輔助檢查方法，更包含步驟：偵測該被檢查者的自發性生理反應或偵測經誘發該被檢查者所產生生理反應，以產生該生理特徵訊號。
  13. 如請求項11所述之神經疾病輔助檢查方法，更包含步驟： 該檢查者輔以該分析報告診斷該被檢查者，以向該被檢查者發出該診斷通知。
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