一种基于患者数据图谱的数字治疗方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于患者数据图谱的数字治疗方法,具体的方法包括如下步骤：S1.建立患者数据图谱；S2.构建计算模型；S3.通过系统达到个性化医疗服务；S4.在数据图谱上形成个性化生态圈。本数字治疗方法在建立患者数据图谱的基础上配合数字治疗系统，完成对患者相关数据的采集、分析、计算/仿真，且结合医学知识图谱对患者的病症进行精确判定，从而实现对患者的诊断、预测，同时针对诊断、预测的数据通过数据库匹配一套与之数据对应的治疗方案以及个性化的实施方案进行推荐，通过本数字治疗方法与系统的结合，有效实现了对患者病症的智能化诊断，速度快、效率高，节省了患者排队流程繁琐的同时，也避免了医师诊断工作量大的问题，较为人性化。较为人性化。较为人性化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于患者数据图谱的数字治疗方法和系统


[0001]本专利技术涉及数字医疗
，具体为一种基于患者数据图谱的数字治疗方法和系统。

技术介绍

[0002]数字医疗不仅限于医疗设备，更多的是把当代计算机技术、信息技术应用于整个医疗过程的一种新型的现代化医疗方式。在数字化医疗中，病人能以最少的流程完成就诊、医生诊断准确率大幅度提高、病人病历信息档案记录着所有当前和历史病人的健康信息，可以大大方便医生诊断和病人自查、真正能实现远程会诊所需要的病人综合数据调用，实现快速有效服务，数字化医疗还有一个很大的优点，就是可以实现医疗设备与医疗专家的资源共享。
[0003]对于目前的数字医疗技术，主要由患者通过相关的网络平台，将自身的身体综合数据上传，医师通过下载网络平台上患者的数据，针对身体的指标数据以及不同体征数据，从而进行诊断且给出推荐建议，虽然解决了传统患者排队就医的繁琐流程，但是诊断的方式均是通过医师进行诊断，并不能完全改变传统的就医诊断的模式，从而患者角度，虽然避免了排队等流程造成的繁琐性，但从医师角度，并不能改善医师的诊断的形式，本专利技术提供一种基于患者数据图谱的数字治疗方法和系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于患者数据图谱的数字治疗方法和系统，以解决上述
技术介绍
中提出的目前数字医疗模式，虽然改变了患者就医的形式，但并不能改变医师诊断形式，导致单方面的局限性问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种基于患者数据图谱的数字治疗方法具体的方法包括如下步骤：
[0007]S1.建立患者数据图谱；
[0008]S2.构建计算模型；
[0009]S3.通过系统达到个性化医疗服务；
[0010]S4.在数据图谱上形成个性化生态圈；
[0011]其中，S1步骤中，建立患者数据图谱的方式包括患者使用APP习惯、患者习惯评估问卷和患者习性的深度学习，所述患者使用APP习惯包括APP使用每一个步骤，所述患者习惯评估问卷包括患者喜欢关注的内容以及时长、对健康和疾病知识的了解程度，所述患者习性深度学习的内容包括第三方软件获取的患者行为数据以及手机自身获取的行为数据；
[0012]S2步骤中，构建计算模型中涉及的内容包括趋势变化和量的变化；
[0013]S3步骤中，个性化医疗服务中的内容包括病症诊断、病症的预测以及治疗方案选择；
[0014]一种基于患者数据图谱的数字治疗系统，包括数据采集模块、判定分析模块和个
性化模块；
[0015]所述数据采集模块主要用于针对患者数据图谱采集多维度生理数据；
[0016]所述判定分析模块主要用于对采集的生理数据进行集成分析，且根据分析后的数据计算模型、仿真，最后与医学知识图谱进行结合判定；
[0017]所述个性化模块主要用于针对判定结果给出相应的个性化的医疗数据；
[0018]基于上述内容，进一步说明的，所述数据采集模块中的多维度生理数据包括身体数据、器官数据、组织数据、细胞数据和分子数据；
[0019]基于上述内容，进一步说明的，所述判定分析模块中内容包括数据集成单元、数据分析单元、计算模型单元和计算机仿真单元，所述数据分析单元中的数据分析类型包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析；
