智慧诊疗云平台的制作方法

1.本发明应用于医疗领域，涉及一套基于大数据机器学习的优化诊断模型和治疗模型设计方案和技术解决方案，以优化诊疗模型为核心的智慧诊疗云平台。


背景技术：

2.1956年人工智能(ai)开始成为独立的研究领域，20世纪前，国内外对ai在医疗领域的研究集中在临床知识库上，但由于大多数临床知识库必须运行在lisp设备上。而由于当时lisp设备尚不能联网且价格昂贵等原因，临床知识库并没有广泛地应用于临床中。2000年-2015年期间，国外的研究重点为ai在临床知识库外的应用，如手术机器人应用落地、鼓励发展电子病历等。而中国仍以研究更多类疾病的临床知识库为主，发展相对缓慢。2015年-2017年，由于ai在图像识别方面的准确率有大幅度提升，ai 影像得以快速发展。得益于在临床知识库的长期研究，cdss产品走向成熟。2018年后，中国ai 医疗进入稳定发展阶段，智慧病案等新产品相继面世。
3.目前传统的机器学习和深度学习算法已被广泛得应用在处理临床研究和医疗服务中的结构化数据，如医学影像数据、基因数据和生物标志物数据；而非结构化数据，如人工笔记、医学期刊与患者调查等则依靠专门的医学自然语言处理技术来分析。在pubmed公开数据中，2012-2020年在医学文献中使用到的热门机器学习算法和深度学习算法主要包括：1)支持向量机(38％)，主要应用于识别成像生物标志物和医疗影像分析；2)神经网络(34％)，主要应用于生化分析、图像分析和药物开发；3)逻辑回归(4％)，主要用于疾病风险评估和临床决策辅助系统。
4.经过20多年信息化发展，国内沉淀了一定的数据。过去，由于以钱财物管理为主，把手工病历变成电子病历，没有深入研究设计“问诊、体征、检验检查等与诊断的逻辑关系，治疗方案与临床疗效评价的逻辑关”的解决方案，用过去20多年数据，研究诊疗人工智能，显然不合适。


