电脑辅助医疗法、非暂态电脑可读取存储媒体及医疗系统技术方案

本发明专利技术涉及电脑辅助医疗法、非暂态电脑可读取存储媒体及医疗系统。电脑辅助医疗方法包含以下步骤，通过互动介面收集患者的初始症状与背景信息。依据这些候选预测模型以及初始症状按序产生一系列多个动作，多个动作各自对应于询问动作或疾病预测动作其中一者。当此系列多个动作当中最新一个动作对应于其中一个疾病预测动作时，通过候选预测模型的评估，产生潜在疾病预测的第一排名。依据背景信息将第一排名调整为一第二排名，产生对应于潜在疾病预测的第二排名的结果预测。候选预测模型可根据评估而决定要进行询问动作或疾病预测动作，增加进行疾病预测的时间弹性与效率。

Computer Aided Medical Method, Non-Transient Computer Readable Storage Media and Medical System

The present invention relates to computer aided medical method, non-transient computer readable storage media and medical system. Computer-assisted medical methods include the following steps: collecting initial symptoms and background information of patients through interactive interfaces. Based on these candidate prediction models and initial symptoms, a series of multiple actions are generated sequentially, each of which corresponds to one of the inquiry or disease prediction actions. When the latest action in this series corresponds to one of the disease prediction actions, the first ranking of potential disease prediction is generated by evaluating the candidate prediction model. Based on the background information, the first ranking is adjusted to the second ranking, and the second ranking corresponding to the prediction of potential diseases is produced. Candidate prediction models can be used to make inquiry or disease prediction based on the evaluation, and increase the time elasticity and efficiency of disease prediction.

