[發明專利]一種多功能智慧醫療系統

在審

• 申請號: 201810273867.2
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN108447533A
• 公開（公告）日: 2018-08-24
• 發明（設計）人: 朱容波;王東林
• 申請（專利權）人: 江蘇遠燕醫療設備有限公司;朱容波;王東林
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H40/00;G16H50/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種多功能智慧醫療系統，所述多功能智慧醫療系統包括感知層，所述感知層與數據接口層連接，然后數據接口層連接有應用層，所述應用層最后連接終端系統，其中所述終端系統中設有數據處理中心、人機交互模塊、讀卡器模塊、掛號打印模塊、紙幣支付模塊、診斷報告打印模塊、銀聯支付模塊、UPS、指示燈模塊、語音輸出模塊和攝像頭，其中數據處理中心具有機器學習模塊，所述機器學習模塊采用增量貝葉斯學習功能，所述終端系統中的所有模塊分別與數據處理中心連接，將數據輸入到數據處理中心中。一體會對患者記性服務，同時采取增量模型訓練方法，智能學習，建立具有高泛化能力的疾病智能診斷模型。

技術領域

本發明屬于設備領域，具體涉及一種醫療系統，更具體地是涉及一種功能智慧醫療系統。

背景技術

醫療多功能自助智能終端是智慧醫療的重要前端智能感知單元，是醫院智能化的最前端設備以及與用戶直接交互的單元，也是健康產業中科技含量高、需求量大、智能化與人性化要求高的產品，處于產業鏈十分重要環節。對解決醫院“三長一短”現象、提高醫療服務質量與服務效率、降低醫院服務成本、改善醫院形象、提高患者滿意度等方面具有重要作用。

目前，醫院在門診的辦卡、掛號、收費、取檢驗報告等工作的大多數環節在一定程度上還依賴于人工服務，導致重復勞動現象嚴重、工作效率低下和服務滿意度低等問題。智能自助終端設備的投入，減少人工窗口工作人員的工作量，讓設備解放人工，提供安全可靠的7*24小時實時服務，節約人工成本、提高服務效率。同時，智能自助終端設備為用戶提供智能化的自助服務提供了途徑。自助服務系統借助靈敏的觸摸屏界面和良好的人機交互，面向用戶提供了一種更為自由方便的服務方式。醫療行業自助終端在優化門診流程、解決看病難等問題上具有重要作用。同時，可以避免扎堆排隊，實現患者分流的功能，提供高患者對醫療服務的整體滿意度。

隨著醫院信息化建設的不斷發展，計算機技術的應用在醫療服務行業占據著非常重要的地位，醫院自助終端己經成為醫院必不可少的基礎設施。醫院自助終端的好處有很多，采用醫院自助掛號機掛號、自助預約掛號、自助繳費和人工掛號、繳費等多種手段相結合的方式，能有效緩解醫院人工窗口掛號、繳費的壓力；可減少患者就醫過程中的排隊，全面提升醫院門診效率，為就診患者提供更為優質和便捷的服務；在非法倒號問題上采用醫保卡或本人有效身份證件辦就診卡的方式，最大程度抑制“倒號”的違法行為；在解決患者取檢查化驗結果時翻找麻煩、泄露病人隱私的諸多問題上，提高患者的取單效率,并有效的保護了患者的隱私。

隨著數據挖掘、機器學習和模式識別等技術的飛速發展，醫院自助終端已經不僅僅作為簡單的掛號、繳費工具存在，而能夠完成如智能醫療診斷、醫療圖像處理和機器視覺等操作的智能設備。其中，醫療診斷是從數據挖掘與機器學習技術中受益的最主要領域之一。很多分類技術如決策樹、最緊鄰與核方法，都己在該領域取得了一定的成功。作為醫院自助終端服務的補充與擴展，智能自助掛號系統針對現有自助機使用中發現的問題與新需求，將醫療智能診斷引入自助服務之中，為患者提供病癥描述、科室推薦與專家信息等功能。解決患者就醫疑惑，對病患診療給予最大程度便利。

機器學習是研究如何利用經驗來改善計算機自身系統的科學，它能夠主動研究和分析數據信息并從樣本變量中做出高精度的智能決策，所以在醫療智能診斷模型中得到了廣泛的研究和應用。樸素貝葉斯模型以其很好的魯棒性與預測效果成為處理分類任務的重要模型。學者宮秀軍等人對基于貝葉斯理論的增量學習進行了詳細論證，并給出了完整的增量貝葉斯分類模型。雖然增量貝葉斯分類模型能很好解決在類別平衡的數據集上樣本的增量學習問題。但是應用中，該模型面臨兩點問題。其一，該模型并沒有對新出現的類別或特征增量予描述。其二，在不平衡訓練集中，分類器不能識別少數樣本所代表的類別。故對現有貝葉斯増量模型做出優化與調整，適應實際應用場景，才能建立具有高泛化能力的疾病智能診斷模型。

發明內容