一种自动分诊方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种自动分诊方法及装置，所述方法包括：获取诊断请求方上传的医学影像图像，并根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息；将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，将匹配出的专家信息对应的专家标识作为目标标识，并将所述医学影像图像分配给所述目标标识对应的诊断专家进行诊断。可见，本申请不需要患者填写分诊信息，也不需要分诊人员针对诊断请求者上传的分诊信息进行人工分诊，可以直接从所述医学影像图像中提取出分诊信息，并基于分诊信息进行自动分诊，不但提高了分诊结果的准确性，还提高了分诊效率。

A method and device for automatic diagnosis

The present application discloses an automatic diagnosis method and device. The method includes: obtaining medical image images uploaded by the diagnostic requestor and determining the diagnosis information for the diagnosis according to the medical image image, matching the diagnosis elements in the diagnosis information with the expert information in the presupposed expert library. The expert identity corresponding to the expert information is taken as the target identification, and the medical image is allocated to the target identifying the corresponding diagnostic expert for diagnosis. It can be seen that the application does not require the patient to fill in the information of the diagnosis, and does not need the sub diagnosis for the diagnostic information uploaded by the diagnostic requesters. It can directly extract the information from the medical image images and automatically classify the diagnosis based on the information of the diagnosis, not only improves the accuracy of the diagnosis results, but also raises the accuracy of the diagnosis results. The efficiency of the diagnosis was higher.

【技术实现步骤摘要】
一种自动分诊方法及装置
本申请涉及医疗
，尤其涉及一种自动分诊方法及装置。
技术介绍
医学影像作为医学诊断的重要且客观依据，一直为医生所依赖，传统的影像诊断工作是在医院的影像科中进行。随着互联网的快速发展，各个行业都在加速向互联网端扩展，医疗行业同样如此，为了解放影像科医生的生产力，提高医疗资源复用，市场上出现很多以影像诊断为主的影像云、区域影像中心、远程影像诊断和影像医联体的概念和产品，其主要作用是方便患者通过互联网向一些高级医生或专家进行影像诊断申请。影像科医生的擅长内容通常不同，例如，根据检查部位进行区分，有的医生擅长脑部诊断，有的医生擅长腹部诊断；根据影像类型进行区分，有的医生擅长看CT图像，有的医生擅长看核磁共振图像。因此，当患者通过互联网申请诊断时，需要根据患者上传的信息进行分诊，以分诊到擅长的医生处，然而，患者填写的病例内容通常存在大量的不规范内容，这就需要专业人员根据患者上传信息进行人工分诊，浪费了很多资源。目前，一般的互联网影像诊断平台的流程为：首先，患者发起诊断请求，填写一些基本信息(包括患者性别、年龄、检查部位、检查方法、临床信息等等)，并且上传医学影像数据。然后，诊断平台的分诊人员校验诊断请求，其中工作量最大的部分就是要打开患者上传的医学影像，从而校验患者填写的检查部位是否与实际影像的检查部位一致。如果一致，将诊断请求分给对应的医生，比如头部CT检查，分配给擅长诊断头部疾病的影像科医生，影像科医生收到诊断请求后，诊断并编写诊断报告，诊断报告经过审核后，下发给患者；如果不一致，患者的诊断请求将被退回。但是，上述半人工分诊方式使得分诊结果可能出现失误，即分诊人员可能存在分诊错误的情况，此外，由于患者为非专业人士，所以对检查部位、检查方法等一些医用术语并不了解，也看不懂医学影像，经常会出现填错或者漏填的情况，导致诊断请求被退回，从而使得患者不能及时得到诊断结果，影响了用户体验。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种自动分诊方法及装置，不但能够提高分诊结果的准确性、还能提高分诊效率。本申请提供了一种自动分诊方法，该方法包括：获取诊断请求者上传的医学影像图像；根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，所述分诊信息包括至少一个分诊要素；将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，所述预设专家库包括至少一个专家标识以及与所述专家标识对应的专家信息；将匹配出的专家信息对应的专家标识作为目标标识，并将所述医学影像图像分配给所述目标标识对应的诊断专家进行诊断。可选的，所述根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，包括：判断所述医学影像图像中是否包含多个断层扫描图像；若是，则利用各个断层扫描图像形成所述医学影像图像中的被检查部位的三维图像，并根据所述三维图像的像素数据确定用于分诊的分诊信息；若否，则直接利用所述医学影像图像的像素数据确定用于分诊的分诊信息。可选的，所述将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，包括：将所述分诊信息中的各个分诊要素，按照预设顺序与预设专家库中的专家信息进行匹配，直至无法在同一专家信息中精确匹配出当前分诊要素为止；判断是否匹配出至少一条目标信息，其中，所述目标信息为所述预设专家库中的一条专家信息，所述目标信息包含从第一个分诊要素开始的至少一个连续分诊要素、且剩下的分诊要素对应的要素项在所述目标信息中均被配置为通配符，所述通配符用于代替任何信息，或者，所述分诊信息中的每一分诊要素对应的要素项在所述目标信息中均被配置为所述通配符；若是，则从所述至少一条目标信息中选择一条目标信息，作为最终匹配结果；若否，则匹配失败。可选的，所述分诊信息包括以下一个或多个分诊要素：生成所述医学影像图像所使用的影像设备的设备类型；所述医学影像图像中的被检查部位；所述被检查部位中的被检查器官；生成所述医学影像图像所采用的影像检查方法。可选的，若所述分诊信息包括所述设备类型，则所述根据所述医学影像图像确定所述设备类型，包括：通过解析所述医学影像图像中记录的设备类型字段，确定所述设备类型。可选的，若所述分诊信息包括所述被检查部位，则所述根据所述医学影像图像确定所述被检查部位，包括：将所述医学影像图像输入到预先构建的部位分类模型中；获取所述部位分类模型输出的被检查部位。可选的，若所述分诊信息包括所述被检查器官，则所述根据所述医学影像图像确定所述被检查器官，包括：将所述医学影像图像输入到预先构建的器官分类模型中；获取所述器官分类模型输出的被检查器官。可选的，若所述分诊信息包括所述影像检查方法，则所述根据所述医学影像图像确定所述影像检查方法，包括：将所述医学影像图像输入到预先构建的方法分类模型中；获取所述方法分类模型输出的影像检查方法。本申请还提供了一种自动分诊装置，该装置包括：获取单元，用于获取诊断请求者上传的医学影像图像；确定单元，用于根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，所述分诊信息包括至少一个分诊要素；匹配单元，用于将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，所述预设专家库包括至少一个专家标识以及与所述专家标识对应的专家信息；分配单元，用于将匹配出的专家信息对应的专家标识作为目标标识，并将所述医学影像图像分配给所述目标标识对应的诊断专家进行诊断。本申请还提供了一种自动分诊装置，该装置包括：处理器、存储器、系统总线；所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述任一项所述的方法。本申请提供的一种自动分诊方法及装置，在获取到诊断请求方上传的医学影像图像后，根据医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，将该分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，并将匹配出的专家信息对应的专家标识作为目标标识，将所述医学影像图像分配给该目标标识对应的诊断专家进行诊断。可见，相比于现有技术，本申请不需要诊断请求者填写分诊信息，也不需要分诊人员针对诊断请求者上传的分诊信息进行人工分诊，而可以直接从医学影像图像中提取出分诊信息，并基于该分诊信息进行自动分诊，不但避免了分诊结果的准确性，还提高了分诊效率。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本申请实施例提供的一种自动分诊方法的应用场景示意图；图2为本申请实施例提供的一种自动分诊方法的流程示意图；图3为本申请实施例提供的识别单元1022的具体结构示意图；图4为本申请实施例提供的确定最终匹配结果的流程示意图；图5为本申请实施例提供的一种自动分诊装置的组成示意图；图6为本申请实施例提供的一种自动分诊装置的硬件结构示意图。具体实施方式为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动分诊方法，其特征在于，包括：获取诊断请求者上传的医学影像图像；根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，所述分诊信息包括至少一个分诊要素；将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，所述预设专家库包括至少一个专家标识以及与所述专家标识对应的专家信息；将匹配出的专家信息对应的专家标识作为目标标识，并将所述医学影像图像分配给所述目标标识对应的诊断专家进行诊断。

