医用信息处理系统、医用信息处理方法以及存储介质技术方案

实施方式的医用信息处理系统具有处理电路。所述处理电路取得诊断对象者的医学上的检查数据以及对所述诊断对象者问诊的回答数据。所述处理电路通过对学习完毕模型输入所述诊断对象者的所述检查数据，来推断所述诊断对象者的疾病或者症状。所述学习完毕模型是基于下述训练数据集学习后的模型，所述训练数据集是将某学习对象者患有的疾病或者症状作为正确的标签而与所述学习对象者的所述检查数据建立了对应的训练数据集。所述处理电路将基于所述诊断对象者的疾病或者症状的推断结果的推断数据与所述回答数据的比较结果经由输出部输出。输出。输出。

【技术实现步骤摘要】
医用信息处理系统、医用信息处理方法以及存储介质


[0001]本专利技术涉及医用信息处理系统、医用信息处理方法以及存储介质。

技术介绍

[0002]患者对问诊的回答是对于推断该患者的状态来说重要的信息。由于患者的回答是经常因患者自身的感受、心情而波动的不稳定的信息，因此当前医疗人员吸收并理解其波动，有助于诊疗。另一方面，研究使用AI(Artificial Intelligence：人工智能)使诊疗自动化的方案。然而，在使用了AI的诊疗中，不确定性可能成为问题。
[0003]现有技术文献
[0004]专利文献
[0005]专利文献1：日本特表2006
‑
511880号公报

技术实现思路

[0006]专利技术所要解决的技术问题
[0007]本说明书以及附图所公开的实施方式所要解决的技术问题是边考虑AI的不确定性边对患者进行诊疗。但是，通过本说明书以及附图所公开的实施方式所要解决的技术问题不限于上述技术问题。与后述的实施方式所示的各构成起到的各效果对应的技术问题也能够定位为其他技术问题。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医用信息处理系统，具备处理电路，该处理电路构成为：取得诊断对象者的医学上的检查数据以及对所述诊断对象者问诊的回答数据；通过对基于训练数据集进行学习后的模型输入所述诊断对象者的所述检查数据，来推断所述诊断对象者的疾病或者症状，所述训练数据集是将某学习对象者患有的疾病或者症状作为正确的标签而与所述学习对象者的所述检查数据建立了对应的训练数据集；以及将基于所述诊断对象者的疾病或者症状的推断结果的推断数据与所述回答数据的比较结果，经由输出部输出。2.如权利要求1所述的医用信息处理系统，所述处理电路使用所述模型，推断所述诊断对象者可能罹患的多个疾病、或者所述诊断对象者可能罹患的多个疾病各自的症状，所述处理电路判定所述诊断对象者可能罹患的多个疾病各自所对应的多个所述推断数据的每一个与所述回答数据是否类似。3.如权利要求2所述的医用信息处理系统，所述处理电路计算多个所述推断数据的每一个与所述回答数据的类似度，所述处理电路将多个所述推断数据中的与所述回答数据的类似度越高的所述推断数据，越优先地经由所述输出部输出。4.如权利要求3所述的医用信息处理系统，所述处理电路对于所述类似度越高的所述推断数据，经由所述输出部输出表示所述模型的可靠度越高的信息。5.如权利要求1～4中任一项所述的医用信息处理系统，所述处理电路以使所述推断数据与所述回答数据更类似的方式使所述模型进行学习。6.如权利要求1～5中任一项所述的医用信息处理系统，所述模型基于将所述学习对象者的疾病作为正确的标签而与所述学习对象者的所述检查数据建立了对应的所述训练数据集来进行学习，所述处理电路进行如下处理：通过对所述模型输入所述诊断对象者的所述检查数据，来推断所述诊断对象者的疾病；进而，使用将疾病与症状建立了对应的对应信息，根据所述诊断对象者的疾病来推断所述诊断对象者的症状；以及将对推断出的所述诊断对象者的症状进行表示的所述推断数据与所述回答数据的比较结果，经由所述输出部输出。7.如权利要求1～5中任一项所述的医用信息处理系统，所述模型基于将所述学习对象者的症状作为正确的标签而与所述学习对象者的所述检查数据建立了对应的所述训练数据集来进行学习，所述处理电路进行如下处理：通过对所述模型输入所述诊断对象者的所述检查数据，来推断所述诊断对象者的症状；以及将对推断出的所述诊断对象者的症状...

【专利技术属性】
技术研发人员：坂口卓弥，
申请(专利权)人：佳能医疗系统株式会社，
类型：发明
国别省市：