基于大数据的医疗辅助决策系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的医疗辅助决策系统，包括信息导入模块、人机交互模块、信息处理模块和信息储存模块，所述人机交互模块分别与信息处理模块和信息导入模块相连，用于传递用户症状信息至信息导入模块内，并接收信息处理模块处理后的数据信息，且在人机交互模块相连的显示屏上进行显示最终确认的病状，所述信息导入模块还连接有信息处理模块，用于接收将人机交互模块传递的信息，并将信息直接传递到信息处理模块内进行处理，所述信息处理模块还连接有信息储存模块，用于接收信息导入模块传递症状信息，并对症状信息进行分类整理。该基于大数据的医疗辅助决策系统，极大的提高诊断的正确率和效率，使用户检测的更加放心。

Medical Assistant Decision-making System Based on Big Data

The invention discloses a medical assistant decision-making system based on large data, which includes information import module, human-computer interaction module, information processing module and information storage module. The human-computer interaction module is connected with information processing module and information import module respectively, and is used to transmit user symptoms information to information import module, and receive data information processed by information processing module. The information import module is also connected with an information processing module, which receives the information transmitted by the human-computer interaction module and transmits the information directly to the information processing module for processing. The information processing module is also connected with an information storage module for receiving the information import module for transmitting. Symptom information and classification of symptoms information. The medical assistant decision-making system based on large data greatly improves the accuracy and efficiency of diagnosis, and makes user detection more assured.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的医疗辅助决策系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及基于大数据的医疗辅助决策系统。
技术介绍
随着信息时代的发展，信息量呈爆炸性增长，产生了巨量数据。大数据是医学的重要应用领域，大数据分析为许多医学问题的解决提供了新途径。病患个体差异大，医疗疾病种类繁多，复合疾病常见且关系复杂，目前医院各科室之间关联不强，各科专职各自部分，风险最终由病人承担。但是，人是一个整体，当某一个部位或者器官病变时，往往会产生联锁反应，导致其他部位或者器官出现症状。同时，很久以前受过的伤，可能会导致以后某些部位出现问题。所以，现有医院诊断方式难以兼顾各关联器官和历史症状。即使，多医生多部门一起协同诊断，诊断很难标准化和自动化，使得原本紧张的医疗资源更是捉襟见肘；而医疗过程缺乏病人的主动参与，或者临时提供的症状信息不足，再加上医生的工作强度大，存在许多误诊漏诊现象，造成了医患关系紧张的问题。