本發(fā)明涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)，具體為一種基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在傳統(tǒng)的醫(yī)療環(huán)境中，醫(yī)生需要依靠專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)來分析患者的癥狀和體征，這需要大量的時間和精力，此外，近年來醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集和記錄越來越完善，每名患者的數(shù)據(jù)量和種類變得十分龐大，在進(jìn)行病癥診斷時，手動篩選和分析這些數(shù)據(jù)是一個巨大的挑戰(zhàn)，因此，迫切需要一種能夠幫助醫(yī)生高效分析醫(yī)療數(shù)據(jù)的工具，目前存在的醫(yī)療管理系統(tǒng)或分析工具，這些工具大多依賴手工處理病人的電子健康記錄、檢驗(yàn)結(jié)果大量醫(yī)療數(shù)據(jù)，其處理速度慢，難以快速準(zhǔn)確地識別出關(guān)鍵的醫(yī)療事件或潛在的健康風(fēng)險。

2、如何有效利用這些數(shù)據(jù)成為了醫(yī)生和醫(yī)療機(jī)構(gòu)面臨的重要挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法效率較低，且數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性受限于數(shù)據(jù)采集和記錄過程中的錯誤或偏差，無法滿足現(xiàn)代醫(yī)療需求，因此，需要一個能夠提高醫(yī)療數(shù)據(jù)分析效率和準(zhǔn)確性的系統(tǒng)來幫助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診療決定，為此，我們提出了一種基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)來解決上述問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述能夠自動處理大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，并生成高質(zhì)量的診斷結(jié)果，減少醫(yī)生所需手動分析數(shù)據(jù)的時間，提高工作效率目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)輸入模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、人工智能分析模塊、模型訓(xùn)練與優(yōu)化模塊和輸出模塊；

3、所述數(shù)據(jù)處理模塊負(fù)責(zé)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，消除輸入數(shù)據(jù)中的錯誤、不一致性以及無效的數(shù)據(jù)；

4、所述人工智能分析模塊是將處理后的數(shù)據(jù)輸入至智能算法中，所述人工智能分析模塊是將處理后的數(shù)據(jù)輸入至智能算法中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征提取和模式識別，提取有用的特征，反映疾病的發(fā)展過程和患者的臨床表現(xiàn)；

5、所述模型訓(xùn)練與優(yōu)化模塊使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法持續(xù)優(yōu)化分析模型，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立模型，通過現(xiàn)有病例訓(xùn)練模型，讓它能夠?qū)W習(xí)和理解不同疾病的癥狀和治療方法之間的關(guān)系，使其能夠理解數(shù)據(jù)中的特征信息。

6、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述數(shù)據(jù)輸入模塊負(fù)責(zé)收集患者的各種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如電子病例、放射影像，從不同的醫(yī)療記錄、檢查結(jié)果、生理指標(biāo)來源收集全面的患者的醫(yī)療信息。

7、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述數(shù)據(jù)處理模塊消除輸入數(shù)據(jù)中的錯誤和不一致性，以及無效的數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，識別和提取出能夠反映疾病特征的數(shù)據(jù)。

8、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述輸出模塊則會將分析結(jié)果呈現(xiàn)給醫(yī)生，并提供輔助決策的建議，匯總分析結(jié)果，生成定制化報告。

9、一種基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，其特征在于，包括以下步驟：

10、s1、用戶界面的建立

11、建立一個用戶界面，用戶需要將包括病歷、檢查報告以及影像資料在內(nèi)的各類醫(yī)療數(shù)據(jù)導(dǎo)入系統(tǒng),醫(yī)生或其他醫(yī)療專業(yè)人員可以通過系統(tǒng)輸入患者的相關(guān)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)接收和處理患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，供查看；

12、s2、數(shù)據(jù)處理和特征提取

13、系統(tǒng)將自動對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和特征提取，利用nlp技術(shù)解析和理解病人描述或醫(yī)生記錄的病史、癥狀非結(jié)構(gòu)化文本；

14、s3、建模分析

15、找到歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練合適的算法模型，系統(tǒng)通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，建立數(shù)據(jù)模型，能夠根據(jù)醫(yī)療專業(yè)知識進(jìn)行語義解析、分類歸納；

16、s4、分析報告

17、通過步驟s3中的通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn輸出預(yù)測結(jié)果，并形成相應(yīng)的分析報告，最后輸出分析結(jié)果，輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷和治療，最后生成分析結(jié)果供醫(yī)護(hù)人員參考；

18、s5、結(jié)果展示模塊

19、將分析和預(yù)測的結(jié)果以直觀的方式展示給系統(tǒng)用戶。

20、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述步驟s3中基于人工智能算法，能夠從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中識別和提取關(guān)鍵信息，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)處理算法、醫(yī)學(xué)知識和人工智能專家系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合起來；所述步驟s5中用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)或?qū)Ｓ媒K端訪問醫(yī)療數(shù)據(jù)分析輔助系統(tǒng)，輸入待分析的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

