一种医疗诊断辅助系统的工作方法技术方案

本发明专利技术提供一种医疗诊断辅助系统的工作方法，包括以下步骤：将症状信息输入服务器中，对患者检查数据采样；服务器识别症状信息中的关键词和相关句，提取相应的关键词；根据从历史病历数据获得的样本训练和统计得到该疾病的详细特征，找出潜在的病患，并刻画出疾病模型；将刻画出的疾病模型与数据库中的诊断模型进行匹配，得出与患者症状信息最接近的诊断模型结果。本发明专利技术通过数据不断积累进一步提高数据分析的准确性，相比现有技术的互联网问诊准确性提高70％，本发明专利技术根据数据的逻辑运算不断扩充新的分析词汇和逻辑算法，通过辅助诊断提高医生诊断能力，降低误诊、漏诊率。医生根据实际情况及本发明专利技术的查询结果，对症下药，可达到100％的准确率。

A working method of medical diagnosis assistant system

The invention provides a working method of a medical diagnosis auxiliary system, which comprises the following steps: inputting symptom information into a server, sampling patient inspection data; the server recognizes keywords and related sentences in symptom information, extracts corresponding keywords; obtains detailed characteristics of the disease according to sample training and statistics obtained from historical medical record data, and finds potential patients, The disease model is matched with the diagnosis model in the database, and the diagnosis model closest to the patient's symptom information is obtained. The invention further improves the accuracy of data analysis through the continuous accumulation of data, which is 70% higher than the accuracy of Internet consultation in the prior art. According to the logical operation of data, the invention continuously expands new analysis vocabulary and logical algorithm, improves the diagnostic ability of doctors through auxiliary diagnosis, and reduces the rate of misdiagnosis and missed diagnosis. According to the actual situation and the query result of the invention, the doctor can prescribe the medicine according to the case, and the accuracy rate can reach 100%.

