一种用于中医证型预测的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于中医证型预测的方法及系统，包括以下具体步骤：S1：获取体质信息：获取用户的体质信息，包括年龄、性别、体脂率、曾患病症类信息；S2：体质基础结果分析：根据体质信息的数据按照中医类别进行分类；S3：态可能性阈值变更：按照体质分析结果进行计算，改变不同态的可能性阈值；S4：症状信息填充：根据已有的症状进行信息补充，细化证型预测相关内容；S5：识别证型类别：根据填充的症状信息进行证型分类；S6：证型可能性预测；S7：病例发展阶段预测，本发明专利技术公开的用于中医证型预测的方法及系统具有提高预测的准确度、为用户提供较为客观的结果，能大幅度降低用户的恐慌的效果。的效果。的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种用于中医证型预测的方法及系统


[0001]本专利技术涉及中医证型预测
，尤其涉及一种用于中医证型预测的方法及系统。

技术介绍

[0002]中医证型是中医所特有的一种名称。
[0003]证，即证候，是指疾病发展过程中某一个阶段的病理属性的概括。中医将人体分为阴阳气血，又将病因分为风寒暑湿燥热痰及虚实等。证型就是由不同的病因引起阴阳气血的不同变化导致人体的不同疾病状态。以感冒为例，有风寒和风热及暑湿型等.其中风寒和风热就是对这个病的属性的概括，也就是”证型”。
[0004]中医将健康视作自身的动态平衡，擅用药物及非药物疗法来调整人体的内稳态，从而达到阴阳平衡的状态。当阴阳失衡时，人体的内稳态被打破，就会出现各种“偏态”，导致机体的抗邪能力减弱，外邪入侵或病理产物不断蓄积，最终导致疾病的出现与发展。“态”具有状态、态势和动态的时空特征。中医能够针对不同的“偏态”，采取相对应的纠偏方式，以“调态”的方法恢复机体自稳态的平衡，同时以“打靶”的方式解决特定症状体征及理化指标等的异常。这种“态靶结合”的临床诊疗模式是形成现代中医诊疗新体系的重要基础。
[0005]现今，当人身体出现不适时，除了立马去医院就医外，当感觉到病症不严重时，会通过联网查资料的方式根据自身感受进行证型的预测。但此预测方法的准确性有一定限制，不能根据自身具体情况精准匹配，同时查到的信息上一般显示的证型会较为严重，可能会造成不必要的恐慌。