21、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述步驟s2中利用nlp技術(shù)對文本進(jìn)行分析，識別關(guān)鍵詞、實(shí)體以及語義信息，識別出病史、主訴、診斷、檢查結(jié)果與治療的重要數(shù)據(jù)；需要nlp引擎以及算法庫配合使用；

22、nlp引擎：負(fù)責(zé)文本的預(yù)處理和語義解析；

23、算法庫：包括各類nlp算法，用于不同層面的文本處理。

24、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述步驟s5中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，系統(tǒng)能夠更好地處理圖像和文本數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，提高診斷的準(zhǔn)確性，配合高斯混合模型進(jìn)行分析處理，設(shè)隨機(jī)變量x，計算公式為：

25、

26、其中：k代表該分布由k個高斯分量組成；

27、ωk就是每個分量n(x1μk，∑k)的權(quán)重；

28、μk是第k個高斯分量的平均向量；∑k是第k個高斯分量的協(xié)方差矩陣；

29、n(x1μk，∑k)為第k個分量的多元正態(tài)密度函數(shù)。

30、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述利用nlp引擎負(fù)責(zé)文本的預(yù)處理和語義解析的步驟如下：

31、1)文本接收：首先將病人的醫(yī)療記錄文本輸入系統(tǒng)；

32、2)文本預(yù)處理：對輸入的文本進(jìn)行分詞、去除停用詞預(yù)處理操作；

33、3)語義分析：利用預(yù)訓(xùn)練的或自定義的語義分析模型，解析文本內(nèi)容，識別和標(biāo)注出醫(yī)療記錄中的關(guān)鍵信息；

34、4)結(jié)果輸出：提取并呈現(xiàn)解析后的關(guān)鍵信息，包括但不限于病人病史、癥狀描述、診斷建議；

35、5)相關(guān)性結(jié)果的評分：實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的文檔相似度計算，提高搜索結(jié)果的相關(guān)性。

36、進(jìn)一步優(yōu)化本技術(shù)方案，所述相關(guān)性評分將詞頻tf與逆文檔頻率idf相乘，得到當(dāng)前詞項(xiàng)的tf-idf值，結(jié)合tf-idf方法來評估查詢與數(shù)據(jù)庫中信息的相關(guān)性，計算公式為：tf-idf(t，d)tf(t，d)idf(t)；

37、其中，tf(t，d)是詞t在文檔d中的頻率，idf(t)是逆文檔頻率，計算為n是文檔總數(shù)，nt是包含詞t的文檔數(shù)目。

38、有益效果

39、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了一種基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，具備以下有益效果：

40、1、該基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，利用訓(xùn)練好的模型自動解析，提取關(guān)鍵信息并進(jìn)行計算分析，隨后生成易于理解的報告，幫助醫(yī)生更快、更準(zhǔn)確地診斷病情、調(diào)整治療方案或進(jìn)行其他醫(yī)療決策，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)來處理和分析各類醫(yī)療數(shù)據(jù)，從而提供準(zhǔn)確、及時的醫(yī)療診斷和治療建議，提高醫(yī)療服務(wù)效率和質(zhì)量，能夠快速、準(zhǔn)確地從多種多樣且復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有用的信息，支持醫(yī)生更有效地進(jìn)行診斷和治療，并通過深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度。

41、2、該基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，通過全面收集患者的各類醫(yī)療記錄與檢查數(shù)據(jù)、采用科學(xué)合理的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取、基于大量歷史案例訓(xùn)練及優(yōu)化算法模型，使系統(tǒng)能夠有效地識別各種疾病的模式與趨勢，系統(tǒng)不僅能夠?qū)Ξ?dāng)前患者的信息進(jìn)行精準(zhǔn)分析，能夠預(yù)測其疾病的潛在發(fā)展，幫助臨床醫(yī)生事先采取預(yù)防措施，支持更好的疾病診斷和治療決策，從而提高患者醫(yī)療服務(wù)的整體水平，提高醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。

42、3、該基于人工智能醫(yī)療數(shù)據(jù)分析用輔助系統(tǒng)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)常用于圖像數(shù)據(jù)分析，比如x光片、ct掃描、眼底圖像；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn):常用于序列數(shù)據(jù)分析，比如患者電子病歷、醫(yī)學(xué)報告；通過構(gòu)建和訓(xùn)練合適的nlp模型，對非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療文本進(jìn)行有效的解析，實(shí)現(xiàn)了對病歷數(shù)據(jù)的快速準(zhǔn)確處理，充分發(fā)揮出文本數(shù)據(jù)中的隱藏信息對醫(yī)療服務(wù)的價值，此外，將解析結(jié)果以結(jié)構(gòu)化或可視化的形式呈現(xiàn)給用戶，為醫(yī)生提供了直觀的決策支持。