因此随着互联网和医疗技术的进步，大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径。而现有的医疗辅助服务系统在在医疗检测的服务中，其分析效率慢，诊断结果的正确率低，无法满足现阶段人们的需求，从而给医疗辅助服务的发展带来了难题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的医疗辅助决策系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的医疗辅助决策系统，包括信息导入模块、人机交互模块、信息处理模块和信息储存模块，所述人机交互模块连接与信息处理模块和信息导入模块相连，用于传递用户症状信息至信息导入模块内，并接收信息处理模块处理后的数据信息，且在人机交互模块相连的显示屏上进行显示最终确认的病状，所述信息导入模块还连接有信息处理模块，用于接收将人机交互模块传递的信息，并将信息直接传递到信息处理模块内进行处理，所述信息处理模块还连接有信息储存模块，用于接收信息导入模块传递症状信息，并对症状信息进行分类整理后，与获取信息储存模块内的大量病例信息进行对比较，得到匹配率在％-％之间的各病例，所述信息储存模块为用于存储大量病例数据及匹配后的间歇性结果数据的大数据病例库。优选的，所述信息处理模块包括信息分析模块和信息确定模块，其中所述信息分析模块用于对接收数据的分析和匹配，分别连接信息储存模块和信息确定模块，所述信息确定模块用于将分析完成后的数据进行排序比较，得到确诊信息。优选的，所述信息分析模块包括分类模块、关键词提取模块、搜索模块和匹配模块，所述分类模块用于接收信息导入模块传递来的症状信息，并将症状信息分为症状一、症状二、症状三、症状四……症状N，之后传递至关键词提取模块和搜索模块，为搜索模块传递初步的搜索信号。优选的，所述关键词提取模块用于将分类模块建立的各种症状信息内的关键词进行提取，并传递至匹配模块内，所述匹配模块还连接有信息储存模块，用于将提取后的关键词与信息储存模块内的大量病例数据进行匹配，并再次传递给搜索模块搜索信息，所述搜索模块用于将分类模块传递的症状信息在匹配模块匹配完成后的带有关键词的大量病例数据进行对比，得到每一症状下的具体的病例数据信息，并传递到信息确定模块内。优选的，所述信息确定模块包括比较模块、排序模块和确诊模块，所述比较模块用于接收搜索模块传递到搜索信息，并将每一组症状对应的病例数量进行比较，比较完成后传递至排序模块内，所述排序模块用于将比较完成后的各症状按所占病例数量的大小进行排序，排序完成后传递至确诊模块，所述确诊模块用于将用户各症状所占最多病例的具体病状信息进行提取，并传递至人机交互模块内，从而确定用户的具体病状信息。优选的，所述人机交互模块采用仿真学呈现三维人体仿真模型，注入病人历史症状数据和当前症状数据，在三维人体仿真模型的各人体器官上标注，通过功能医学溯源病人的身体状况，然后发送给所述信息导入模块。优选的，通过后台数据库注入历史症状数据，在三维人体仿真模型的各人体器官上标注；病人在三维人体仿真模型的各人体器官上标注当前症状数据。优选的，通过功能医学溯源的病人身体状况，包含各症状器官之间逻辑关联。本专利技术的技术效果和优点：本专利技术通过设置有信息处理模块、信息导入模块和信息储存模块，将整体的问诊方案与大数据病例库中进行匹配，获得匹配率在80％-90％之间的各病例，并按相似或相同病例各自的数量，一次排序，最终确定用户可能所患的病例，并且通过在三维人体仿真模型的各人体器官上标注各类症状，利用功能医学体现各症状器官之间逻辑关联，提供准确全面的问诊信息，极大的提高诊断的正确率和效率，使用户检测的更加放心，解决了用户对自己病状无法确定的问题，实用性更高，满足了现阶段人们的需求。附图说明图1为本专利技术的结构框图；图2为本专利技术的信息处理模块内部结构框图。图中：1人机交互模块、2信息导入模块、3信息处理模块、4信息储存模块、5信息分析模块、6信息确定模块、7分类模块、8关键词提取模块、9匹配模块、10搜索模块、11比较模块、12排序模块、13确诊模块。具体实施方式下面将结合附图对本专利技术作进一步说明。本专利技术提供了如图1-2所示的一种基于大数据的医疗辅助决策系统，包括信息导入模块2、人机交互模块1、信息处理模块3和信息储存模块4，所述人机交互模块1分别与信息处理模块3和信息导入模块2相连，用于传递用户症状信息至信息导入模块2内，并接收信息处理模块3处理后的数据信息，且在人机交互模块1相连的显示屏上进行显示最终确认的病状，所述信息导入模块2还连接有信息处理模块3，用于接收将人机交互模块1传递的信息，并将信息直接传递到信息处理模块3内进行处理，所述信息处理模块3还连接有信息储存模块4，用于接收信息导入模块2传递症状信息，并对症状信息进行分类整理后，与获取信息储存模块4内的大量病例信息进行对比较，得到匹配率在80％-90％之间的各病例，所述信息储存模块4为用于存储大量病例数据及匹配后的间歇性结果数据的大数据病例库。