[發明專利]基于中醫大數據分析的人工智能輔助診斷方法及系統

在審

• 申請號: 202310411425.0
• 申請日: 2023-04-18
• 公開（公告）號: CN116364278A
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 李強;董小艷;劉鑫燁;陳玲;唐振華;黃宇輝;張彬彬;汪厚蓮;胡明岸;姚偉平
• 申請（專利權）人: 湖南中醫藥高等專科學校
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H50/70;G16H20/90;G06N3/084
• 代理公司: 合肥正則元起專利代理事務所(普通合伙) 34160
• 代理人: 王玉

本發明公開了基于中醫大數據分析的人工智能輔助診斷方法及系統，涉及中醫數據分析技術領域，包括數據上傳模塊、模型創建模塊、數據分類模塊以及數據監測模塊；所述模型創建模塊用于基于AI深度學習算法分析得到特征診斷模型，其中模型創建模塊分析的數據來源為大數據開源庫中存儲的數據；所述數據上傳模塊用于管理人員上傳待識別的中醫數據至云端服務器；所述數據分類模塊用于對云端服務器中緩存的中醫數據進行識別優值分析，生成中醫數據的識別優先表；所述云端服務器用于根據識別優先表依次將待識別的中醫數據傳輸至輔助診斷模塊進行特征診斷，得到中醫診斷數據；使得識別優值高的中醫數據優先進行輔助診斷，提高輔助診斷效率。

技術領域

本發明涉及中醫數據分析技術領域，具體是基于中醫大數據分析的人工智能輔助診斷方法及系統。

背景技術

如今人工智能技術日漸成熟，人工智能跨領域強，它可以和很多種技術結合形成一種新的技術手段，其在輔助治療領域的應用也越來越熱門；

然而實際上，在中醫的分析與診斷中病人的癥候特征或外部環境特征在數據處理技術中存在難題，即無法將判斷的特征表征為人工智能可識別元素，所以人工智能技術在中醫的直接分析與診斷領域無法融入；同時現有的人工智能輔助診斷系統無法智能區分識別優值高的中醫數據進行輔助診斷，導致輔助診斷效率低下，基于以上不足，本發明提出基于中醫大數據分析的人工智能輔助診斷方法及系統。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出基于中醫大數據分析的人工智能輔助診斷方法及系統。

為實現上述目的，根據本發明的第一方面的實施例提出基于中醫大數據分析的人工智能輔助診斷系統，包括數據上傳模塊、模型創建模塊、數據分類模塊以及數據監測模塊；

所述模型創建模塊用于基于AI深度學習算法分析得到特征診斷模型，其中模型創建模塊分析的數據來源為大數據開源庫中存儲的數據；

所述數據上傳模塊用于管理人員上傳待識別的中醫數據至云端服務器；所述數據分類模塊用于對云端服務器中緩存的中醫數據進行識別優值分析，生成中醫數據的識別優先表；具體分析步驟為：

自動從云平臺中調取所述中醫數據的觀測系數GC；獲取所述中醫數據的數據量為LZ；獲取所述中醫數據對應的病患身份；

根據所述病患身份調取對應病患的電子病歷信息，根據所述電子病歷信息進行診療系數ZL評估，利用公式SY＝GC×b1+LZ×b2+ZL×b3計算得到所述中醫數據的識別優值SY，其中b1、b2、b3均為比例因子；

將待識別的中醫數據按照識別優值SY大小進行排序，生成中醫數據的識別優先表；并將中醫數據的識別優先表反饋至云端服務器；

所述云端服務器用于根據識別優先表依次將待識別的中醫數據傳輸至輔助診斷模塊；所述輔助診斷模塊用于將接收到的中醫數據輸入至特征診斷模型，得到識別結果并將識別結果存儲至大數據開源庫；所述識別結果為中醫診斷數據。

進一步地，所述數據監測模塊與云端服務器相連接，用于對云端服務器內緩存的中醫數據進行檢索查閱監測；具體監測步驟為：

當監測到中醫數據被檢索查閱時，自動倒計時，倒計時時長為T2時間，T2為預設值；在倒計時階段繼續對中醫數據進行檢索查閱監測；

當再次監測到中醫數據被檢索查閱時，則倒計時自動歸為原值，重新按照T2進行倒計時；否則倒計時歸零，停止計時；

統計倒計時階段中醫數據被檢索查閱的次數為檢索頻次JP1，統計倒計時階段的持續時長為檢索持續時長JPT；利用公式GC＝JP1×r1+JPT×r2計算得到中醫數據的觀測系數GC；其中r1、r2均為系數因子；所述數據監測模塊用于將中醫數據的觀測系數GC打上時間戳并存儲至云平臺。

進一步地，根據電子病歷信息進行診療系數ZL評估，具體包括：