[發明專利]智慧診療云平臺

在審

• 申請號: 202210165291.4
• 申請日: 2022-02-23
• 公開（公告）號: CN114566243A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 吳金龍;吳曉安
• 申請（專利權）人: 西安朝陽醫療信息產業有限責任公司
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H40/20;G16H50/20;G16H50/70;G16H70/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

智慧診療云平臺，主要采用大數據、神經網絡和區塊鏈等技術，創建AI專家大腦，以獨創的思維模式，模仿人類認知特征，自動優化診療模型。應用效果，來自專家，超越專家。醫務人員邊使用、邊學習、邊提高、邊優化，不斷提高診斷準確率，減少誤診和漏診；優化治療方案，提高治愈率。挖掘優質醫療資源，提升醫療行業整體水平，實現優質醫療資源共享。

技術領域

本發明應用于醫療領域，涉及一套基于大數據機器學習的優化診斷模型和治療模型設計方案和技術解決方案，以優化診療模型為核心的智慧診療云平臺。

背景技術

1956年人工智能(AI)開始成為獨立的研究領域，20世紀前，國內外對AI在醫療領域的研究集中在臨床知識庫上，但由于大多數臨床知識庫必須運行在LISP設備上。而由于當時LISP設備尚不能聯網且價格昂貴等原因，臨床知識庫并沒有廣泛地應用于臨床中。2000年-2015年期間，國外的研究重點為AI在臨床知識庫外的應用，如手術機器人應用落地、鼓勵發展電子病歷等。而中國仍以研究更多類疾病的臨床知識庫為主，發展相對緩慢。2015年-2017年，由于AI在圖像識別方面的準確率有大幅度提升，AI+影像得以快速發展。得益于在臨床知識庫的長期研究，CDSS產品走向成熟。2018年后，中國AI+醫療進入穩定發展階段，智慧病案等新產品相繼面世。

目前傳統的機器學習和深度學習算法已被廣泛得應用在處理臨床研究和醫療服務中的結構化數據，如醫學影像數據、基因數據和生物標志物數據；而非結構化數據，如人工筆記、醫學期刊與患者調查等則依靠專門的醫學自然語言處理技術來分析。在PubMed公開數據中，2012-2020年在醫學文獻中使用到的熱門機器學習算法和深度學習算法主要包括：1)支持向量機(38％)，主要應用于識別成像生物標志物和醫療影像分析；2)神經網絡(34％)，主要應用于生化分析、圖像分析和藥物開發；3)邏輯回歸(4％)，主要用于疾病風險評估和臨床決策輔助系統。

經過20多年信息化發展，國內沉淀了一定的數據。過去，由于以錢財物管理為主，把手工病歷變成電子病歷，沒有深入研究設計“問診、體征、檢驗檢查等與診斷的邏輯關系，治療方案與臨床療效評價的邏輯關”的解決方案，用過去20多年數據，研究診療人工智能，顯然不合適。

發明內容

智慧診療云平臺，采用大數據、神經網絡和區塊鏈等技術，創建AI專家大腦，優化診療模型。挖掘優質醫療資源，不斷提高診斷準確率、減少誤診率和漏診率，提高治愈率。實現優質醫療資源共享，讓專家工作經驗與普通醫生共享，研究團隊模仿人類認知模式，以獨創的思維模式，創建專家診療模型。采用大數據、AI機器深度學習等技術，邊使用、邊優化專家診療模型，隨著應用數據增加，診療模型自動優化，不斷提高準確率和治愈率。

智慧診療云平臺，利用AI技術，尋找診療內在規律，通過深度機器學習，自動優化診療方案，給醫務人員提供更精準診療決策方案！建立AI專家大腦，自動優化診療方案(如：聚百慧診斷模型圖2和聚百慧治療模型圖3)，挖掘診斷準確率(提升30-40％)和治愈率潛力，提升醫院整體醫療水平！優質醫療資源共享，專家效能放大12倍，邊使用、邊學習、邊提高，解決人才培養瓶頸；快速培養優秀人才，降低人才培養成本。功能模塊如下：

系統管理

1.系統參數

2.系統字典

3.數據字典

4.系統日志

用戶管理

1.就診用戶

患者基本信息(包括：姓名、性別、生日、籍貫、民族、學歷、職業和居住地址等)和健康信息。

2.醫務人員

按臨床科室分類，職務，技術職稱，專業特長，個人基本信息等。

3.專家管理

按臨床科室分類，按疾病分類，職務，技術職稱，專業特長，個人基本信息等。

4.醫療機構

醫療機構基本信息。

5.合作單位