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醫(yī)患呼叫系統(tǒng) 一種基于醫(yī)生反饋的醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)系統(tǒng)

2023-10-18 12:05

1.本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)人工智能技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于醫(yī)生反饋的醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

背景技術(shù):

2.國(guó)內(nèi)當(dāng)前醫(yī)衛(wèi)工作的主要問(wèn)題是醫(yī)療資源分布不平衡,基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)需要的全科醫(yī)生缺乏,培養(yǎng)周期長(zhǎng)且難留住人才;病人滿(mǎn)意度低,但是如今隨著人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,人們能夠通過(guò)建立一個(gè)醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái),利用目前掌握的大量醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù),通過(guò)人工智能的數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí),可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)來(lái)輔助人腦進(jìn)行診斷決策。

3.但是通過(guò)人工智能進(jìn)行的診斷決策,由于其局限性,會(huì)出現(xiàn)誤差,所以我們需要對(duì)人工智能進(jìn)行的診斷決策進(jìn)行把關(guān),通過(guò)不斷地修正其診斷決策,讓其在每次的機(jī)器學(xué)習(xí)中不斷地減少診斷誤差率,為此,我們提出了一種基于醫(yī)生反饋的醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

4.(一)解決的技術(shù)問(wèn)題

5.針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,本發(fā)明提供了一種基于醫(yī)生反饋的醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)系統(tǒng),解決了上述背景技術(shù)中的問(wèn)題。

6.(二)技術(shù)方案

7.為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:一種基于醫(yī)生反饋的醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)系統(tǒng),包括醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)和醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫(kù),所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)信號(hào)連接有自動(dòng)問(wèn)答模塊和醫(yī)生對(duì)接模塊,所述醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫(kù)用于將現(xiàn)有的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、結(jié)構(gòu)化和集成的原始輸入,所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)能夠器分析和利用所述醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù),然后根據(jù)這些數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)解釋解決問(wèn)題,從而對(duì)從所述自動(dòng)問(wèn)答模塊中獲得的患者問(wèn)診數(shù)據(jù)做出反應(yīng),采取相應(yīng)的行動(dòng),所述自動(dòng)問(wèn)答模塊將對(duì)患者提出的問(wèn)題提交給所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái),將所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)下傳的結(jié)果傳遞給患者,所述醫(yī)生對(duì)接模塊用于將所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)和醫(yī)生及醫(yī)生與醫(yī)生之間進(jìn)行信息傳遞及溝通。

8.優(yōu)選的,所述自動(dòng)問(wèn)答模塊信號(hào)連接有患者問(wèn)診模塊,所述患者問(wèn)診模塊信號(hào)連接有患者資料模塊和后期療效模塊,所述患者資料模塊包括患者家族病史、患者既往病史和患者體檢報(bào)告,所述后期療效模塊包括患者康復(fù)狀態(tài)和患者異常反應(yīng)。

9.優(yōu)選的,所述醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫(kù)信號(hào)連接有患者癥狀分析模塊,所述患者癥狀分析模塊信號(hào)連接有經(jīng)驗(yàn)分析庫(kù)和循證分析庫(kù),所述經(jīng)驗(yàn)分析庫(kù)和所述循證分析庫(kù)通過(guò)meta分析系統(tǒng)得到問(wèn)診結(jié)果,所述患者癥狀分析模塊能夠通過(guò)從所述自動(dòng)問(wèn)答模塊處獲得的患者信息進(jìn)行分析,并通過(guò)所述經(jīng)驗(yàn)分析庫(kù)和所述循證分析庫(kù)得出其病癥,所述循證分析庫(kù)通過(guò)所述醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量臨床數(shù)據(jù)進(jìn)行了辨析和歸納從而推導(dǎo),所述經(jīng)驗(yàn)分析庫(kù)是從以往的類(lèi)似癥狀的患者信息進(jìn)行比較判斷。

10.優(yōu)選的,所述meta分析系統(tǒng)能夠從所述醫(yī)療大數(shù)據(jù)庫(kù)全面收集所有相關(guān)病癥有關(guān)的案例,并逐個(gè)進(jìn)行分析,篩選出可用案例,并評(píng)估其參考價(jià)值,通過(guò)meta分析對(duì)其中的主要量化指標(biāo),再用定量合成的方法,分析得到統(tǒng)一的結(jié)果,最后對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行針對(duì)性?xún)?yōu)化,最終得到問(wèn)診結(jié)果,并將問(wèn)診結(jié)果反饋給所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)。

11.優(yōu)選的,所述人工智能平臺(tái)能夠?qū)⒌玫降乃鰡?wèn)診結(jié)果上傳到所述醫(yī)生對(duì)接模塊,所述醫(yī)生對(duì)接模塊信號(hào)連接有討論群模塊,所述討論群模塊能夠完成將幾個(gè)或者更多的醫(yī)生進(jìn)行遠(yuǎn)程信息連接,所述討論群模塊信號(hào)連接有醫(yī)生討論模塊,所述醫(yī)生討論模塊能夠讓醫(yī)生們進(jìn)行實(shí)時(shí)的溝通討論,包括對(duì)所述患者癥狀分析模塊分析得到的患者的癥狀和所述meta分析系統(tǒng)得到的所述問(wèn)診結(jié)果進(jìn)行討論,判斷其準(zhǔn)確性,并由參與討論的醫(yī)生決定是否采用所述meta分析系統(tǒng)得到的所述問(wèn)診結(jié)果并確定最終診斷方案。

12.優(yōu)選的,所述最終診斷方案上傳給所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái),所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)再通過(guò)所述所述自動(dòng)問(wèn)答模塊將所述最終診斷方案?jìng)鬟_(dá)給患者。

13.優(yōu)選的,所述醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái)通過(guò)對(duì)比所述問(wèn)診結(jié)果和所述最終診斷方案,分析二者產(chǎn)生的誤差及原因,并對(duì)產(chǎn)生的誤差進(jìn)行反饋與機(jī)器學(xué)習(xí),同時(shí)對(duì)所述經(jīng)驗(yàn)分析庫(kù)和所述循證分析庫(kù)進(jìn)行修正,以提高下一次的所述問(wèn)診結(jié)果的準(zhǔn)確率。

14.(三)有益效果

15.本發(fā)明提供了一種基于醫(yī)生反饋的醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用評(píng)價(jià)系統(tǒng),具備以下有益效果:

16.(1)、本發(fā)明通過(guò)患者問(wèn)診模塊和自動(dòng)問(wèn)答模塊將患者的癥狀上傳到醫(yī)學(xué)人工智能平臺(tái),同時(shí)患者問(wèn)診模塊將患者資料模塊包括患者家族病史、患者既往病史和患者體檢報(bào)告一同提交,患者癥狀分析模塊能夠通過(guò)從自動(dòng)問(wèn)答模塊處獲得的患者信息進(jìn)行分析,并通過(guò)經(jīng)驗(yàn)分析庫(kù)和循證分析庫(kù)得出其病癥。

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