[發明專利]一種智能分診方法及裝置

有效

• 申請號: 201710444355.3
• 申請日: 2017-06-13
• 公開（公告）號: CN107153775B
• 公開（公告）日: 2020-03-10
• 發明（設計）人: 張超;張振中
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H70/20
• 代理公司: 北京中博世達專利商標代理有限公司 11274
• 代理人: 申健

1.一種智能分診方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取患者的病情特征數據；

根據所述患者的病情特征數據、以及病例數據庫中每個病種下各病例的病情特征數據，確定所述患者患所述病例數據庫中每個病種的可能性；

根據所述患者患所述病例數據庫中每個病種的可能性，輸出所述患者的分診結果；

所述分診結果具體包括為患者分配的科室以及分配的醫生；

所述獲取患者的病情特征數據，具體包括：

根據預設的矩陣元素的位置與矩陣元素所表示的病情特征的對應關系，將輸入的患者的病情特征轉換成患者的病情特征分布矩陣，所述患者的病情特征分布矩陣中的每個元素用于指示所述輸入的患者的病情特征中是否出現該元素所在位置對應的病情特征；

所述根據所述患者的病情特征數據、以及病例數據庫中每個病種下各病例的病情特征數據，確定所述患者患所述病例數據庫中每個病種的可能性，具體包括：

將所述患者的病情特征數據代入到關系模型中，得到滿足所述關系模型的所有相關系數矩陣X；

從所述所有相關系數矩陣X中確定出唯一的相關系數矩陣X₀；

根據所述唯一的相關系數矩陣X₀，確定所述病例數據庫中每個病種的可能性；

其中，所述關系模型為：h＝DX，所述h為所述患者的病情特征分布矩陣，所述D為由所述病例數據庫中每個病種下各病例的病情特征分布矩陣組成的矩陣，所述D＝[D₁,D₂,…,D_i,…D_M]，其中：D_i＝[D_i,1,D_i,2,…,D_i,j,…D_i,K]，所述D_i,j為所述病例數據庫中病種i的第j個病例的病例病情特征分布矩陣，K用于表示所述病例數據庫中病種i包括K個病例，M用于表示病例數據庫中包括M種疾?。?/p>

所述從所述所有相關系數矩陣X中確定出唯一的相關系數矩陣X₀，具體包括：

從所述所有相關系數矩陣X確定出滿足第一預設條件的相關系數矩陣X；

在滿足第一預設條件的相關系數矩陣X中確定出滿足第二預設條件的唯一的相關系數矩陣X₀；

其中，所述第一預設條件為：||DX-h||₂≤ε，所述第二預設條件為：x^*＝arg min||X₀||₁，其中：所述||.||₁是L1范式，所述||.||₂是L2范式，所述ε為預設參數，x^*為目標函數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述病情特征數據包括病情癥狀信息和/或體征檢測參數。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據預設的矩陣元素的位置與矩陣元素所表示的病情特征的對應關系，將每個病種下各病例的病情特征轉換成病例病情特征分布矩陣；所述病例的病情特征分布矩陣中的每個元素用于指示所述病例的病情特征中是否出現該元素所在位置對應的病情特征。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述唯一的相關系數矩陣X₀，確定所述病例數據庫中每個病種的可能性，具體包括：

從所述相關系數矩陣X₀中確定出所述病例數據庫中每個病種的相關系數矩陣δ_i(X₀)；

將所述病例數據庫中每個病種的相關系數矩陣δ_i(X₀)代入到概率計算公式中，得到所述患者患所述病例數據庫中每個病種的概率；

其中，所述概率計算公式為：所述C_i用于表示所述患者患所述病例數據庫中的病種i的概率，所述h_i＝D*δ_i(X₀),所述δ_i(X₀)為所述病例數據庫中病種i的相關系數矩陣，所述中的M用于表示所述病例數據庫中的M個病種，所述η為誤差矩陣，所述是L2范式的平方。