用于自动化诊断的问题生成系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及用于自动化诊断的问题生成系统和方法。在实施例中，通过查询知识图来生成与观察到的症状相关联的可能的疾病。在实施例中，还识别与可能的疾病相关联的候选症状并且将其与观察到的症状组合以获得组合的症状集合。在实施例中，确定候选症状集合的可辨性分数并且选择具有最高可辨性分数的候选症状。在实施例中，可以针对与观察到的症状的冲突来检查这些选择的候选症状，并且如果存在冲突，则从进一步的考虑中移除这些选择的候选症状。在实施例中，可以基于剩余的选择的候选症状来生成一个或多个问题，以帮助收集关于患者的信息。在实施例中，可以利用更新的观察到的症状来重复过程。

Problem generation system and method for automated diagnosis

The invention relates to a problem generating system and method for automated diagnosis. In an example, a possible disease associated with the observed symptoms is generated by querying a knowledge map. In an example, the candidate symptoms associated with a possible disease are also identified and combined with the observed symptoms to obtain a combination of symptoms. In an example, the identifiable score of the set of candidate symptoms is determined and the candidate symptoms with the highest discernible fraction are selected. In the case of implementation, we can check these selected symptoms according to the conflict with the observed symptoms, and if there are conflicts, we should remove these selected candidate symptoms from further consideration. In an embodiment, one or more questions can be generated based on the candidate symptoms of the remaining selection to help collect information about the patient. In an example, the updated symptoms can be used to repeat the process.

【技术实现步骤摘要】
用于自动化诊断的问题生成系统和方法
本专利技术一般涉及基于观察到的患者症状来增加诊断的自动化，并且具体地涉及用于问题生成以获得更相关的医疗信息的系统和方法。
技术介绍
自动化诊断可以通过降低医生的工作负荷来帮助医院收纳更多的患者并且帮助患者找到合适的医生/科室。理想地，自动化诊断系统将收集来自患者的症状信息并且提供对疾病的自动化诊断和/或治疗方案。然而，患者有时提及有限的或不完整的信息或症状，这不足以进行准确诊断。因此，需要可以引导患者回答和/或提供更相关的问题以得到更好的自动化诊断的系统和方法。
技术实现思路
本专利技术在第一方面提供一种用于自动化诊断的问题生成的计算机实现的方法，所述方法包括：接收至少一个观察到的关于患者的症状作为输入；通过查询包括症状-疾病关联的知识图来生成与所述至少一个观察到的症状相关联的至少一种可能的疾病；使用所述知识图来识别与所述至少一种可能的疾病相关联的多个候选症状；确定每个候选症状的可辨性分数；基于所述可辨性分数在所述多个候选症状中选择候选症状子集；以及生成针对所选择的候选症状子集的问题以从所述患者收集关于所选择的候选症状子集的信息。