[發明專利]一種用于遠程醫療的視頻通訊裝置

在審

• 申請號: 202011209429.3
• 申請日: 2020-11-03
• 公開（公告）號: CN112331289A
• 公開（公告）日: 2021-02-05
• 發明（設計）人: 趙能全
• 申請（專利權）人: 上海集邁實業有限公司
• 主分類號: G16H15/00
• 分類號: G16H15/00;G16H40/67;G16H50/70;G16H80/00;H04N7/14;G07F17/26
• 代理公司: 上海啟核知識產權代理有限公司 31339
• 代理人: 達曉玲

本發明涉及遠程醫療技術領域，尤其涉及一種用于遠程醫療的視頻通訊裝置，包括用戶終端、AI篩查大數據平臺、數據資源庫、醫生在線審查終端和抽檢驗證模塊；用戶終端通過通訊服務器與AI篩查大數據平臺信號連接；AI篩查大數據平臺包括智能學習算法模塊、圖像處理模塊和通訊模塊；AI篩查大數據平臺集成有報告生成模塊和診斷結果上傳模塊；醫生在線審查終端在線查閱用戶端提交的圖像；本發明具有AI診斷和醫生在線診斷雙重保障，提高診斷準確性；通過大量數據的運算處理，并進行深度學習后不斷完善圖像處理模型，提高AI篩查大數據平臺的準確性，有利于降低醫生的勞動強度；提高診斷效率，提高遠程醫療的實用性和便攜性的特點。

技術領域

本發明涉及遠程醫療技術領域，尤其涉及一種用于遠程醫療的視頻通訊裝置。

背景技術

現有技術中患者在進行醫學影像檢查后，需要等待較長時間獲取樣片；之后將樣片帶回主治醫生手中，經過主治醫生查看后得到檢查結果；進行多項檢查時費時費力，同時給醫生增加了工作量；隨著科技的進步和社會發展，遠程診療逐漸走進大眾視野中；但是遠程診療過程中存在查看樣片不方便，溝通不便利，操作繁瑣的問題，無法滿足實際需要。

為解決上述問題，本申請中提出一種用于遠程醫療的視頻通訊裝置。

發明內容

(一)發明目的

為解決背景技術中存在的技術問題，本發明提出一種用于遠程醫療的視頻通訊裝置，具有AI診斷和醫生在線診斷雙重保障，提高診斷準確性；通過大量數據的運算處理，并進行深度學習后不斷完善圖像處理模型，提高AI篩查大數據平臺的準確性，有利于降低醫生的勞動強度；提高診斷效率，提高遠程醫療的實用性和便攜性的特點。

(二)技術方案

為解決上述技術問題，本發明提供了一種用于遠程醫療的視頻通訊裝置，包括用戶終端、AI篩查大數據平臺、數據資源庫、醫生在線審查終端和抽檢驗證模塊；

用戶終端通過通訊服務器與AI篩查大數據平臺信號連接；

AI篩查大數據平臺包括智能學習算法模塊、圖像處理模塊和通訊模塊；

基于智能學習算法模塊生成處理模型并通過數據處理工作站、web和手機APP發布模型；

圖像處理模塊對原始圖像進行處分分析和切割；

通訊模塊用于與通訊服務器信號連接；

AI篩查大數據平臺集成有報告生成模塊和診斷結果上傳模塊；報告生成模塊生成基于AI篩查大數據平臺的檢查報告，診斷結果上傳模塊將檢查報告上傳至用戶端；

數據資源庫存儲基本病例樣本供智能學習算法模塊學習；

醫生在線審查終端在線查閱用戶端提交的圖像，并進行在線審查判斷，并生成檢查報告；

抽檢驗證模塊將基于AI篩查大數據平臺的檢查報告發送至醫生在線審查終端，并與醫生在線審查獲得的檢查報告進行比對。

優選的，用戶終端包括顯示模塊、通訊模塊和圖像掃描模塊；

顯示模塊顯示檢查報告；通訊模塊與通訊服務器實時連接；圖像掃描模塊掃描用戶終端的圖片。

優選的，用戶終端集成在CT機取片機、核磁共振取片機和數字乳腺取片機上。

優選的，圖像掃描模塊包括條形碼掃描模塊和二維碼掃描模塊。

優選的，顯示模塊上顯示移動支付二維碼，顯示模塊上集成有人臉識別模塊。

優選的，智能學習算法模塊基于卷積自編碼器、遷移學習、卷積神經網絡和對抗學習技術進行深度學習。