【技术实现步骤摘要】
一种医疗诊断辅助系统的工作方法
本专利技术涉及医疗诊断
，更具体地说，涉及一种医疗诊断辅助系统的工作方法。
技术介绍
当前疾病的分类越来越细，患者综合病情越来越复杂，对医生的诊疗的要求也越来越高，在医疗资源紧缺的当下，医生每天需要诊断患者的数量也越来越多，导致医生很容易出现记忆错误、混乱的情况发生，难免会造成误诊、漏诊的情况。因此一种能够针对患者的多项检查数据，提供大数据分析推断可能的诊断结果以供医生参考，从而降低漏诊、误诊发生的方法成为当务之急。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提出一种医疗诊断辅助系统的工作方法，解决了由于疾病分类太细、太杂以及医生工作负荷过大，导致医生容易漏诊、误诊的问题。为达到上述目的，本专利技术提供一种医疗诊断辅助系统的工作方法，包括以下步骤：S1、疾病检索。S11、将主诉中的症状信息输入服务器中，对患者检查数据采样，所述检查数据采样包括提取患者本次体检情况以及患者历史检查情况。S12、服务器对所述症状信息进行自然语言处理，识别症状信息中的关键词和相关句，并提取相应的关键词。S2、机器学习。S21、对病理进行分析，找到数据库中特征描述最相近的病例与患者的检查数据关键词进行对比分析，根据从历史病历数据获得的样本训练和统计得到该疾病的详细特征，找出潜在的病患，同时刻画出疾病模型。S22、将刻画出的疾病模型与数据库中的诊断模型进行匹配，得出与该患者所述症状信息最接近的诊断模型结果。S3、展示辅助诊断结果。S31、将本专利技术计算出来的诊断模型结果展示给医生，病患数据信息以扇形图、线形图等多种方式进行统计，并给予一定的诊断参考建议。S32、对就诊过的病患来访情况进行排序和标注，辅助医生回访以及了解病患的病症情况,并及时处理。优选方式下，所述自然语言处理，即为对所述症状信息进行语义特征表示与语义挖掘，采用神经网络提取所述主诉中的内在特征和病理，挖掘所述症状信息中的语义特征。优选方式下，所述历史病历数据包括病患的基本症状、近期的病症、以前的病症历史、最近体检报告，所述以前的病症历史包括既往史、家族史。优选方式下，所述数据库包括病例案件详情，所有患者的历史病历记录，患者的诊断治疗记录、案例，医生临场指南，处理方案和办法，疾病等相关文献、报道等。优选方式下，本专利技术还可以病患自己填写主诉、现病史、既病史及个人信息等数据，将症状信息输入服务器中，根据对应数据查找病症，匹配疾病模型，给予相应的解决方案。本专利技术基于大数据平台，通过数据的不断积累会进一步提高数据分析的准确性，相比现有技术的互联网问诊准确性提高70％。本专利技术根据数据的逻辑运算不断扩充新的分析词汇和逻辑算法，通过辅助诊断提高医生诊断能力，降低误诊、漏诊率。医生根据实际情况及本专利技术的查询结果，对症下药，可达到100％的准确率。附图说明图1是本专利技术具体步骤流程示意图。具体实施方式下面结合说明书附图和具体实施例对本专利技术作进一步解释和说明。对于本专利技术实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。如图1所示，一种医疗诊断辅助系统的工作方法，包括以下步骤：1、疾病检索。(1)医生对病情进行描述，将症状信息输入服务器中，对患者检查数据采样，所述检查数据采样包括提取患者本次体检情况以及患者历史检查情况。(2)服务器对所述症状信息进行自然语言处理，识别症状信息中的关键词和相关句，并提取相应的关键词。所述自然语言处理，即为对所述症状信息进行语义特征表示与语义挖掘，采用神经网络提取所述主诉中的内在特征和病理，挖掘所述症状信息中的语义特征。具体方法是：神经元自动计算特征表示，输出为神经元学习后的特征向量，所述神经网络包括卷积神经网络、递归神经网络等，本专利技术不限于某一种特定的网络。2、机器学习。(1)采用大数据对病理进行分析，找到数据库中特征描述最相近的病例与患者的检查数据关键词进行对比分析，根据从历史病历数据获得的样本训练和统计得到该疾病的详细特征，找出潜在的病患，同时刻画出疾病模型。所述历史病历数据包括病患的基本症状、近期的病症、以前的病症历史、最近体检报告，所述以前的病症历史包括既往史、家族史。(2)将刻画出的疾病模型与数据库中的诊断模型进行匹配，得出与该患者所述症状信息最接近的诊断模型结果。所述数据库包括病例案件详情，所有患者的历史病历记录，患者的诊断治疗记录、案例，医生临场指南，处理方案和办法，疾病等相关文献、报道等。3、展示辅助诊断结果。(1)将本专利技术计算出来的诊断模型结果展示给医生，病患数据信息以扇形图、线形图等多种方式进行统计，并给予一定的诊断参考建议。(2)对就诊过的病患来访情况进行排序和标注，辅助医生回访以及了解病患的病症情况,并及时处理。本专利技术还包括病患自己填写主诉、现病史、既病史及个人信息等数据，将症状信息输入服务器中，根据对应数据查找病症，匹配疾病模型，给予相应的解决方案。以上所述，仅为本专利技术较佳的具体实施方式，但本专利技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本
的技术人员在本专利技术披露的技术范围内，根据本专利技术的技术方案及其专利技术构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医疗诊断辅助系统的工作方法，包括以下步骤：/nS1、疾病检索/nS11、将主诉中的症状信息输入服务器中，对患者检查数据采样，所述检查数据采样包括提取患者本次体检情况以及患者历史检查情况；/nS12、服务器对所述症状信息进行自然语言处理，识别症状信息中的关键词和相关句，并提取相应的关键词；/nS2、机器学习/nS21、对病理进行分析，找到数据库中特征描述最相近的病例与患者的检查数据关键词进行对比分析，根据从历史病历数据获得的样本训练和统计得到该疾病的详细特征，找出潜在的病患，同时刻画出疾病模型；/nS22、将刻画出的疾病模型与数据库中的诊断模型进行匹配，得出与该患者所述症状信息最接近的诊断模型结果；/nS3、展示辅助诊断结果/nS31、将本专利技术计算出来的诊断模型结果展示给医生，病患数据信息以扇形图、线形图等多种方式进行统计，并给予一定的诊断参考建议；/nS32、对就诊过的病患来访情况进行排序和标注，辅助医生回访以及/n了解病患的病症情况,并及时处理。/n

【技术特征摘要】
1.一种医疗诊断辅助系统的工作方法，包括以下步骤：
S1、疾病检索
S11、将主诉中的症状信息输入服务器中，对患者检查数据采样，所述检查数据采样包括提取患者本次体检情况以及患者历史检查情况；
S12、服务器对所述症状信息进行自然语言处理，识别症状信息中的关键词和相关句，并提取相应的关键词；
S2、机器学习
S21、对病理进行分析，找到数据库中特征描述最相近的病例与患者的检查数据关键词进行对比分析，根据从历史病历数据获得的样本训练和统计得到该疾病的详细特征，找出潜在的病患，同时刻画出疾病模型；
S22、将刻画出的疾病模型与数据库中的诊断模型进行匹配，得出与该患者所述症状信息最接近的诊断模型结果；
S3、展示辅助诊断结果
S31、将本发明计算出来的诊断模型结果展示给医生，病患数据信息以扇形图、线形图等多种方式进行统计，并给予一定的诊断参考建议；
S32、对就诊过的病患来访情况进行排序和标注，辅助医生回访以及
了解病患的病症情况,并...

【专利技术属性】
技术研发人员：高瞻，金博，佟晓梅，王雷，金嵩，
申请(专利权)人：北京好医生云医院管理技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11