启用AI的回声确认工作流程环境的制作方法

技术特征：
1.一种非暂态存储介质，存储指令，所述指令由电子处理器可读取和可执行以执行超声心动图分析方法，所述方法包括：生成或接收针对包括超声心动图循环集的超声心动图的诊断代码(52)；从所述超声心动图中选择多个不同子集(54)，其中每个子集由所述超声心动图循环集中的一个或多个超声心动图循环组成；针对每个子集，确定指示所述子集与所述诊断代码的相关性的置信得分(56)，其中所述置信得分使用对所述子集操作的人工智能(ai)引擎(44)而被确定，其中所述ai引擎在利用诊断代码而被标注的历史超声心动图上被训练；基于针对相应子集的、指示所述相应子集与所述诊断代码的相关性的所确定的所述置信得分，来标识相关的超声心动图循环组(60)；以及呈现超声心动图读取用户界面(42)，包括显示与所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环相关联的所述诊断代码。2.根据权利要求1所述的非暂态存储介质，其中：所述超声心动图分析方法包括在所述选择与所述确定之间进行迭代；以及所述选择的至少一次迭代是至少部分地基于针对在所述选择的先前的迭代中所选择的子集而确定的置信得分。3.根据权利要求1至2中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述选择和所述确定包括：从所述超声心动图中选择一个或多个第一子集；针对所述一个或多个第一子集确定指示所述相应子集与所述诊断代码的相关性的置信得分；通过利用附加超声心动图循环扩展所述第一子集来选择一个或多个第二子集；以及针对所述一个或多个第二子集确定指示相应的第二子集与所述诊断代码的相关性的置信得分。4.根据权利要求1至3中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述超声心动图读取用户界面的所述呈现还包括：显示超声心动图报告；响应于经由所述超声心动图读取用户界面接收到对所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环中的一个超声心动图循环的用户选择，显示用户选择的所述超声心动图循环；响应于经由所述超声心动图读取用户界面接收到确认所述诊断代码的用户选择，将与所述诊断代码对应的文本插入到所述超声心动图报告中。5.根据权利要求1至4中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述超声心动图分析方法还包括：基于针对所述相应子集的所确定的所述置信得分，来对所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环进行排名；其中所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环与通过所述排名而排序的所述诊断代码相关联。6.根据权利要求1至4中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述超声心动图分析方法
还包括：针对所述相关的超声心动图循环组中的每个超声心动图循环，确定循环置信得分，所述循环置信得分指示所述超声心动图循环与所述诊断代码的相关性，其中所述循环置信得分使用对所述超声心动图循环操作的所述ai引擎而被确定；以及其中所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环与通过所述循环置信得分而被排序的所述诊断代码相关联。7.根据权利要求1至6中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述诊断代码(52)的所述生成或接收包括：使用对所述超声心动图循环集的子集(46)操作的所述ai引擎(44)来自动生成所述诊断代码(48)。8.根据权利要求1至7中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述诊断代码(52)的所述生成或接收包括：使用超声心动图仪(10)来获取包括所述超声心动图循环集的所述超声心动图；以及经由所述超声心动图仪的用户输入(16)接收所述诊断代码。9.根据权利要求1至8中任一项所述的非暂态存储介质，其中所述ai引擎(44)包括人工神经网络。10.根据权利要求1至9中任一项所述的非暂态存储介质，其中：所述ai引擎(44)包括多个任务特定的ai引擎，所述多个任务特定的ai引擎各自在针对对应临床任务的、利用诊断代码而被标注的历史超声心动图上被训练，以及指示所述子集(54)与所述诊断代码(52)的相关性的所述置信得分(56)是通过标识与所述诊断代码对应的临床任务以及使用对所述子集操作的、针对所标识的所述临床任务的所述任务特定的ai引擎而被确定的。11.