本专利技术在第二方面提供一种用于辅助疾病诊断的系统，所述系统包括：一个或多个处理器；可由所述一个或多个处理器访问的知识图；包括一个或多个指令序列的暂时性计算机可读介质，所述指令序列在由所述一个或多个处理器中的至少一个处理器执行时，使得执行以下步骤：使用患者的观察到的症状集合和将症状和疾病相关联的知识图来识别与可能的疾病集合有关的候选症状集合，所述可能的疾病集合与所述患者的所述观察到的症状集合有关；将每个候选症状与所述观察到的症状集合组合以得到多个症状集合，其中每个症状集合与一个候选症状相对应；使用每个症状集合来查询所述知识图以得到针对每个候选症状的可能的疾病集合和不可能的疾病集合；使用所述可能的疾病集合和所述不可能的疾病集合来确定所述每个候选症状的可辨性分数；以及从所述候选症状集合中选择具有高于阈值的可辨性分数的候选症状子集。本专利技术在第三方面提供一种用于自动化诊断的问题生成的系统，包括：输入接口，用于从患者接收关于至少一个观察到的症状的数据；输出接口，用于向所述患者发送问题；以及耦合到所述输入接口和所述输出接口的一个或多个处理器；所述一个或多个处理器中的至少一个处理器可访问的知识图；包括一个或多个指令序列的暂时性计算机可读介质或介质，所述指令序列在由所述一个或多个处理器中的至少一个处理器执行时，使得执行以下步骤：从患者接收至少一个观察到的症状；通过查询包括症状—疾病关联的知识图来生成与所述至少一个观察到的症状相关联的至少一种可能的疾病；识别与所述至少一种可能的疾病相关联的多个候选症状；确定每个候选症状的可辨性分数；基于所述可辨性分数在所述多个候选症状中选择候选症状子集；以及生成针对所选择的候选症状子集的问题以从所述患者收集关于所选择的候选症状子集的信息。附图说明将参考本专利技术的实施例，其示例会在附图中说明。这些附图旨在说明而非限制。虽然本专利技术总体上在这些实施例的上下文中描述，但是应当理解的是，其非旨在将本专利技术的范围限制为这些特定实施例。附图中的项目不是按比例的。图1示出根据本专利技术实施例的用于自动化诊断的整体框架；图2示出根据本专利技术实施例的示例性知识图；图3示出根据本专利技术实施例的基于收集的症状的自动化诊断的示例性流程图；图4示出根据本专利技术实施例的基于观察到的症状来生成候选症状的示例性流程图；图5示出根据本专利技术实施例的选择辨别性的候选症状的示例性流程图；图6示出根据本专利技术实施例的候选症状过滤和维度信息验证的示例性流程图；以及图7示出根据本专利技术的实施例的计算设备/信息处置系统的简化框图。具体实施方式在下文描述中，出于解释的目的，阐述了具体细节以便提供对本专利技术的理解。但是，本领域的技术人员将明白，在没有这些具体细节的情况下，也可以实施本专利技术。此外，本领域技术人员将认识到的是，下文描述的本专利技术的实施例可以以诸如过程、装置、系统、设备或方法的多种方式实现在有形计算机可读介质上。图中示出的组件或模块是本专利技术的示例性实施例的说明并且意在避免模糊本专利技术。还应当理解的是，遍及本说明，组件可以被描述为单独的功能单元，其可以包括子单元，但是本领域技术人员还将认识到的是，各个组件或其部分可以被划分成单独的组件或者可以被集成在一起，包括被集成在单个系统或组件内。应当注意的是，本文说明的功能或操作可以被实现为组件/模块。组件可以用软件、硬件或其组合实现。此外，附图内的组件或系统之间的连接非旨在受限于直接连接。此外，这些组件之间的数据可以被修改、重新格式化或以其它方式被中间组件改变。此外，可以使用额外的或更少的连接。应当注意的是，术语“耦合”、“连接”或“通信地耦合”应当被理解为包括直接连接、通过一个或多个中间设备的间接连接以及无线连接。在说明书中对“一个实施例”、“优选实施例”“一实施例”或“实施例”的引用意指结合实施例描述的特定特征、结构、特性或功能被包括在本专利技术的至少一个实施例中并且可以在一个以上的实施例中。此外，上述短语在说明书各处的出现不必都指代相同的一个实施例或多个实施例。某些术语在说明书各处的使用是为了说明而不应当被解释为进行限制。服务、功能或资源不受限于单个服务、功能或资源；这些术语的使用可以指代有关服务、功能或资源(其可以被分布或聚集)的分组。术语“包括”、“包含”、“由...组成”、“由...构成”应当被理解为是开放性术语并且其后面的任何列表是示例，非意指受限于所列出的项目。本文使用的任何标题仅是出于组织目的并且不应当用于限制本说明书或权利要求书的范围。本专利文件中提及的每个引用的全部内容通过引用的方式并入本文。此外，本领域技术人员将认识到：(1)可以选择地执行某些步骤；(2)步骤可以不受限于本文阐述的特定次序；(3)可以以不同的次序来执行某些步骤；以及(4)可以并行地完成某些步骤。图1示出根据本专利技术实施例的用于帮助自动化诊断的整体框架100。在实施例中，问题生成系统140经由输入接口120从用户110(诸如患者或医疗工作者)接收信息112。问题生成系统140可以包括用于信息处理和自动化诊断的知识图150。在实施例中，知识图150可以是耦合到问题生成系统140的单独组件或问题生成系统140的集成部分。问题生成系统140还可以经由输出接口130向患者发送问题114，以获得用于更准确诊断的更相关的信息。信息112可以是患者观察到的一个或多个症状，诸如高烧、咳嗽、疼痛等。在实施例中，信息112可以包括具有一个或多个相关维度信息(诸如强度、频率、持续时间等)的维度症状。症状维度是指对症状进行描述的一个或多个方面，诸如多频繁、多严重、多长时间、在什么样的状况下、在哪观察到的症状等。该信息可以用于辅助自动化诊断，这可以包括找到症状/维度以将潜在疾病与其它疾病区分开，以用于排除不相关疾病，和/或生成与观察到的症状或来自或关于患者的其它描述密切相关的症状候选等。问题生成系统140可以是现场系统或通过通信手段(诸如电话、互联网等)与患者进行通信的远程系统。通信可以是有线或无线通信。图2示出根据本专利技术实施例的示例性知识图。在实施例中，知识图200是对