【技术实现步骤摘要】
电脑辅助医疗法、非暂态电脑可读取存储媒体及医疗系统
本公开涉及一种电脑辅助医疗方法，特别涉及一种用于产生医学预测的电脑辅助医疗方法。
技术介绍
最近出现了电脑辅助医疗系统的概念，以便于患者自我诊断。电脑辅助医疗系统可以要求患者提供一些信息，然后电脑辅助医疗系统可以基于与这些患者的互动，提供潜在疾病的诊断。
技术实现思路
本公开提供一电脑辅助医疗方法。电脑辅助医疗方法基于多个候选预测模型，各候选预测模型包含多个询问动作以及多个疾病预测动作。电脑辅助医疗方法包含以下步骤。取得初始症状以及背景信息，依据这些候选预测模型以及初始症状按序产生一系列多个动作，各动作是对应于询问动作的其中一者或是疾病预测动作的其中一者。当此系列多个动作当中最新的一个动作对应其中一个疾病预测动作时，由候选预测模型评估产生潜在疾病预测的一第一排名。依据背景信息将第一排名调整为一第二排名，产生潜在疾病预测的第二排名的结果预测。于一实施例中，该系列多个动作的一当前动作是经由以下而选定：依据一当前状态，通过一模型选择模型从该些候选预测模型当中决定一动态预测模型，其中该模型选择模型是依据一临床数据由一机器学习演算法所训练；依据该当前状态，针对该动态预测模型当中的多个候选动作产生多个状态动作值；以及，选择该动态预测模型的所有候选动作当中具有一最高状态动作值的一候选动作，作为该系列多个动作的该当前动作。于一实施例中，产生该些潜在疾病预测的该第一排名的步骤，包含依据该些疾病预测动作的该些状态动作值，将该动态预测模型中的所有该些疾病预测动作由高至低排序。于一实施例中，将该第一排名调整为该第二排名的步骤包含：取得该背景信息与该些疾病预测动作之间的多个统计概率；将该些统计概率乘以该些疾病预测动作的该些状态动作值；以及，依据该些统计概率与该些疾病预测动作的该些状态动作值的乘积形成该第二排名。于一实施例中，背景信息包含一患者的一年龄、该患者的一性别、该患者的一血型、该患者的一DNA、该患者的一病史记录、该患者的一住所、一当前季节、一当前温度、一位置或一医疗事件。于一实施例中，对应该系列多个动作当中每一个动作，通过该模型选择模型重新决定该动态预测模型。于一实施例中，电脑辅助医疗方法另包含：当该些询问动作其中一者被选择为该系列多个动作的该当前动作时，收集对应于该些询问动作的该其中一者的一症状答复；其中该系列多个动作的一下一动作是进一步依据该症状答复而产生。于一实施例中，该当前状态包含该当前动作之前的所有询问动作以及对应的所有症状答复。于一实施例中，决定该动态预测模型的步骤包含：对该些候选预测模型各自产生一状态动作值；以及选择该些候选预测模型当中具有一最高状态动作值的其中一候选预测模型作为该动态预测模型，通过该动态预测模型选择该系列多个动作的该当前动作。于一实施例中，该些候选预测模型是对应于一人体的相异的多个解剖部位而独立训练，该些候选预测模型各自依据与该人体的一解剖部位相关的临床数据进行训练，该临床数据包含多个临床病例，该些临床病例各自记录一确诊疾病以及与该确诊疾病有关的多个症状之间的一关系。本公开另提供一具有一电脑程序的非暂态电脑可读取存储媒体，电脑程序是用以执行上述的电脑辅助医疗方法。本公开又提供一医疗系统，其基于多个候选预测模型，该些候选预测模型各自包含多个询问动作以及多个疾病预测动作。医疗系统包含互动介面(互动接口)以及一控制电路，互动介面用以收集一初始症状，控制电路与互动介面通信。控制电路可操作以依据这些候选预测模型以及初始症状，按序产生一系列多个动作，此系列多个动作各自对应于询问动作其中一者或是疾病预测动作其中一者。当此系列多个动作中最新的一个动作对应于这些疾病预测动作其中一者时，控制电路经操作利用候选预测模型评估而产生多个潜在疾病预测的一第一排名。控制电路可操作依据背景信息将第一排名调整为一第二排名，控制电路可操作以产生这些潜在疾病预测的第二排名的结果预测。于一实施例中，该控制电路依据一当前状态，通过一模型选择模型从该些候选预测模型决定一动态预测模型，该模型选择模型是依据一临床数据由一机器学习演算法所训练，该控制电路依据该当前状态针对该动态预测模型当中的多个候选动作产生多个状态动作值，该控制电路选择该动态预测模型的所有候选动作当中具有一最高状态动作值的一候选动作，作为该系列多个动作的该当前动作。于一实施例中，该控制电路依据该些疾病预测动作的该些状态动作值，将该动态预测模型中的所有该些疾病预测动作由高至低排序，借此产生该些潜在疾病预测的该第一排名。于一实施例中，该控制电路获得该背景信息与该些疾病预测动作之间的多个统计概率，该控制电路将该些统计概率乘以该些疾病预测动作的该些状态动作值，该控制电路依据该些统计概率与该些疾病预测动作的该些状态动作值的乘积形成该第二排名。于一实施例中，该背景信息包含一患者的一年龄、该患者的一性别、该患者的一血型、该患者的一DNA、该患者的一病史记录、该患者的一住所、一当前季节、一当前温度、一位置或一医疗事件。于一实施例中，该控制电路对应该系列多个动作当中每一个动作，通过该模型选择模型重新决定该动态预测模型。于部分实施例中，候选预测模型可根据评估而决定要进行询问动作或疾病预测动作，增加进行疾病预测的时间弹性与效率。此外，可以动态选择不同的候选预测模型，借此贴近于不同医疗部门的医师交互进行诊断的效果。附图说明为让本专利技术的上述和其他目的、特征、优点与实施例能更明显易懂，说明书附图的说明如下：图1是依据本公开的一实施例的一医疗系统的示意图；图2是依据本公开的一实施例的一电脑辅助医疗方法的流程图；图3是依据本公开的一实施例所建立的不同候选预测模型的示意图；图4是图2的一操作中所执行的进一步操作的流程图；图5A至图5C说明关于如何在不同阶段中产生系列动作的操作范例的示意图；图6是依据一实施例于图2的一操作中所执行的进一步操作的流程图；图7是依据本公开的另一实施例的一医疗系统的示意图；图8是依据本公开的另一实施例的一电脑辅助医疗方法的流程图；以及图9是依据本公开的又一实施例的一电脑辅助医疗方法的流程图。附图标记说明：100、700医疗系统120、720控制电路140、740互动介面160、760存储单元200、800、900电脑辅助医疗方法U1使用者CON背景信息Sini初始症状Sqry症状询问Sans、RES3N、RES5Y症状答复Acand候选动作STAT、STAT1、STAT2、STAT3当前状态Acurt、Acurt1、Acurt2、Acurt3当前动作MD1～MD3候选预测模型INQ1-INQ14询问动作PRD1-PRD7疾病预测动作RES3N、RES5Y症状答复MDM模型选择模型MD1～MDn候选预测模型S210～S260、S810～S860、S910～S940操作具体实施方式以下将以附图及详细说明阐述本专利技术的精神，任何所属
中技术人员在了解本专利技术的优选实施例后，当可由本专利技术所启示的技术，加以改变及修饰，其并不脱离本专利技术的精神与范围。请参照图1，图1为依据本公开的一实施例的一医疗系统100的示意图。医疗系统100包含控制电路120、互动介面(互动接口)140以及存储单元160。于一些实施例中，控制电路120与互本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电脑辅助医疗方法，其特征在于，该电脑辅助医疗方法根据多个候选预测模型进行，该些候选预测模型各自包含多个询问动作以及多个疾病预测动作，该电脑辅助医疗方法包含：取得一初始症状以及一背景信息；依据该些候选预测模型其中一个或多个以及该初始症状，按序产生一系列多个动作，该系列多个动作各自对应于该些询问动作其中一者或是该些疾病预测动作其中一者；当该系列多个动作当中一最新动作对应于该些疾病预测动作其中一者时，产生多个潜在疾病预测的一第一排名，该第一排名是由该些候选预测模型其中一个或多个评估而产生；依据该背景信息将该第一排名调整为一第二排名；以及产生对应于该些潜在疾病预测的该第二排名的一结果预测。