一种超声心动图分析设备，包括：电子处理器(10、22、30)；以及非暂态存储介质(20)，存储指令，所述指令由所述电子处理器可读取和可执行以分析包括超声心动图循环集的超声心动图，所存储的所述指令包括：ai引擎指令，实现人工智能(ai)引擎(44)，所述人工智能(ai)引擎被训练以响应于接收到一个或多个超声心动图循环的输入集而输出针对诊断代码的置信级别；相关循环标识指令，实现相关循环标识(50)，所述相关循环标识包括通过将所述超声心动图循环集的不同子集(54)输入到所述ai引擎来针对所述不同子集的初步诊断代码(52)确定置信级别(56)，并且基于针对相应子集的所确定的所述置信得分来标识相关的超声心动图循环组(60)；以及超声心动图读取指令，在客户端系统(30)上实现超声心动图读取用户界面(42)，包括在所述客户端系统的显示器(34)上显示与所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环相关联的所述初步诊断代码。12.根据权利要求11所述的超声心动图分析设备，其中所述相关循环标识包括(i)初始地选择不同子集，(ii)通过将所述不同子集输入到所述ai引擎来针对所述不同子集的所述初始诊断代码确定置信级别，以及(iii)通过将超声心动图循环添加到具有在步骤(ii)中所确定的最高置信级别的所述子集来进行选择附加子集的至少一次迭代，并且然后针对所
述附加子集重复步骤(ii)。13.根据权利要求11至12中任一项所述的超声心动图分析设备，其中所述超声心动图读取用户界面的所述实现包括：在所述客户端系统(30)的所述显示器(34)上显示超声心动图报告；以及响应于经由所述超声心动图读取用户界面接收到确认所述初步诊断代码的用户选择，将与所述初步诊断代码对应的文本插入到所述超声心动图报告中。14.根据权利要求11至13中任一项所述的超声心动图分析设备，其中所述超声心动图分析方法还包括：基于通过将所述相关的超声心动图循环组的子集输入到所述ai引擎而被确定的针对所述初步诊断代码的置信得分，来对所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环进行排名；其中所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环与通过所述排名而被排序的所述初步诊断代码相关联。15.根据权利要求11至14中任一项所述的超声心动图分析设备，其中所述指令还包括：分析指令，用于通过包括以下的操作来生成所述初步诊断代码(52)：将所述超声心动图集的一个或多个超声心动图循环的子集(46)输入到所述ai引擎(44)。16.根据权利要求11至14中任一项所述的超声心动图分析设备，其中所述指令还包括：超声心动图仪用户界面指令，在超声心动图仪(10)上实现超声心动图仪用户界面(42)，包括在所述超声心动图仪的显示器(12)上显示所述超声心动图循环集中的超声心动图循环，以及经由所述超声心动图仪的用户输入设备(16)接收所述初步诊断代码(52)。17.根据权利要求11至16中任一项所述的超声心动图分析设备，其中所述ai引擎(44)包括人工神经网络。18.根据权利要求11至17中任一项所述的非暂态存储介质，其中：所述ai引擎(44)包括多个任务特定的ai引擎，所述多个任务特定的ai引擎各自针对特定临床任务而被训练；以及针对所述超声心动图循环集的所述不同子集(54)的所述初步诊断代码(52)的所述置信级别(56)是通过将所述不同子集输入到与所述初步诊断代码对应的所述任务特定的ai引擎而被确定的。19.一种超声心动图分析方法，利用人工智能(ai)引擎(44)，所述人工智能(ai)引擎被训练以响应于接收到一个或多个超声心动图循环的输入集而输出针对诊断代码的置信级别，所述超声心动图分析方法包括：生成或接收针对包括超声心动图循环集的超声心动图的初步诊断代码(52)；通过将所述超声心动图循环集的不同子集(54)输入到所述ai引擎(44)来确定针对所述不同子集的所述初步诊断代码的置信级别(56)，并且基于相应子集的所确定的所述置信得分来标识与所述初步诊断代码相关的相关的超声心动图循环组(60)；以及呈现超声心动图读取用户界面(42)，包括在客户端系统(30)的显示器(34)上显示与所述相关的超声心动图循环组中的所述超声心动图循环相关联的所述初步诊断代码。20.根据权利要求19所述的超声心动图分析方法，其中所述超声心动图读取用户界面的所述呈现还包括：
提供被显示在所述客户端系统(30)的所述显示器(34)上的超声心动图报告窗口，经由所述超声心动图报告窗口，用户输入关于所述超声心动图的超声心动图报告；在所述客户端系统的所述显示器上呈现初步诊断代码确认对话框；经由操作所述初步诊断代码确认对话框的所述客户端系统的用户输入设备(36、38)，接收所述初步诊断代码的确认，并且作为响应，将与所述初步诊断代码对应的文本插入到关于所述超声心动图的所述超声心动图报告中。

技术总结
在超声心动图分析方法中，针对包括超声心动图循环集的超声心动图的诊断代码被接收或生成。多个不同的子集从超声心动图中被选择。每个子集由所述超声心动图循环集中的一个或多个超声心动图循环组成。对于每个子集，指示该子集与诊断代码的相关性的置信得分是使用对子集进行操作的人工智能(AI)引擎来确定的，其中该AI引擎在利用诊断代码而被标记的历史超声心动图上进行训练。相关的超声心动图循环组基于针对相应子集的、指示该相应子集与诊断代码的相关性的所确定的置信得分而被标识。超声心动图读取用户界面被呈现，包括显示与相关的超声心动图循环组的超声心动图循环相关联的诊断代码。的诊断代码。的诊断代码。


技术研发人员：M
受保护的技术使用者：皇家飞利浦有限公司
技术研发日：2020.03.18
技术公布日：2021/11/25