一种基于多中心研究的单病种筛查系统技术方案

本公开描述了一种基于多中心研究的单病种筛查系统，包括：云处理平台、单病种筛查平台、医生终端、以及患者终端，医生终端和患者终端与云处理平台不通信。云处理平台具有通过来自于不同医疗机构的单病种的病例信息训练得到且基于人工智能的识别模型，并将训练好的识别模型上传至单病种筛查平台。患者终端获得患者的病症信息。单病种筛查平台利用识别模型基于病症信息生成单病种的评估结果，并发送给患者终端。本公开利用大数量样本可增加结果的准确性和客观性。确性和客观性。确性和客观性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多中心研究的单病种筛查系统


[0001]本公开涉及一种基于多中心研究的单病种筛查系统。

技术介绍

[0002]在目前的医疗行为中，患者在就医时，经常无法提供有效的病症发展状态的描述，导致无法在就医时进行针对性的检查而难以识别出一些特殊病种。而在医生层面来看，病症表述由于仅通过主观表述而不能结构化，导致病症表述缺乏客观性、完整性，因此，在实际就医过程中，经常由于无法准确了解患者病症信息而导致对某些特殊病症例如单病种发生误诊或漏诊的现象。
[0003]目前，也有通过互联网以及人工智能的辅助筛查来进行特殊病症的筛查。特别是通过临床试验中多中心研究的成果，可对患者多项具有复杂相关性的生理状况因素进行具有某种病种风险的初判。然而，尽管多中心研究可以针对不同患者采集了的多种病症数据，形成更加客观的研究，但是其研究的成果往往无法有效地应用到整个上述特殊病症的筛查医疗行为中。而且，多中心研究中的数据处理通常会涉及大量的患者隐私，在样本数据处理上稍有不慎则容易泄漏患者隐私。