其中，人机交互模块1采用仿真学呈现三维人体仿真模型，通过后台数据库注入历史症状数据，在三维人体仿真模型的各人体器官上标注；同时，病人在三维人体仿真模型的各人体器官上标注当前症状数据。然后，通过功能医学仿真模拟病人成长经历，溯源病人的身体状况(包含各症状器官之间逻辑关联)，并发送给信息导入模块2。信息处理模块3包括信息分析模块5和信息确定模块6，其中所述信息分析模块5用于对接收数据的分析和匹配，分别连接信息储存模块4和信息确定模块6，所述信息确定模块6用于将分析完成后的数据进行排序比较，得到较为精确的确诊信息。所述信息分析模块5包括分类模块7、关键词提取模块8、搜索模块10和匹配模块9，所述分类模块7用于接收信息导入模块2传递来的症状信息，并将症状信息分为症状一、症状二、症状三、症状四……症状N，之后传递至关键词提取模块8和搜索模块10，为搜索模块10传递初步的搜索信号。所述关键词提取模块8用于将分类模块7建立的各种症状信息内的关键词进行提取，并传递至匹配模块9内，所述匹配模块9还连接有信息储存模块4，用于将提取后的关键词与信息储存模块4内的大量病例数据进行匹配，并再次传递给搜索模块10搜索信息，所述搜索模块10用于将分类模块7传递的症状信息在匹配模块9匹配完成后的带有关键词的大量病例本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的医疗辅助决策系统，包括信息导入模块(2)、人机交互模块(1)、信息处理模块(3)和信息储存模块(4)，其特征在于：所述人机交互模块(1)分别与信息处理模块(3)和信息导入模块(2)相连，用于传递用户症状信息至信息导入模块(2)内，并接收信息处理模块(3)处理后的数据信息，且在人机交互模块(1)相连的显示屏上进行显示最终确认的病状，所述信息导入模块(2)还连接有信息处理模块(3)，用于接收将人机交互模块(1)传递的信息，并将信息直接传递到信息处理模块(3)内进行处理，所述信息处理模块(3)还连接有信息储存模块(4)，用于接收信息导入模块(2)传递症状信息，并对症状信息进行分类整理后，与获取信息储存模块(4)内的大量病例信息进行对比较，得到匹配率在80％‑90％之间的各病例，所述信息储存模块(4)为用于存储大量病例数据及匹配后的间歇性结果数据的大数据病例库。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的医疗辅助决策系统，包括信息导入模块(2)、人机交互模块(1)、信息处理模块(3)和信息储存模块(4)，其特征在于：所述人机交互模块(1)分别与信息处理模块(3)和信息导入模块(2)相连，用于传递用户症状信息至信息导入模块(2)内，并接收信息处理模块(3)处理后的数据信息，且在人机交互模块(1)相连的显示屏上进行显示最终确认的病状，所述信息导入模块(2)还连接有信息处理模块(3)，用于接收将人机交互模块(1)传递的信息，并将信息直接传递到信息处理模块(3)内进行处理，所述信息处理模块(3)还连接有信息储存模块(4)，用于接收信息导入模块(2)传递症状信息，并对症状信息进行分类整理后，与获取信息储存模块(4)内的大量病例信息进行对比较，得到匹配率在80％-90％之间的各病例，所述信息储存模块(4)为用于存储大量病例数据及匹配后的间歇性结果数据的大数据病例库。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的医疗辅助决策系统，其特征在于：所述信息处理模块(3)包括信息分析模块(5)和信息确定模块(6)，其中所述信息分析模块(5)用于对接收数据的分析和匹配，分别连接信息储存模块(4)和信息确定模块(6)，所述信息确定模块(6)用于将分析完成后的数据进行排序比较，得到确诊信息。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的医疗辅助决策系统，其特征在于：所述信息分析模块(5)包括分类模块(7)、关键词提取模块(8)、搜索模块(10)和匹配模块(9)，所述分类模块(7)用于接收信息导入模块(2)传递来的症状信息，并将症状信息分为症状一、症状二、症状三、症状四……症状N，之后传递至关键词提取模块(8)和搜索模块(10)，为搜索模块(10)传递初步的搜索信号。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的医疗辅助决策系统，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓炎泽，
申请(专利权)人：上海元荷生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31