[發明專利]用模擬機器病人進行醫療培訓和考試的方法

在審

• 申請號: 201810701543.4
• 申請日: 2018-06-29
• 公開（公告）號: CN108961885A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 陳斌;張賽芬
• 申請（專利權）人: 陳斌
• 主分類號: G09B7/02
• 分類號: G09B7/02;G09B9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

一種用模擬機器病人進行醫療培訓和考試的方法，其特征在于：包括以下步驟，一，將各種標準化病人數據通過計算機程序編寫輸入到模擬機器病人上，并把模擬機器病人的標準化病人數據分為初級、中級、高級三個主要模塊；二，在初級、中級、高級三個主要模塊中的每個級別中再細分為外科、內科、全科、消化內科、神經內科、骨科、兒科、婦科、護理科和其它科的各種臨床專科的信息；三，在三個主要模塊中設置有操作人員給予模擬機器病人不同的操作而表現出不同的應答，相同的操作表現出相同應答的反饋裝置以及顯示模擬機器病人相應檢測結果的問診裝置。本發明的優點在于：設計巧妙，模擬程度高，交互性好，使醫學教育、培訓、考試更加貼近實際臨床。

技術領域

本發明涉及一種智能醫療技術領域，尤其指一種用模擬機器病人進行醫療培訓和考試的方法。

背景技術

現有一種申請號為CN201710510408.7名稱為《一種基于深度學習的智能醫療自動問答方法》的中國發明專利申請公開了一種基于深度學習的智能醫療自動問答方法，包括：1)構建答案池，再對所述答案池中的數據進行向量化；2)從互聯網中獲取醫療問答數據，再對醫療問答數據進行向量化，得訓練文本向量，然后將其向量輸入到神經網絡中，并構建模型訓練代價函數，再對該神經網絡進行訓練，得訓練后的神經網絡；3)提取待回答問題中每個詞語的詞向量，然后將各詞語的詞向量進行拼接，得待回答問題對應的文本向量； 4)將步驟3)得到文本向量輸入到訓練后的神經網絡中，得文本的特征向量，再將文本的特征向量輸入到答案池中，得若干候選答案的特征向量，然后選取最佳答案，并輸出所述最佳答案，該問答方法能夠實現醫療問題的自動、準確回答。然而，該方法交互性較差，功能單一，因此該方法還需進一步改進。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對上述現有技術現狀而提供一種用模擬機器病人進行醫療培訓和考試的方法，本方法能通過模擬機器病人與醫學者進行互動并對醫學者進行評分，具有模擬程度高，有效節省人力資源，降低醫療培訓和考試成本，無醫療風險的優點。

本發明解決上述技術問題所采用的技術方案為：本用模擬機器病人進行醫療培訓和考試的方法，其特征在于：包括以下步驟；

一，將各種標準化病人數據通過計算機程序編寫輸入到模擬機器病人上，并把模擬機器病人的標準化病人數據分為初級、中級、高級三個主要模塊；

二，在初級、中級、高級三個主要模塊中的每個級別中再細分為外科、內科、全科、消化內科、神經內科、骨科、兒科、婦科、護理科和其它科的各種臨床專科的信息；

三，在三個主要模塊中設置有操作人員給予模擬機器病人不同的操作而表現出不同的應答，相同的操作表現出相同應答的反饋裝置以及顯示模擬機器病人相應檢測結果的問診裝置；

當培訓或考試的醫生選擇初級中的某一臨床專科時，模擬現在醫院的叫號系統在培訓或考試醫生的診療計算機中出現相應初級臨床專科模擬機器病人的名字，培訓或考試的醫生通過接診模擬機器病人，培訓或考試的醫生的計算器中會出現模擬機器病人的年齡、性別以及病人的基本信息；

當模擬機器病人走進醫生診室時，培訓或考試的醫生應操作：問候語、驗證病人姓名、當基本信息中缺少聯系電話、藥物過敏史的信息時，培訓或考試的醫生要操作完善模擬機器病人的基本信息，如果培訓或考試的醫生遺漏了上述程序，則會在顯示模擬病患者檢測結果的問診裝置顯示結果，并會顯示出在評價中扣除設定的分數；

培訓或考試的醫生應對模擬機器病人進行問診操作，模擬機器病人會把問到的問題給予相同的回答，待操作完模擬機器病人病史問診后，培訓或考試的醫生應對模擬機器病人體格操作檢查程序，并得出體格檢查出現相應的結果，如果培訓或考試的醫生遺漏了應問而沒有問模擬機器病人的問題而使模擬機器病人不會自動回答，應檢查而沒有做相關的體格檢查而不會出現相關檢查結果的上述程序，則會在顯示模擬病患者檢測結果的問診裝置顯示結果，并會顯示出在評價中扣除設定的分數；