技术实现思路

[0004]本公开是有鉴于上述现有技术的状况而提出的，其目的在于提供一种能够有效利用多中心研究中的样本的单病种筛查系统。
[0005]为此，本公开提供了一种基于多中心研究的单病种筛查系统，包括：基于多中心研究的云处理平台、与所述云处理平台通信的单病种筛查平台、与所述单病种筛查平台通信的医生终端、以及与所述单病种筛查平台通信的患者终端，所述医生终端和所述患者终端与所述云处理平台不通信；所述云处理平台具有通过来自于不同医疗机构的单病种的病例信息训练得到且基于人工智能的识别模型，并将训练好的识别模型上传至所述单病种筛查平台；所述患者终端获得与患者有关的单病种的病症信息，所述病症信息包括问诊表、病史记录和生理数据；所述单病种筛查平台利用所述识别模型基于来自所述患者终端的病症信息生成所述单病种的评估结果，并将所述评估结果发送给所述患者终端，若所述评估结果超过预定值，则所述患者终端提示患者前往部署有所述医生终端的医疗机构进行确诊，所述医生终端将患者的确诊信息上传至所述单病种筛查平台，所述单病种筛查平台根据所述确诊信息判断是否将所述确诊信息上传至所述云处理平台以对所述识别模型进行更新。
[0006]在本公开所涉及的单病种筛查系统中，基于多中心研究的云处理平台接收各医疗机构的病例数据，在多中心研究的大规模样本基础上生成单病种的基于人工智能的识别模型，并将其发送到单病种筛查平台，患者终端收集患者的病症信息并汇聚到单病种筛查平台，由识别模型进行模式识别，进而向患者终端输出评估结果，在这种情况下，就能在筛查中利用多中心研究中大数量样本所产生的研究成果，从而增加结果的准确性和客观性。而且，样本形成的识别模型在单病种筛查平台上使用，患者终端和医生终端都不与云处理平
台通信，这样可以有效隔离应用层和样本本身，提高了样本所涉及患者的隐私安全性。在获得患者单病种的确诊信息后，反馈到单病种筛查平台，在需要时输入到云处理平台上，可对识别模型进行验证、调整和优化，使得人工智能识别模型的使用形成闭环，其准确性能持续得到提高。
[0007]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述云处理平台获取来自不同医疗机构的病例信息，对所述病例信息进行病种分类，并基于病种分类和审核的结果训练所述识别模型。在这种情况下，云处理平台在完成病例信息获取后，由多中心专家进行病种分类和审核，这样标签化后的病例能够作为训练识别模型的样本。
[0008]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述单病种筛查平台对所述评估结果进行质控。在这种情况下，能够通过质控手段确保评估结果的准确性和安全性。
[0009]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述问诊表记录患者症状的主观信息，所述病史记录记录患者与所述单病种相关的病史，所述生理数据为患者的体征信息。在这种情况下，通过问诊表、病史和生理数据可从主观、客观和时间等维度获得与单病种有关的结构化信息。
[0010]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述患者终端包括获取所述生理数据的智能设备，所述智能设备包括可穿戴式智能设备，所述体征信息包括体动信息、心率或血氧中的至少一种。在这种情况下，患者可选择可穿戴式智能设备检测其体征信息。
[0011]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述患者终端包括获取所述生理数据的智能设备，所述智能设备包括非穿戴式智能设备，所述体征信息包括脉搏、心率或打鼾信息中的至少一种。在这种情况下，患者可选择非穿戴式智能设备检测其睡眠相关的体征信息。
[0012]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述评估结果包括风险概率和与所述评估结果关联的检查指示，在所述风险概率大于预定值时判定为高风险。在这种情况下，在风险达到一定值时，提示高风险，并给出进一步的检查指示，兼顾了安全和效率。
[0013]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述单病种包括脑卒中。
[0014]另外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述单病种筛查平台根据患者确诊信息对识别模型进行验证，基于验证结果确定是否将患者确诊信息上传到所述云处理平台。
[0015]此外，在本公开所涉及的单病种筛查系统中，可选地，所述验证的内容包括灵敏度、特异性中的至少一种。
[0016]根据本公开的基于多中心研究的单病种筛查系统，能够有效并安全地使用多中心研究的样本病例，并通过筛查结果的反馈，持续对识别模型进行更新和优化。
附图说明
[0017]现在将仅通过参考附图的例子进一步详细地解释本公开，其中：
[0018]图1是示出了本公开的示例所涉及的基于多中心研究的单病种筛查系统的结构框图。
[0019]图2是示出了本公开的示例所涉及的云处理平台的结构框图。
[0020]图3是示出了本公开的示例所涉及的单病种筛查平台的结构框图。
[0021]图4是示出了本公开的示例所涉及的患者终端的结构框图。
[0022]图5是示出了本公开的示例所涉及的基于多中心研究的单病种筛查系统的应用流程图。
具体实施方式
[0023]以下，参考附图，详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中，对于相同的部件赋予相同的符号，省略重复的说明。另外，附图只是示意性的图，部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。
[0024]需要说明的是，本公开中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0025]另外，在本公开的下面描述中涉及的小标题等并不是为了限制本公开的内容或范围，其仅仅是作为阅读的提示作用。这样的小标题既不能理解为用于分割文章的内容，也不应将小标题下的内容仅本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多中心研究的单病种筛查系统，其特征在于，包括：基于多中心研究的云处理平台、与所述云处理平台通信的单病种筛查平台、与所述单病种筛查平台通信的医生终端、以及与所述单病种筛查平台通信的患者终端，所述医生终端和所述患者终端与所述云处理平台不通信；所述云处理平台具有通过来自于不同医疗机构的单病种的病例信息训练得到且基于人工智能的识别模型，并将训练好的识别模型上传至所述单病种筛查平台；所述患者终端获得与患者有关的单病种的病症信息，所述病症信息包括问诊表、病史记录和生理数据；所述单病种筛查平台利用所述识别模型基于来自所述患者终端的病症信息生成所述单病种的评估结果，并将所述评估结果发送给所述患者终端，若所述评估结果超过预定值，则所述患者终端提示患者前往部署有所述医生终端的医疗机构进行确诊，所述医生终端将患者的确诊信息上传至所述单病种筛查平台，所述单病种筛查平台根据所述确诊信息判断是否将所述确诊信息上传至所述云处理平台以对所述识别模型进行更新。2.根据权利要求1所述的单病种筛查系统，其特征在于，所述云处理平台获取来自不同医疗机构的病例信息，对所述病例信息进行病种分类和审核，并基于病种分类和审核的结果训练所述识别模型。3.根据权利要求1所述的单病种筛查系统，其特征在于，所述单病种筛...

【专利技术属性】
技术研发人员：华扬，刘蓓蓓，熊飞，岑柱艳，刘辽，吴越宝，王筱毅，李明，梁志成，
申请(专利权)人：深圳市德力凯医疗设备股份有限公司，
类型：发明
国别省市：