【技术特征摘要】
1.一种自动分诊方法，其特征在于，包括：获取诊断请求者上传的医学影像图像；根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，所述分诊信息包括至少一个分诊要素；将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，所述预设专家库包括至少一个专家标识以及与所述专家标识对应的专家信息；将匹配出的专家信息对应的专家标识作为目标标识，并将所述医学影像图像分配给所述目标标识对应的诊断专家进行诊断。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述医学影像图像确定用于分诊的分诊信息，包括：判断所述医学影像图像中是否包含多个断层扫描图像；若是，则利用各个断层扫描图像形成所述医学影像图像中的被检查部位的三维图像，并根据所述三维图像的像素数据确定用于分诊的分诊信息；若否，则直接利用所述医学影像图像的像素数据确定用于分诊的分诊信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述分诊信息中的分诊要素与预设专家库中的专家信息进行匹配，包括：将所述分诊信息中的各个分诊要素，按照预设顺序与预设专家库中的专家信息进行匹配，直至无法在同一专家信息中精确匹配出当前分诊要素为止；判断是否匹配出至少一条目标信息，其中，所述目标信息为所述预设专家库中的一条专家信息，所述目标信息包含从第一个分诊要素开始的至少一个连续分诊要素、且剩下的分诊要素对应的要素项在所述目标信息中均被配置为通配符，所述通配符用于代替任何信息，或者，所述分诊信息中的每一分诊要素对应的要素项在所述目标信息中均被配置为所述通配符；若是，则从所述至少一条目标信息中选择一条目标信息，作为最终匹配结果；若否，则匹配失败。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述分诊信息包括以下一个或多个分诊要素：生成所述医学影像图像所使用的影像设备的设备类型；所述医学影像图像中的被检查部位；所述被检查部位中的被检查器官；生成所...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨紫峰，
申请(专利权)人：沈阳东软医疗系统有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21