[發明專利]基于結構化報告子模板的設計實現診斷邏輯的系統及方法

有效

• 申請號: 202011391510.8
• 申請日: 2020-12-02
• 公開（公告）號: CN112562818B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 薛蘊菁;岳新;孫斌;林霖;曾芳
• 申請（專利權）人: 薛蘊菁;北京賽邁特銳醫療科技有限公司
• 主分類號: G16H15/00
• 分類號: G16H15/00;G16H50/20;G06F40/186
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提供了一種基于結構化報告子模板的設計實現診斷邏輯的系統，包括特征定義模塊，為每個診斷類型的特征描述配置與之對應的CDE集合，CDE集合包括疾病的部位/組織的CDE、影像學表現特征的CDE、臨床表現特征的CDE；上述CDE均由至少一個子CDE組成；診斷類型排序模塊當醫生填寫完核心病灶對應的診斷類型的CDE集合時，對與該CDE集合相關聯的診斷類型按照預設規則進行優先級排序；CDE邏輯推薦模塊當醫生每完成一個排序后的診斷類型下的子CDE時，自動加載下一個子CDE供醫生填寫，直到最后一個CDE集合填寫完；結構化報告生成模塊輸出診斷結論。本發明還公開了一種基于結構化報告子模板的設計實現診斷邏輯的方法。本發明能降低醫生診斷影像的難度，提高了醫生的工作效率。

技術領域

本發明涉及醫療信息領域，更具體地，涉及一種基于結構化報告子模板的設計實現診斷邏輯的系統及方法。

背景技術

影像學診斷的復雜性可以分成多個種類，第一種是只要看到影像學的表現就可以進行診斷，比如骨折；第二種是觀察圖像就知道診斷結論，比如腦溢血，診斷者仍然需要對影像學表現進行細致描述，以便得出更加精準的診斷結論；第三種是按照金標準規定的影像學維度進行分析，按照金標準的推理邏輯給出精確的診斷，比如腫瘤類的TNM分期診斷；還有一種是影像學檢查并不能根據少量的影像學表現馬上得出診斷結論，需要在多種可能性之間進行排除，比如MR頭部增強掃描在四腦室發現T1低信號，DCE明顯強化的占位性病變，可能的治病因素有室管膜瘤、髓母細胞瘤、淋巴瘤、神經膠質瘤、腦膜瘤等超過10種腫瘤的可能性。這就需要通過分析其他影像、臨床特征逐個進行排除。

在任何一個疾病的參考診斷/鑒別診斷領域中，往往都面臨著3-10個表現相似的可能疾病類型。區分它們需要基于“看圖—推理—看圖”的底層邏輯。在這個底層邏輯層面上，參考診斷/鑒別診斷的規則多達6000種以上。

這么多部位的疾病，這么多底層的判斷邏輯，是大大超越人腦的記憶能力的。即便是經常培訓，一個放射科醫生也只能在自己擅長的領域當中比其他人掌握更多的知識，很難在非擅長的領域運用前人已有的知識。

將這些知識內置在結構化報告當中是一個理想的做法。但結構化報告往往模板比較固定，很難支持根據影像學表現動態展示參考診斷/鑒別診斷的邏輯。所以在現有技術中，日常診斷并沒有一個能內置參考診斷/鑒別診斷邏輯的知識化工具給放射科醫生使用，增加了醫生診斷影像的難度，降低了醫生的工作效率。

發明內容

有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種基于結構化報告子模板的設計實現診斷邏輯的系統及方法，定義了一種結構化報告的底層數據維度CDE(Common Data Element)的邏輯構建方法，并依據其邏輯在診療過程中根據醫生對影像特征/臨床特征的判讀，動態生成下一步診斷所需的結構化報告組件的界面，并逐步引導醫生下一步的分析思路，能夠解決現有技術中存在的由于現有的結構化報告中沒有能內置參考診斷/鑒別診斷邏輯的知識化工具給放射科醫生使用而導致增加醫生診斷影像的難度、降低醫生工作效率的問題。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：