[發明專利]一種中醫臨床決策支持系統及方法有效
| 申請號: | 202110488744.2 | 申請日: | 2021-05-06 |
| 公開(公告)號: | CN113077873B | 公開(公告)日: | 2022-11-22 |
| 發明(設計)人: | 夏彬彬;丁彥;尹小龍;代玉興;駱歆遠;李海銘 | 申請(專利權)人: | 井頤醫療信息技術(杭州)有限公司 |
| 主分類號: | G16H20/90 | 分類號: | G16H20/90;G16H50/70;G16H70/40;G06F40/295;G06N5/00 |
| 代理公司: | 杭州九洲專利事務所有限公司 33101 | 代理人: | 張羽振 |
| 地址: | 311200 浙江省杭州市蕭山區*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 中醫 臨床 決策 支持系統 方法 | ||
本發明涉及一種中醫臨床決策支持系統,包括步驟:選擇醫學證據,抽取醫學實體及醫學實體關系;根據抽取的醫學實體及醫學實體關系來構建數據集;通過圖譜構建和更新模塊來構建醫學知識圖譜;通過患者管理模塊添加患者,錄入患者的個人基本信息;醫生通過門診管理模塊,查看門診信息并進行門診,根據患者描述錄入癥狀匯總信息。本發明的有益效果是:為醫生,特別是醫學經驗不足的基層醫生,根據患者的主訴、現病史和各項檢查結果等癥狀匯總信息;解決醫生問診和臨床經驗不足的問題,輔助醫生快捷有效地診斷疾病和擬定合適的治療方案;持續提高醫學知識圖譜的循證推理能力。
技術領域
本發明屬于中醫輔助診療領域,尤其涉及一種中醫臨床決策支持系統及方法。
背景技術
隨著現代生活水平的不斷提高,生活節奏的加快,人們的工作生活壓力也在不斷增加,越來越多的人處于亞健康狀態,并且導致各種老齡化疾病的大量出現。伴隨著人們對中醫的認識水平的提高,越來越多的人傾向采用中醫治療和調理身體。中醫,也稱漢醫,是長期醫療實踐逐步形成并發展成的醫學理論體系,通過“望聞問切”四診合參的方法分析人體內五臟六腑、經絡關節、氣血津液的變化,使用中藥、針灸、推拿、按摩、拔罐、氣功、食療等多種治療手段,使人體達到陰陽調和而康復。
然而采用中醫進行疾病的診斷和治療要求醫生具備一定的醫學水平和臨床經驗,但部分醫生,特別是經驗不足的基層醫生,缺乏長時間的臨床指導和經驗,與名老中醫在醫學水平和臨床經驗上存在著不小的差異。因此,如何為廣大醫生實現一種智能化的臨床決策支持系統成為迫切需要解決的問題。
發明內容
本發明的目的是克服現有技術中的不足,提供一種中醫臨床決策支持系統及方法。
這種中醫臨床決策支持系統,包括:圖譜構建和更新模塊、患者管理模塊、門診管理模塊和療效反饋模塊;患者管理模塊向門診管理模塊提供患者的門診記錄,門診管理模塊向療效反饋模塊提供門診信息,療效反饋模塊向圖譜構建和更新模塊提供療效反饋,圖譜構建和更新模塊向門診管理模塊提供其構建的醫學知識圖譜;圖譜構建和更新模塊用于深度學習分類模型學習權重、構建和更新醫學知識圖譜;患者管理模塊用于查看管理患者的個人基本信息和門診記錄;門診管理模塊用于醫生查看門診信息并進行門診;療效反饋模塊用于反饋患者服用醫生所開處方一段時間后的效果。
這種中醫臨床決策支持系統的工作方法,包括以下步驟:
S1、選擇醫學證據,抽取醫學實體及醫學實體關系;
S2、根據步驟S1抽取的醫學實體及醫學實體關系來構建數據集,基于預訓練語言模型BERT和注意力機制構建深度學習分類模型,通過圖譜構建和更新模塊來訓練深度學習分類模型中醫學實體間的權重;
S21、通過預訓練語言模型BERT獲得每條醫學證據中每個實體的隱藏層輸出,用hi表示第i個實體的隱藏層輸出,獲得隱藏層輸出hi的隱藏信息ui:
ui=tanh(Wwhi+bw)
上式中,Ww為權重矩陣,bw為對應的偏置項;hi為第i個實體的隱藏層輸出,ui為隱藏層輸出的隱藏信息;
S22、獲得醫學證據中每個實體的權重αi:
上式中,αi為醫學證據中每個實體的權重,ui為隱藏層輸出的隱藏信息,uw為隨機初始化的詞語級上下文向量,n表示醫學證據的實體數量;
S23、通過加權求和獲得每條醫學證據的向量表示,第i條醫學證據的向量表示為:
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