一种全科医生诊疗辅助系统技术方案

一种全科医生诊疗辅助系统，包括数据库模块、诊疗辅助决策推理模块、基层医疗机构应用模块；所述数据库模块，通过对医疗文献和诊疗指导资源的自动分析和知识抽取，形成方便推理与检索的知识体系；结合对原始医疗数据的抽取与清洗，将相互独立医疗数据转化成相互关联的医疗知识，作为全科医生诊疗辅助的理论和数据基础；所述诊疗辅助决策推理模块，充分利用数据库中的知识和数据，为全科医生的诊疗提供辅助支撑；所述基层医疗机构应用模块，用于实现人机接口对话，并基于数据库模块和诊疗辅助决策推理模块为基层全科医生的诊疗提供辅助。策推理模块为基层全科医生的诊疗提供辅助。策推理模块为基层全科医生的诊疗提供辅助。

【技术实现步骤摘要】
一种全科医生诊疗辅助系统


[0001]本专利技术涉及医用软件
，具体涉及一种全科医生诊疗辅助系统。

技术介绍

[0002]随着社会人口的增多，对于医疗资源的需求不断增加，对医生数量的需求也逐年提高。其中全科医生，又称家庭医师或者家庭医生，大多服务在基层医疗卫生机构，是健康管理服务的主要提供者。全科医生与其他专科医生相比，学历层次普遍偏低，多数全科医生的医疗服务能力有待提高，服务水平还不能充分满足患者的需求；同时，目前接受全科医生规范化培训且合格的全科医生数量不足，且规范化培训也需要相当长的时间，使得全科医生的数量在一段不短的时间内会出现整体不足的情况。由上可知，为了满足人民日益增长的医疗需求，如何提升全科医生整体的诊疗服务能力将是解决问题的关键之一。
[0003]有鉴于此，本专利技术旨在探索如何将医学人工智能技术应用在全科医生的医疗服务工作流程中，为全科医生诊疗过程提供决策支持，协助全科医生进行诊断和鉴别诊断，提升常见病诊断的精准程度，对并对患者的诊疗及用药进行规范化管理，加强服务过程和质量的监督管理，以期对基层医疗卫生机构诊疗、安全用药、病例管理等方面产生积极的作用和效果。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种全科医生诊疗辅助系统，为全科医生的诊疗过程提供辅助，以提升全科医生的诊疗服务能力。
[0005]本专利技术的技术方案是：一种全科医生诊疗辅助系统，包括数据库模块、诊疗辅助决策推理模块和基层医疗机构应用模块；三个模块相互之间通过有线或者无线方式实现数据通讯连接；数据库模块，通过对医疗文献和诊疗指导资源的自动分析和知识抽取，形成方便推理与检索的知识体系；结合对原始医疗数据的抽取与清洗，将相互独立医疗数据转化成相互关联的医疗知识，作为全科医生诊疗辅助的理论和数据基础；诊疗辅助决策推理模块，充分利用数据库中的知识和数据，为全科医生的诊疗提供辅助支撑，具体包括三个子功能模块，分别是常见病诊疗辅助决策模块、常见病临床诊疗指导模块和安全用药智能提醒模块；基层医疗机构应用模块，用于实现人机接口对话，并基于数据库模块和诊疗辅助决策推理模块为基层全科医生的诊疗提供辅助。
[0006]进一步的，数据库模块在功能上划分为三个子数据库，分别是基层智能诊疗辅助决策支持知识库、安全用药知识库和病历资源案例库。以下进行具体介绍。
[0007]一、基层智能诊疗辅助决策支持知识库由临床医学术语知识库及病历资源库组成；其中临床医学术语知识库以疾病为核心，建立涵盖身体结构、病因、病理、临床表现、临床诊断技术与方法、操作技术范畴的术语
体系；并对同义术语进行归并、编辑与审核，形成临床医学概念，并建立各概念之间的语义关系；病历资源库用于存储和管理从医院的电子病历中抽取的疾病名称、症状、体征、检查、治疗等相关命名实体及关系。