[0020]基于上述内容，进一步说明的，所述个性化模块中个性化医疗数据包括诊断数据、预测数据和治疗方案。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022]本数字治疗方法在建立患者数据图谱的基础上配合数字治疗系统，完成对患者相关数据的采集、分析、计算/仿真，且结合医学知识图谱对患者的病症进行精确判定，从而实现对患者的诊断、预测，同时针对诊断、预测的数据通过数据库匹配一套与之数据对应的治疗方案以及个性化的实施方案进行推荐，通过本数字治疗方法与系统的结合，有效实现了对患者病症的智能化诊断，速度快、效率高，节省了患者排队流程繁琐的同时，也避免了医师诊断工作量大的问题，较为人性化。
附图说明
[0023]图1为本专利技术的数据图谱的数字治疗方法流程图；
[0024]图2为本专利技术的数据图谱的数字治疗系统流程图；
[0025]图3为本专利技术的数据图谱的数字治疗系统中数据分析架构图；
[0026]图4为本专利技术的形成个性化生态圈后的数据图谱架构图；图5为本专利技术的数字疗法可以形成的具体形式和功能图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]实施例
[0029]请参阅图1
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5，本专利技术提供一种技术方案：
[0030]一种基于患者数据图谱的数字治疗方法具体的方法包括如下步骤：
[0031]S1.建立患者数据图谱；
[0032]进一步说明的，建立患者数据图谱的方式包括患者使用APP习惯、患者习惯评估问卷和患者习性的深度学习，患者使用APP习惯包括APP使用每一个步骤，患者习惯评估问卷包括患者喜欢关注的内容以及时长、对健康和疾病知识的了解程度，患者习性的深度学习
的内容包括第三方软件获取的患者行为数据以及手机自身获取的行为数据；
[0033]进一步阐述的，对于图谱数据，主要通过APP、问卷以及患者习性三点介入，对于APP习惯，患者通过APP可以将自身相关的数据通过APP上传，系统会通过APP自动搜寻出对应患者的数据，且对其进行采集，问卷的方式，通过不同类型的问卷题型，对患者身体缺乏的营养素等相关的数据进行判断，通过多组类型渐进的题型来不断缩小对患者身体情况的判断，最终得出具体的数据，对于患者习性主要包括患者的日常行为、作息规律等相关的行为数据，通过软件或手机记录上传至系统内，由系统进行统一收集；
[0034]S2.构建计算模型；
[0035]进一步说明的，构建计算模型中涉及的内容包括趋势变化和量的变化；
[0036]进一步阐述的，针对趋势变化主要针对系统中的数据采集和数据分析，可以实时采集患者不同时间端上传的图谱数据，且对图谱数据的内容进行不同程度的分析和解析，从而做到实时对患者上传数据的精确判断；
[0037]量的变化主要针对系统中的计算模型量以及仿真量的变化，根据趋势变化分析、解析后的数据，从而计算不同类型的模型量和仿真量，从而便于将模型量和仿真量与医学知识图谱进行结合进行深度分析、解析以及判定；
[0038]S3.通过系统达到个性化医疗服务；
[0039]进一步说明的，个性化医疗服务中的内容包括病症诊断、病症的预测以及治疗方案选择；
[0040]进一步阐述的，个性化服务主要结合S2步骤中通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于患者数据图谱的数字治疗方法，其特征在于：具体的方法包括如下步骤：S1.建立患者数据图谱；S2.构建计算模型；S3.通过系统达到个性化医疗服务；S4.在数据图谱上形成个性化生态圈。2.根据权利要求1所述的一种基于患者数据图谱的数字治疗方法，其特征在于：S1步骤中，建立患者数据图谱的方式包括患者使用APP习惯、患者习惯评估问卷和患者习性的深度学习，所述患者使用APP习惯包括APP使用每一个步骤，所述患者习惯评估问卷包括患者喜欢关注的内容以及时长、对健康和疾病知识的了解程度，所述患者习性深度学习的内容包括第三方软件获取的患者行为数据以及手机自身获取的行为数据。3.根据权利要求1所述的一种基于患者数据图谱的数字治疗方法，其特征在于：S2步骤中，构建计算模型中涉及的内容包括趋势变化和量的变化。4.根据权利要求1所述的一种基于患者数据图谱的数字治疗方法，其特征在于：S3步骤中，个性化医疗服务中的内容包括病症诊断、病症的预测以及治疗方案选择。5.一种基于患者数...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐敏，朱伟，周涛，林学仁，欧阳钦，
申请(专利权)人：上海爱楷医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：