一种人工智能诊断系统及智能机器人技术方案

本发明专利技术提供了一种人工智能诊断系统及智能机器人，其中，人工智能诊断系统，包括：数据采集模块，用于采集用户当前的身体健康数据；模型训练模块，用于根据健康大数据训练诊断模型；智能医生模块，用于对比所述当前的身体健康数据与所述诊断模型，并根据对比结果向所述用户推送诊断建议。本发明专利技术基于健康大数据训练相应的诊断模型，针对一些常规的疾病，用户可以足不出户就可以得到准确的诊断结果，不仅给用户带来了方便，而且能够极大地缓解医疗资源的不足的问题。的不足的问题。的不足的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能诊断系统及智能机器人


[0001]本专利技术属于智能医疗
，尤其涉及一种人工智能诊断系统及智能机器人。

技术介绍

[0002]随着当代人们生活节奏的加快，生活压力的增加，亚健康状态的人大量存在，同时，人们不健康的饮食习惯和生活方式也使得高血压、糖尿病等疾病日益增多，威胁着人们的健康。
[0003]不过，随着人们越来越注重自己身体的健康状况，电子科技领域中的智能硬件设备让人体监测项目的逐渐进入了大众视野，成为人们关注自身健康的途径之一，许多公司推出了简单易操作的智能手环、体重体脂秤、家用血压血糖仪等产品，但是这些简易设备无法对这些数据进行综合、科学地处理并给出相应的建议，而如果每次都需要去医院咨询/问诊，则会给本来就稀缺的医疗资源增加进一步的压力。
[0004]因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题在于提供一种人工智能诊断系统及智能机器人，旨在解决现有的智能健康设备不能提供科学的诊断的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的，一种人工智能诊断系统，包括：
[0007]数据采集模块，用于采集用户当前的身体健康数据；
[0008]模型训练模块，用于根据健康大数据训练诊断模型；
[0009]智能医生模块，用于对比所述当前的身体健康数据与所述诊断模型，并根据对比结果向所述用户推送诊断建议。
[0010]进一步地，所述数据采集模块，包括USB单元、触摸屏单元、摄像头单元、语音识别单元和蓝牙单元中的一种或多种。
[0011]进一步地，所述模型训练模块包括：
[0012]数据清洗单元，用于删除所述健康大数据中的重复数据和孤立点，并进行特征选择，获得第一数据集；
[0013]数据集成单元，用于将所述第一数据集中的数据建立联系，形成可进行信息交换和共享的第二数据集；
[0014]数据变换单元，用于消除所述第二数据集中的与分析目标不相关、弱相关的数据，并转换成便于数据挖掘的形式，获得诊断模型。
[0015]进一步地，所述模型训练模块还包括：模型检验单元，用于检验所述诊断模型的正确性。
[0016]进一步地，所述数据清洗单元，包括：
[0017]重复数据处理子单元，用于根据重复数据检测算法，检测并删除所述健康大数据中的重复数据；
[0018]孤立点处理子单元，用于根据孤立点检测算法，检测并删除所述第一数据集中的干扰数据；
[0019]特征选择子单元，用于对删除重复数据和干扰数据后的数据按照规则生成特征子集，形成所述第一数据集。
[0020]进一步地，所述智能医生模块包括：
[0021]诊断单元，用于对比所述当前的身体健康数据与所述诊断模型，并反馈诊断结果；
[0022]信息推送单元，用于将所述诊断结果推送给用户。
[0023]进一步地，所述诊断结果包括用户的健康状况和就诊建议。
[0024]进一步地，所述智能医生模块还包括：
[0025]挂号单元，用于用户进行远程挂号。
[0026]一种智能机器人，用于家庭健康服务，所述智能机器人集成有如上所述的人工智能诊断系统。
[0027]本专利技术与现有技术相比，有益效果在于：本专利技术的人工智能诊断系统，模型训练模块是基于历史的健康大数据来训练相应的诊断模型，然后智能医生模块根据所述诊断模型对获取的当前健康数据进行诊断，并将诊断结果推送给用户。本技术方案，针对一些常规的疾病，用户可以足不出户就可以得到准确的诊断结果，不仅给用户带来了方便，而且能够极大地缓解医疗资源的不足的问题。
附图说明
[0028]图1是本专利技术第一种人工智能诊断系统的实施例模块图；
[0029]图2是本专利技术第二种人工智能诊断系统的实施例模块图；