【技术特征摘要】
2017.06.16 US 62/520,642;2017.11.29 US 15/826,626;1.一种电脑辅助医疗方法，其特征在于，该电脑辅助医疗方法根据多个候选预测模型进行，该些候选预测模型各自包含多个询问动作以及多个疾病预测动作，该电脑辅助医疗方法包含：取得一初始症状以及一背景信息；依据该些候选预测模型其中一个或多个以及该初始症状，按序产生一系列多个动作，该系列多个动作各自对应于该些询问动作其中一者或是该些疾病预测动作其中一者；当该系列多个动作当中一最新动作对应于该些疾病预测动作其中一者时，产生多个潜在疾病预测的一第一排名，该第一排名是由该些候选预测模型其中一个或多个评估而产生；依据该背景信息将该第一排名调整为一第二排名；以及产生对应于该些潜在疾病预测的该第二排名的一结果预测。2.如权利要求1所述的电脑辅助医疗方法，其中该系列多个动作的一当前动作，是经由以下而选定：依据一当前状态，通过一模型选择模型从该些候选预测模型当中决定一动态预测模型，其中该模型选择模型是依据一临床数据由一机器学习演算法所训练；依据该当前状态，针对该动态预测模型当中的多个候选动作产生多个状态动作值；以及选择该动态预测模型的所有候选动作当中具有一最高状态动作值的一候选动作，作为该系列多个动作的该当前动作。3.如权利要求2所述的电脑辅助医疗方法，其中产生该些潜在疾病预测的该第一排名的步骤，包含：依据该些疾病预测动作的该些状态动作值，将该动态预测模型中的所有该些疾病预测动作由高至低排序。4.如权利要求3所述的电脑辅助医疗方法，其中将该第一排名调整为该第二排名的步骤，包含：获得该背景信息与该些疾病预测动作之间的多个统计概率；将该些统计概率乘以该些疾病预测动作的该些状态动作值；以及依据该些统计概率与该些疾病预测动作的该些状态动作值的乘积形成该第二排名。5.如权利要求4所述的电脑辅助医疗方法，其中该背景信息包含一患者的一年龄、该患者的一性别、该患者的一血型、该患者的一DNA、该患者的一病史记录、该患者的一住所、一当前季节、一当前温度、一位置或一医疗事件。6.如权利要求2所述的电脑辅助医疗方法，其中对应该系列多个动作当中每一个动作，通过该模型选择模型重新决定该动态预测模型。7.如权利要求2所述的电脑辅助医疗方法，另包含：当该些询问动作其中一者被选择为该系列多个动作的该当前动作时，收集对应于该些询问动作的该其中一者的一症状答复；其中该系列多个动作的一下一动作是进一步依据该症状答复而产生。8.如权利要求7所述的电脑辅助医疗方法，其中该当前状态包含该当前动作之前的所有询问动作以及对应的所有症状答复。9.如权利要求2所述的电脑辅助医疗方法，其中决定该动态预测模型的步骤包含：对该些候选预测模型各自产生一状态动作值；以及选择该些候选预测模型当中具有一最高状态动作值的其中一候选预测模型作为该动态预测模型，通过该动态预测模型选择该系列多个动作的该当前动作。10.如权利要求1所述的电脑辅助医疗方...

【专利技术属性】
技术研发人员：汤凯富，张智威，高皓成，
申请(专利权)人：宏达国际电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾,71