[發明專利]一種醫療診斷機器人系統

有效

• 申請號: 201611242609.5
• 申請日: 2016-12-29
• 公開（公告）號: CN106709254B
• 公開（公告）日: 2019-06-21
• 發明（設計）人: 孫哲南;曹冬;李琦;譚鐵牛
• 申請（專利權）人: 天津中科智能識別產業技術研究院有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H10/60
• 代理公司: 天津市三利專利商標代理有限公司 12107
• 代理人: 閆俊芬

本發明公開了一種醫療診斷機器人系統，包括語音系統模塊、圖像處理系統模塊、圖像識別檢測系統模塊和醫學知識庫云服務系統模塊，其中，語音系統模塊，用于采集需要診斷的病人的語音信息；圖像識別檢測系統模塊與圖像處理系統模塊相連接，醫學知識庫云服務系統模塊，分別與語音系統模塊和圖像識別檢測系統模塊相連接，用于存儲預設的醫學知識庫，在所述醫學知識庫中篩選出對應的診斷數據并發送給用戶。本發明公開的一種醫療診斷機器人系統，其可以準確地對患者的病狀和病因進行診斷，為患者提出理想的診斷治療方案，能夠節約患者寶貴的治療時間，保證患者及時得到治療，滿足廣大患者對就醫診斷的迫切要求，提高人們的生活品質。

技術領域

本發明涉及語音識別領域、圖像識別領域、醫學領域、數據庫云計算等技術領域，特別是涉及一種醫療診斷機器人系統。

背景技術

目前，隨著人類科學技術的不斷發展，深度學習(Deep Learning)正在成為機器學習領域的一個新興領域。近幾年，有關深度學習的應用越來越廣，已經涉及到語音識別、圖像識別、自然語言處理等領域。深度學習并將繼續影響到機器學習和人工智能的其它關鍵領域。

在人工智能和大數據云計算這兩個領域中，首先深度學習模型的出現帶來了眾多領域的變革，以往許多所不能解決的問題如無人駕駛都已經成為現實，醫療領域也不例外，深度學習已經在向醫療診斷領域邁進，另外大數據云計算也同樣為其他各領域提供了各種實現的可能。

目前，我國擁有的高水平的良醫與我國廣大的人口數量相比較，相對較少，醫生和護士的醫療資源十分緊缺，而且主要的專家一般集中在中心城市的少數幾個大醫院，由于他們需要面對來自全國各地的患者，患者數量多，導致有時在一些醫院，普通患者甚至可能要排上幾周甚至幾個月，才能得到診治。而在偏遠地區的醫院，所擁有的醫生資源就更加的稀少了，時常出現因無法及時進行醫療的情況，無法及時為患者生命健康提供有效的醫療保障。

因此，目前迫切需要開發出一種技術，其可以準確地對患者的病狀和病因進行診斷，為患者提出理想的診斷治療方案，能夠節約患者寶貴的治療時間，保證患者及時得到治療，滿足廣大患者對就醫診斷的迫切要求，提高人們的生活品質。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供一種醫療診斷機器人系統，其可以準確地對患者的病狀和病因進行診斷，為患者提出理想的診斷治療方案，能夠節約患者寶貴的治療時間，保證患者及時得到治療，滿足廣大患者對就醫診斷的迫切要求，提高人們的生活品質，具有重大的生產實踐意義。

為此，本發明提供了一種醫療診斷機器人系統，包括：

語音系統模塊，用于采集需要診斷的病人的語音信息，并將病人的語音信息轉化成預設的語音特征數據，然后發送給醫學知識庫云服務系統模塊；

圖像處理系統模塊，用于接收外部圖像采集設備所采集的病人的患病部位圖像，然后執行預處理操作后，將經過預處理的所述病人的患病部位圖像發送給圖像識別檢測系統模塊；

圖像識別檢測系統模塊，其作為深度學習的系統模塊，與圖像處理系統模塊相連接，用于接收所述圖像處理系統模塊發來的所述病人的患病部位圖像，并提取和識別出其中需要診斷的病人的患病部位圖像信息，然后發送給醫學知識庫云服務系統模塊；

醫學知識庫云服務系統模塊，分別與語音系統模塊和圖像識別檢測系統模塊相連接，用于存儲預設的醫學知識庫，并在接收到所述語音系統模塊發來的預設的病人語音特征數據或所述圖像識別檢測系統模塊發來的病人的患病部位圖像信息后，在所述醫學知識庫中篩選出對應的診斷數據并發送給用戶。

其中，所述醫學知識庫包括醫學專家數據庫、醫療案例數據庫和醫學診斷知識數據庫以及它們之間的對應關系；

所述醫學專家數據庫包括預設多個醫學專家數據；