[0030]图3是本专利技术的一种数据清洗单元的实施例模块图；
[0031]图4a是包含孤立点的原始数据图；
[0032]图4b是现有的算法处理后的效果图；
[0033]图4c是本专利技术的改进算法处理后的效果图。
具体实施方式
[0034]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0035]本专利技术提供了一种人工智能诊断系统，如图1所示，包括：数据采集模块1、模型训练模块2以及智能医生模块3。其中，数据采集模块1用于采集用户当前的身体健康数据。用户当前的身体健康数据可以是心率、血糖浓度、血压指数等等，这些数据可以通过简易的智能设备如手环、手表、血糖仪、血压计等测出，用户可以将数据拷贝出来然后通过USB单元输入或直接由蓝牙单元无线传输到人工智能诊断系统中，或通过设置触摸屏单元、语音识别单元等进行手动或语音输入，当然也可以通过摄像头单元输入图片数据，例如CT照片。模型训练模块2，用于根据健康大数据训练诊断模型。在医疗诊断系统中，长期积累的病历数据量十分庞大，本专利技术的模型训练模块是基于历史的健康大数据来训练相应的诊断模型，然后智能医生模块3根据所述诊断模型对获取的当前健康数据进行诊断，并将诊断结果推送
给用户。本技术方案，针对一些常规的疾病，用户可以足不出户就可以得到准确的诊断结果，不仅给用户带来了方便，而且能够极大地缓解医疗资源的不足的问题。
[0036]进一步地，本专利技术提供了另一种人工智能诊断系统的较佳实施例，如图2所示，模型训练模块具体包括：数据清洗单元21、数据集成单元22和数据变换单元23。
[0037]数据清洗单元21，用于删除所述健康大数据中的重复数据和孤立点，并进行特征选择，获得第一数据集。原始大数据常呈现大量重复、噪声数据较多以及特征维数较高等特点，给后续的数据分析和挖掘的结果带来了很大的影响。数据清洗的原理，即是通过分析这些不合格的数据的产生原因和结构特点，检测和删除重复数据，并检测出孤立点来“清理”数据，通过特征选择来降低数据分析的复杂度，从而获得高质量第一数据集。
[0038]各大医院和医疗机构经过信息化发展之后，各自积累了大量的数据。但不同系统间的数据结构、存储方式都不一致，彼此之间无法进行有效的信息交换和共享，从而形成“信息孤岛”。数据集成单元22，可以将所述第一数据集中的数据建立联系，形成可进行信息交换和共享的第二数据集，解决“信息孤岛”的问题。
[0039]在第二数据集中，数据的维度较高，且存在着很多对数据分析没有太大影响或信息冗余的数据项，这些信息的存在不仅会影响数据分析的结果，还会影响数据分析的效率。通过数据变换单元23，消除所述第二数据集中的与分析目标不相关、弱相关的数据，并转换成便于数据挖掘的形式，最后通过深度学习获得诊断模型。
[0040]可选的，所述模型训练模块还包括：模型检验单元24，用于检验所述诊断模型的正确性。例如，随机选择10％的样本作为测试集对模型进行测试，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集用户当前的身体健康数据；模型训练模块，用于根据健康大数据训练诊断模型；智能医生模块，用于对比所述当前的身体健康数据与所述诊断模型，并根据对比结果向所述用户推送诊断建议。2.如权利要求1所述的人工智能诊断系统，其特征在于，所述数据采集模块，包括USB单元、触摸屏单元、摄像头单元、语音识别单元和蓝牙单元中的一种或多种。3.如权利要求1所述的人工智能诊断系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：数据清洗单元，用于删除所述健康大数据中的重复数据和孤立点，并进行特征选择，获得第一数据集；数据集成单元，用于将所述第一数据集中的数据建立联系，形成可进行信息交换和共享的第二数据集；数据变换单元，用于消除所述第二数据集中的与分析目标不相关、弱相关的数据，并转换成便于数据挖掘的形式，获得诊断模型。4.如权利要求3所述的人工智能诊断系统，其特征在于，所述模型训练模块还包括：模型检验单元，用于检验所述诊断模型的...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊斌，蒲宗瑜，贺立文，
申请(专利权)人：深圳百诺明医说科技有限公司，
类型：发明
国别省市：