技术实现要素：

5.智慧诊疗云平台，采用大数据、神经网络和区块链等技术，创建ai专家大脑，优化诊疗模型。挖掘优质医疗资源，不断提高诊断准确率、减少误诊率和漏诊率，提高治愈率。实现优质医疗资源共享，让专家工作经验与普通医生共享，研究团队模仿人类认知模式，以独创的思维模式，创建专家诊疗模型。采用大数据、ai机器深度学习等技术，边使用、边优化专家诊疗模型，随着应用数据增加，诊疗模型自动优化，不断提高准确率和治愈率。
6.智慧诊疗云平台，利用ai技术，寻找诊疗內在规律，通过深度机器学习，自动优化诊疗方案，给医务人员提供更精准诊疗决策方案！建立ai专家大脑，自动优化诊疗方案(如：聚百慧诊断模型图2和聚百慧治疗模型图3)，挖掘诊断准确率(提升30-40％)和治愈率潜力，提升医院整体医疗水平！优质医疗资源共享，专家效能放大12倍，边使用、边学习、边提高，解决人才培养瓶颈；快速培养优秀人才，降低人才培养成本。功能模块如下：
7.系统管理1.系统参数2.系统字典3.数据字典4.系统日志
8.用户管理1.就诊用户患者基本信息(包括：姓名、性别、生日、籍贯、民族、学历、职业和居住地址等)和健康信息。2.医务人员按临床科室分类，职务，技术职称，专业特长，个人基本信息等。3.专家管理按临床科室分类，按疾病分类，职务，技术职称，专业特长，个人基本信息等。4.医疗机构医疗机构基本信息。5.合作单位合作单位基本信息。6.会员管理医院患者、院外患者，个人隐私加密处理，终身唯一码(系统自动生成)，身份证号(隐私保密)，手机号码注册。用户状态，包括：注册状态、销户状态和永久注销(去世状态)等。
9.基础数据1.收费项目医疗服务收费项目与his系统收费项目对应关系配置。2.药品档案包括：药品、草药、卫生材料和血液等项目与his系统药品、草药、卫生材料和血液等项目对应关系配置。3.合理用药主要包括：药品配伍禁忌，草药配伍禁忌，不良反应记录，抗生素与其它药品使用统计，适应症、安全用量及处方权限设置等功能。4.疾病名称(1)icd分类依据疾病的4个主要特征，即病因、部位、病理及临床表现(包括：症状体征、分期、分型、性别、年龄、急慢性发病时间等)。每一特性构成了一个分类标准，形成一个分类轴心，因此icd是一个多轴心的分类系统。(2)icd9-cm手术编码。5.诊疗指南《临床诊疗指南》6.操作规范《临床技术操作规范》
7.部位指标人体部位指标，主要包括：生理指标、临床指标及其化学成分指标等与临床诊断意义。8.检验检查根据部位症状诊断或初步诊断，设置检验和检查方案。9.诊断模型在《临床诊疗指南》等诊疗规范基础上，传统的诊断步骤，医务人员凭个人经验，结合患者症状、体征和检验检查结果，诊断疾病(如：图1)。聚百慧诊断模型，由相应领域医疗专家团队，研究构建疾病诊断模型，每个诊断模型对应某种疾病诊断方案。采用大数据和ai技术，在医务人员使用过程，优化诊断模型，提高诊断准确率(如：图2)。10.治疗模型在《临床诊疗指南》和《临床技术操作规范》等诊疗规范基础上，由相应领域医疗专家团队，研究构建疾病治疗方案模型，每个治疗模型对应某种疾病治疗方案。聚百慧治疗模型，采用大数据和ai技术，在医务人员使用过程，优化治疗模型，提高治愈率(如：图3)。11.疗效评价采用si、gi和ei三项评价方法，实行四级评定，即：痊愈、显效、进步、无效。完成阶段性治疗或疾病痊愈后，医务工作人员可以对治疗方案效果进行评价和建议。12.生长阶段根据临床诊疗需要设计，划分生长阶段，支持可扩展，可修改。主要包括：不同生长阶段的生理特征及其指标，致病因素和易发疾病，以及可能误诊、漏诊的疾病。例如：生长阶段，按照11个阶段划分，如下：(1)胎儿期(48周)(2)新生儿(28天内)(3)婴儿期(1周岁内)(4)幼儿期(2-3周岁)(5)学龄前期(4-6周岁)(6)学龄期(7-10周岁)(7)青春期(女12-18周岁，男14-20周岁)(8)青年期(女19-23周岁，男21-25周岁)(9)成年期(女24-44周岁，男26-49周岁)(10)更年期(女45-55周岁，男50-60周岁)(11)老年期(女56周岁-，男61周岁-)13.人体部位对人体部位划分，进行统一编码和命名。14.组织器官对组织器官，进行统一编码和命名，常见疾病，及其致病因素结构化描述。包括：人体九大系统(运动系统、消化系统、呼吸系统、泌尿系统、生殖系统、内分泌系统、免疫系统、神经系统和循环系统)，可以扩展。15.部位症状
对人体部位症状，进行统一编码，结构化描述，症状与疾病关系，以及可能误诊、漏诊的疾病。16.部位体征对人体部位体征，进行统一编码和命名，特征指标及其结构化描述，体征与疾病关系，以及可能误诊、漏诊的疾病。17.生命体征对人体生命体征，进行统一编码和命名，特征指标及其结构化描述，异常指标导致的常见疾病，以及可能误诊、漏诊的疾病。
10.人体特征人体特征模块，主要包括：对生长阶段、人体部位、部位症状、部位体征、部位指标(生理指标、组织、细胞及其化学成分指标)和组织器官等进行统一编码和命名，特征结构化描述和相关指标维护。
11.优化诊疗模型1.优化诊断模型在使用“专家诊断模型”的医疗大数据中，利用al技术寻找疾病诊断与性别、年龄、职业、生活习惯、气候环境、临床症状、部位体征和检验检查结果等因素内在逻辑，优化“专家诊断方案模型”(如：图2)。2.优化治疗模型在使用“专家治疗方案模型”的医疗大数据中，利用al技术，寻找疾病治疗内在规律，优化“专家治疗方案模型”(如：图3)。
12.居住环境记录患者居住气候、环境与疾病关系。
13.职业记录记录患者职业与疾病关系。
14.患者记录在医疗机构私有云上，记录患者基本信息；在公有云上，只记录患者id(终身唯一码)，隐藏个人隐私。
15.诊疗记录在医疗机构私有云上，记录患者诊疗信息。
16.费用记录在医疗机构私有云上，记录患者诊疗费用记录。
17.专家评审专家评审诊疗模型，评价模型应用效果。
18.医务评价医务人员对诊疗模型评价，提出修改建议。
19.患者评价患者对医务人员服务评价，疗效评价反馈等。
20.预防保健各种疾病预防、保健和养生基本常识。
21.健康俱乐部
建立健康咨询、交流平台，支持咨询服务，促进会员健康保健、养生心得等信息交流。
22.数据挖掘1.分析疾病与性别、年龄关系；2.分析疾病与生活习惯关系；3.分析疾病与职业及其工作环境关系；4.分析疾病与自然环境关系；5.分析疾病与气候环境关系；6.评价药物临床疗效；7.评价治疗方案临床疗效。
附图说明
23.图1为本发明提出上文智慧诊疗云平台中的诊断模型流程示意图。
24.图2为本发明提出上文智慧诊疗云平台中的优化诊断模型流程示意图。
25.图3为本发明提出上文智慧诊疗云平台中的优化治疗模型流程示意图。
具体实施方式
26.搭建公有云和私有云服务架构，支持每天5000万人次就诊平台；同时，支持5亿用户在线访问。平台容量可扩展。
27.创建多级数据中心，分布式存储数据，可扩展性、可追溯性，安全可靠。采用关系型和非关系型数据库。
28.在私有云上，采集患者数据经过清洗隐私安全处理，进入数据中心。把数据中心优化结果定时推送到应用客户端。
29.创建诊断模型和治疗模型，通过深度机器学习，自动优化诊疗模型。
30.专家评审系统，通过参数控制，审核或淘汰诊疗模型。
31.创建多级数据中心，分布式存储数据，可扩展性、可追溯性，安全可靠。采用关系型和非关系型数据库。
32.通过私有云，优化医院内部诊断和治疗方案，提升医院内部医疗整体水平。
33.通过公有云，提升全国、省级或市级区域卫生医疗整体水平。
34.设计his接口标准，支持不同his软件对接。以上所述仅为本发明的实施案例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。