[0008]基层智能诊疗辅助决策支持知识库主要实现下列功能：第一，数据采集；主要对两种数据进行采集，一种是医院现存的病历资源，包括电子病历、手术步骤、检查报告结果、日常病程等记录信息，通过ETL的方式进行采集；另一种是互联网公开的医学资源，包括公共字典、医学术语、临床指南教科书、专家共识等医学文献，通过网络爬虫的方式进行获取；第二，知识处理；基层智能诊疗辅助决策支持知识库可以对获取到的源数据信息进行分词处理、词性标注以及语法分析，获取关系依赖树，提取所述关系依赖树中的概念、实体、实体修饰语;并根据所述概念、实体、实体修饰语，通过关系语义规则，获取关系依赖树中各实体之间的关系;设置扩展三元组，通过扩展三元组将关系依赖树中各实体之间的关系进行储存，以完成构建数据库；第三，病诊疗建模；可以依托国家疾病诊断临床路径指导，按照疾病名称、症状、体征、检查、药品、手术、护理等其他维度，建立单病种疾病诊疗模型。统计各种诊疗结局特征下的临床处置特征（主要用药、手术、检验检查等治疗措施）以及主要治疗措施的组合情况，分析这些处置特征与医疗结局特征间的关系，确定达到某种医疗结局特征的临床处置特征的路径或者主要的临床处置特征的路径，得到达到最优医疗结局特征的关键临床处置路径。找到医学检查特征的关键路径特征，以及患者的基本特征关键节点。这样从患者的基本特征关键节点、医学检查/检验特征的关键路径特征、主要的临床处置特征的路径以及医疗结局特征初步形成医疗模式。
[0009]二、安全用药知识库用于储存和管理药品信息，安全用药知识库依托国家食品药品监督管理局（CFDA）审核发布的国家药品标准说明书和新药说明书、卫健委发布的医药典籍和国内权威医疗机构发布的最新医药信息等进行建设。所述的药品信息涵盖通用名、剂型、功效分类、成份分类、主要成份、药品性状、溶媒分类、给药方式、ATC 编码、规格、特殊人群用药注意事项、特殊给药条件、药理机制和毒理机制信息；安全用药知识库还用于保存基于配伍禁忌、人群禁忌、过敏禁忌、症状禁忌和用法禁忌得出的药物与药物之间以及疾病与药物之间的关联规则信息。
[0010]安全用药知识库按照医学、药学的专业审查原理，以医学、药学专业知识为标准，在医生录入医嘱时能提供相关药品资料信息，并对医嘱进行药物过敏史、药物相互作用、禁忌症、不练反应、注射剂体外配伍等审查来协助医生正确地筛选药物和确定医嘱，并在发现问题时能及时进行提醒和警示，以减少错误发生的可能。通过安全用药知识库系统能将原来由医疗人员借助查阅书本或者依靠大脑记忆来完成的合理用药检查交给计算机系统来完成，可以极大地弥补记忆的不足和人工失误所导致的用药错误，同时也大大提高了审查效率，使审查从人工完成变为自动完成，从只能人工审查少量患者的医嘱，扩大到可以自动审查医院全部的医嘱，所有的医生和患者都能从中受益。
[0011]安全用药知识库包括的具体功能模块及其功能如下：第一、标准药品数据中心模块；本模块用于采集国家和各省相关部门公布的最新
版本政策接入数据，根据字段内容匹配相应编码，依据匹配好的编码关联到产品编码，注册产品编码，从而实现与标准数据的无缝对接。药品数据中心中定义一套清晰、完整的编码体系。包括：通用名编码、药品附加信息识别码、剂型码、规格码、规格属性码、转换比码、生产企业码等信息编码，每层编码可同时实现独立或自由组合统计分析。
[0012]第二、临床用药知识库；本模块主要基于药品说明书、中华人民共和国药典、中国国家处方集、临床用药须知和国家现行临床用药相关政策规定进行设计。药品信息内容覆盖药品说明书、药物互相作用、皮试药物、特殊药品、药动学参数、妊娠用药分级、药品不良反应信息通报、用药教育标签、医药文献、政策法规等。