技术实现思路

[0006]本专利技术公开一种用于中医证型预测的方法及系统，旨在解决通过联网查资料的方式根据自身感受进行证型的预测的准确性有一定限制，不能根据自身具体情况精准匹配，同时查到的信息上一般显示的证型会较为严重，可能会造成不必要的恐慌的技术问题。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0008]一种用于中医证型预测的方法，包括以下具体步骤：
[0009]S1：获取体质信息：获取用户的体质信息，包括年龄、性别、体脂率、曾患病症类信息；
[0010]S2：体质基础结果分析：根据体质信息的数据按照中医类别进行分类；
[0011]S3：态可能性阈值变更：按照体质分析结果进行计算，改变不同态的可能性阈值；
[0012]S4：症状信息填充：根据已有的症状进行信息补充，细化证型预测相关内容；
[0013]S5：识别证型类别：根据填充的症状信息进行证型分类；
[0014]S6：证型可能性预测：结合初步分析的证型可能性阈值和证型识别类别结果进行计算，对不同证型的可能性以百分比的结果进行呈现；
[0015]S7：病例发展阶段预测：根据预测出的证型匹配其病程发展信息，用户后续根据病
程信息进行匹配，并随时进行多次证型信息填充补充预测数据。
[0016]通过获取用户的体质基础结果，以用户的年龄、性别、体脂率、层患病症等基础信息作为依据进行首轮分析，直接降低部分证型的可能性，变更计算体系内的态可能性阈值，从而降低后续的计算和分析范围与难度，再根据填充的症状进行预测，从而提高预测的准确度，通过以百分比的结果进行呈现，为用户提供较为客观的结果，相比于直接从网上进行搜查来说，能大幅度降低用户的恐慌，同时后期用户根据呈现的病程发展阶段进行预测，能逐渐提高预测准确性，再完善预测结果的同时也能对用户给予提示，使其关注自身状态，便于获取到证型可能严重的信号时尽早就医。
[0017]一种用于中医证型预测的系统，包括账号建立单元、医院联名单元、体质分析单元、证型预测单元、预测类别更新单元、养护方案拟定单元和定期复测单元，所述账号建立单元是建立一个用于存储用户信息数据的账号，所述医院联名单元是与多所中医院结合，并连接其数据库，所述体质分析单元是用于根据账号内的内容对用户的体质进行分析，所述证型预测单元用于预测证型，所述预测类别更新单元用于更新证型预测单元内的证型选择类别数据，所述养护方案拟定单元用于根据预测的证型拟定相应的处理方案，包括就医、食谱和生活习惯调节方案，所述定期复测单元用于提醒用户后期的定期复测；
[0018]所述账号建立单元包括账号建立模块、安全认证模块、身份匹配模块和数据调取模块，所述账号建立模块、安全认证模块、身份匹配模块和数据调取模块逐一相连，所述身份匹配模块、数据调取模块和医院联名单元相连；
[0019]所述医院联名单元包括医院联名模块、系统连接模块、身份认证模块和数据筛选模块，所述医院联名单元包括医院联名模块、系统连接模块、身份认证模块和数据筛选模块逐一相连；
[0020]所述证型预测单元包括人形图示选择模块、逐层筛选模块和证型预测模块，所述人形图示选择模块、逐层筛选模块和证型预测模块逐一相连；
[0021]所述预测类别更新单元包括疾病库连接模块、病程筛分模块和数据融入模块，所述疾病库连接模块、病程筛分模块和数据融入模块逐一相连；
[0022]所述账号建立模块用于建立一个用于存储的新账号，并在账号内存储基础信息，包括姓名、身份证号、年龄类基本信息，所述安全认证模块用于通过人脸认证基础信息的准确性，并给予密码加密，所述身份匹配模块用于在医院联名单元中匹配已就诊的患者名单，所述数据调取模块用于调取医院联名单元内的数据；
[0023]所述医院联名模块是用于将系统与多个中医院联名，所述系统连接模块用于连接已联名的所有中医院的数据系统，所述身份认证模块用于匹配账号内的已认证信息，所述数据筛选模块用于根据已认证信息匹配中医院数据系统内的相关检查数据。
[0024]通过设置有账号建立单元和医院联名单元，其中医院联名单元可免去需要在医院等待结果的步骤，利于患者使用，反之，使用系统的用户在该便利下，也会首先选择与其联名的医院就诊，构造用户与中医院双赢局面，也便于系统和医院合作，逐渐扩大系统使用普遍性。
[0025]在一个优选的方案中，所述人形图示选择模块是通过呈现一个人形图示让用户选择产生不适的部位范围，所述逐层筛选模块用于以人形图示为起点，逐渐细化不适位置与不适感受，在筛选过程中会附带不同位置的病变感受，所述证型预测模块用于根据筛选结
果和体质分析结果对相应证型进行预测，并以百分比的形式呈现证型可能性。
[0026]通过设置有证型预测单元，其中证型预测流程是通过一个人形图示进行选择，利于扩大用户提供自身数据的最大限度，为系统分析提供较为细化的分析数据，便于用户操作的同时，也保障了证型预测的精确度。
[0027]在一个优选的方案中，所述疾病库连接模块用于联网获取最新疾病库的证型病程内容，所述病程筛分模块用于将获取到的病程进行类别筛分，所述数据融入模块用于将筛分出的病程匹配至证型预测单元内。
[0028]通过设置有预测类别更新单元，通过联网连接疾病库，可及时获取到疾病库的最新更新数据，包括证型的变异所影响到的病程数据，实现实时更新，保障系统内的预测有关数据保持最新状态，便于提高预测的准确度。
[0029]由上可知，一种用于中医证型预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于中医证型预测的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1：获取体质信息：获取用户的体质信息，包括年龄、性别、体脂率、曾患病症类信息；S2：体质基础结果分析：根据体质信息的数据按照中医类别进行分类；S3：态可能性阈值变更：按照体质分析结果进行计算，改变不同态的可能性阈值；S4：症状信息填充：根据已有的症状进行信息补充，细化证型预测相关内容；S5：识别证型类别：根据填充的症状信息进行证型分类；S6：证型可能性预测：结合初步分析的证型可能性阈值和证型识别类别结果进行计算，对不同证型的可能性以百分比的结果进行呈现；S7：病例发展阶段预测：根据预测出的证型匹配其病程发展信息，用户后续根据病程信息进行匹配，并随时进行多次证型信息填充补充预测数据。2.一种用于中医证型预测的系统，应用于权利要求1所述的一种用于中医证型预测的方法，包括账号建立单元、医院联名单元、体质分析单元、证型预测单元、预测类别更新单元、养护方案拟定单元和定期复测单元，其特征在于，所述账号建立单元是建立一个用于存储用户信息数据的账号，所述医院联名单元是与多所中医院结合，并连接其数据库，所述体质分析单元是用于根据账号内的内容对用户的体质进行分析，所述证型预测单元用于预测证型，所述预测类别更新单元用于更新证型预测单元内的证型选择类别数据，所述养护方案拟定单元用于根据预测的证型拟定相应的处理方案，包括就医、食谱和生活习惯调节方案，所述定期复测单元用于提醒用户后期的定期复测。3.根据权利要求2所述的一种用于中医证型预测的系统，其特征在于，所述账号建立单元包括账号建立模块、安全认证模块、身份匹配模块和数据调取模块，所述账号建立模块、安全认证模块、身份匹配模块和数据调取模块逐一相连，所述身份匹配模块、数据调取模块和医院联名单元相连；所述医院联名单元包括医院联名模块、系统连接模块、身份认证模块和数据筛选模块，所述医院联...

【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，王斌，张忠勇，郝瑞，
申请(专利权)人：中国中医科学院广安门医院，
类型：发明
国别省市：