知识编码的图，其中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于自动化诊断的问题生成的计算机实现的方法，所述方法包括：接收至少一个观察到的关于患者的症状作为输入；通过查询包括症状‑疾病关联的知识图来生成与所述至少一个观察到的症状相关联的至少一种可能的疾病；使用所述知识图来识别与所述至少一种可能的疾病相关联的多个候选症状；确定每个候选症状的可辨性分数；基于所述可辨性分数在所述多个候选症状中选择候选症状子集；以及生成针对所选择的候选症状子集的问题以从所述患者收集关于所选择的候选症状子集的信息。

【技术特征摘要】
2016.07.11 US 15/207,4451.一种用于自动化诊断的问题生成的计算机实现的方法，所述方法包括：接收至少一个观察到的关于患者的症状作为输入；通过查询包括症状-疾病关联的知识图来生成与所述至少一个观察到的症状相关联的至少一种可能的疾病；使用所述知识图来识别与所述至少一种可能的疾病相关联的多个候选症状；确定每个候选症状的可辨性分数；基于所述可辨性分数在所述多个候选症状中选择候选症状子集；以及生成针对所选择的候选症状子集的问题以从所述患者收集关于所选择的候选症状子集的信息。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，确定每个候选症状的可辨性分数的步骤包括：将每个候选症状与所述至少一个观察到的症状组合以得到至少一个症状集合；查询所述知识图以识别针对每个症状集合的可能的疾病集合和不可能的疾病集合；以及基于与所述症状集合相对应的所述可能的疾病集合和所述不可能的疾病集合来确定所述每个候选症状的可辨性分数。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，所述可辨性分数是可能的疾病和不可能的疾病之间的最大概率差，所述可能的疾病和所述不可能的疾病从与所述候选症状相关联的可能疾病的可能的疾病集合和不可能的疾病集合中选择。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，在生成针对所选择的候选症状子集的问题之前，针对与至少一个观察到的症状的冲突来检查所选择的候选症状子集中的候选症状。5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，将任何具有冲突的候选症状从所选择的子集中移除。6.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，针对维度信息进一步检查没有冲突的所选择的候选症状。7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述维度信息包括对所选择的候选症状进行描述的一个或多个方面。8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：在收集关于所选择的候选症状子集的信息之后，更新所述观察到的症状。9.一种用于辅助疾病诊断的系统，所述系统包括：一个或多个处理器；可由所述一个或多个处理器访问的知识图；包括一个或多个指令序列的暂时性计算机可读介质，所述指令序列在由所述一个或多个处理器中的至少一个处理器执行时，使得执行以下步骤：使用患者的观察到的症状集合和将症状和疾病相关联的知识图来识别与可能的疾病集合有关的候选症状集合，所述可能的疾病集合与所述患者的所述观察到的症状集合有关；将每个候选症状与所述观察到的症状集合组合以得到多个症状集合，其中每个症状集合与一个候选症状相对应；使用每个症状集合来查询所述知识图以得到针对每个候选症状的可能的疾病集合和不可能的疾病集合；使用所述可能的疾病集合和所述不可能的疾病集合来确定所述每个候选症状的可辨性分数；以及从所述候选症...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟迩桁，刘朝春，谢于晟，杜楠，费洪亮，甄毅，曹昱，王俊晴，周达文，范伟，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：美国,US