具体功能有： 1）医护人员在临床用药知识库中可查询CFDA网站发布的最新药品说明书，查询临床用药种类可追溯至生产厂家，设置导航目录让医护人员快速定位查询并可复制说明书内容；2）医护人员可通过临床用药知识库查询用药教育标签、妊娠用药分级、药动学参数、特殊药品、皮试药物；3）医护人员可通过临床用药知识库查询国家药品目录，例如省级新农合药品目录、医保药品目录等；4）临床用药知识库中收纳国家临床用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种全科医生诊疗辅助系统，其特征在于：包括数据库模块、诊疗辅助决策推理模块、基层医疗机构应用模块； 所述数据库模块，通过对医疗文献和诊疗指导资源的自动分析和知识抽取，形成方便推理与检索的知识体系；结合对原始医疗数据的抽取与清洗，将相互独立医疗数据转化成相互关联的医疗知识，作为全科医生诊疗辅助的理论和数据基础； 所述诊疗辅助决策推理模块，充分利用数据库中的知识和数据，为全科医生的诊疗提供辅助支撑，具体包括三个子功能模块，分别是常见病诊疗辅助决策模块、常见病临床诊疗指导模块和安全用药智能提醒模块； 所述基层医疗机构应用模块，用于实现人机接口对话，并基于数据库模块和诊疗辅助决策推理模块为基层全科医生的诊疗提供辅助。2.如权利要求1所述的一种全科医生诊疗辅助系统，其特征在于：所述数据库模块按功能划分为三个子数据库，分别是基层智能诊疗辅助决策支持知识库、安全用药知识库、病历资源案例库；所述基层智能诊疗辅助决策支持知识库，由临床医学术语知识库及病历资源库组成；其中临床医学术语知识库以疾病为核心，建立涵盖身体结构、病因、病理、临床表现、临床诊断技术与方法、操作技术范畴的术语体系；并对同义术语进行归并、编辑与审核，形成临床医学概念，并建立各概念之间的语义关系；病历资源库用于存储和管理从医院的电子病历中抽取的相关命名实体及关系的信息，包括疾病名称、症状、体征、检查和治疗的信息；所述安全用药知识库，用于储存和管理药品信息，药品信息涵盖通用名、剂型、功效分类、成份分类、主要成份、药品性状、溶媒分类、给药方式、ATC 编码、规格、特殊人群用药注意事项、特殊给药条件、药理机制和毒理机制信息；安全用药知识库还用于保存基于配伍禁忌、人群禁忌、过敏禁忌、症状禁忌和用法禁忌得出的药物与药物之间以及疾病与药物之间的关联规则信息；所述病历资源案例库，用于存储医院积累多年的患者主诉信息和电子病案的描述内容，并利用所存储的信息来建立主诉信息与诊断之间的关系；同时还将诊断所需的检查、化验的历史记录存储，以便作为基层智能诊疗辅助决策支持知识库构建的数据源。3.如权利要求2所述的一种全科医生诊疗辅助系统，其特征在于：所述数据库模块还包括医疗数据处理套件，医疗数据处理套件用于针对医院大量的医疗文本相关数据，利用深度学习和神经网络对医疗数据进行筛选，提供高质量的分析数据，以更快的形成对应的数据库。4.如权利要求1所述的一种全科医生诊疗辅助系统，其特征在于：所述常见病诊疗辅助决策模块，以数据库模块中储存的相关医疗知识和数据为支撑，辅助全科医生收集信息，逐层推理给出需要考虑的疾病列表、对应的置信度、典型症状、诊断证据及依据供医生参考，同时对症状、体征、检查、检验信息进行鉴别解读，辅助基层医生筛查、判别初诊病人，避免重症、疑难症的漏诊。5.如权利要求1所述的一种全科医生诊疗辅助系统，其特征在于：所述常见病临床诊疗指导模块，通过分类导航、主题检索方式，帮助基层全科医生了解基层医疗机构常见病、多发病、慢性病的诊疗信息，所述诊疗信息包括疾病定义、诊断要点、治疗方案及注意事项信息、历史优质相似病例信息。6.如权利要求1所述的一种全科医生诊疗辅助系统，其特征在于：所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯嵩，李云，陈廷寅，张文范，宁静静，黄子晶，
申请(专利权)人：中南大学湘雅医院，
类型：发明
国别省市：