[發明專利]一種基于人工神經網絡的創傷患者急救智能評估決策系統

在審

• 申請號: 201811474902.3
• 申請日: 2018-12-04
• 公開（公告）號: CN109448843A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 姜保國
• 申請（專利權）人: 北京大學人民醫院
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06N3/04
• 代理公司: 北京慧尚知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11743
• 代理人: 吉海蓮;肖輔珍

本發明提供了一種基于人工神經網絡的創傷患者急救智能評估決策系統，包括：臨床創傷數據庫；分析和建模模塊，用于對所述臨床創傷數據庫中的創傷數據進行分析和建模；創傷救治輔助決策系統，用于根據所述分析和建模模塊的分析結果提供輔助決策信息；臨床決策支持模塊，用于根據所述輔助決策信息確定是否進行手術治療，并提供手術治療所需醫療資源信息。本發明能夠為創傷治療提供科學、規范的依據。

技術領域

本發明涉及醫療設備領域，具體涉及一種基于人工神經網絡的創傷患者急救智能評估決策系統。

背景技術

創傷是當今世界各國普遍面臨的一個重大衛生問題。世界衛生組織報告2000年全球死于創傷的人數約500萬，占全球死亡總數的9％。2007年8月中國衛生部發布《中國傷害預防報告》，顯示我國每年發生傷害約2億人次，死亡約70～75萬人，占死亡總人數的9%左右，是第5位死亡原因。估算每年因傷害而就醫約6200萬人次，直接醫療費達650億元。創傷最容易累及社會勞動力的主體——青壯年人群，由此導致的死亡和殘疾對社會經濟的影響呈明顯上升趨勢，給社會、家庭帶來沉重的負擔。與此同時，創傷患者的救治往往是多學科的聯合救治過程，患者傷情重，病情進展快，評估與治療決策困難，目前沒有可靠的評估決策系統輔助醫務人員的治療過程，造成效率低下，人員依賴性強。

另一方面，目前的創傷救治依賴于醫生的臨床經驗，而各地、各個醫院的醫療水平和醫生的臨床經驗參差不齊，很難實現科學、規范性的救治。

發明內容

本發明的目的是為創傷的科學、規范救治提供一種信息化決策系統。為實現上述目的，本發明的實施例提供了如下技術方案：

一種基于人工神經網絡的創傷患者急救智能評估決策系統，包括：臨床創傷數據庫；分析和建模模塊，用于對所述臨床創傷數據庫中的創傷數據進行分析和建模；創傷救治輔助決策系統，用于根據所述分析和建模模塊的分析結果提供輔助決策信息；臨床決策支持模塊，用于根據所述輔助決策信息確定是否進行手術治療，并提供手術治療所需醫療資源信息。

作為優選方案，上述創傷患者急救智能評估決策系統還包括至少一個醫生自學習接口，用于將手術治療結果輸入到所述創傷救治輔助決策系統以實現臨床反饋。

作為優選方案，所述醫生自學習接口還允許醫生將臨床信息輸入所述臨床創傷數據庫。

作為優選方案，上述創傷患者急救智能評估決策系統還包括至少一個專家修正接口，所述專家修正接口允許臨床專家輸入信息從而對所述分析和建模模塊進行修正。

作為優選方案，所述臨床創傷數據庫由多家醫院構建。

本發明的實施例能夠輔助醫務人員進行創傷治療，提高效率，降低了對醫生的臨床經驗的依賴性，使得各地、各個醫院的醫療水平和醫生的臨床經驗能夠得到共同提高，實際上實現了醫療數據、經驗、資源的共享，實現科學、規范性的救治。

附圖說明

接下來將結合附圖對本發明的實施例做進一步詳細說明，其中：

圖1是采用本發明的實施例的創傷患者急救智能評估決策系統的結構框圖。

具體實施方式

參考圖1，本實施例的一種基于人工神經網絡的創傷患者急救智能評估決策系統包括：臨床創傷數據庫、分析和建模模塊、創傷救治輔助決策系統、臨床決策支持模塊、醫生自學習接口和專家修正接口。

臨床創傷數據庫由一家或者多家醫院構建形成，并不斷接收新的臨床創傷數據。

分析和建模模塊用于對臨床創傷數據庫中的創傷數據進行分析和建模，該分析和建模能夠通過例如人工神經元網絡實現不斷的自學習從而得以完善。作為優選方案，該分析和建模過程能夠通過專家修正接口得到建立、干預和修正。