一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统技术方案

本发明专利技术涉及医疗数据搜索技术领域，具体公开一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，通过设置多通路数据集搜索构建模块、信息采集权限认定模块、指定患者确认模块、基本信息采集分析模块、参照医疗诊断数据筛选分析模块、智能推送模块和WEB云端，实现了对患者的身体状况以及疾病状况进行科学性和系统性的分析，有效弥补了如今患者依赖于自身的主观判断性将自己的患病状况与其他相似患病状况的人员进行比对而存在的不足，避免患者实际择取的医院和医生过度依赖于自身的主观决策性，进而为后续患者对诊疗医院和诊疗医生的择取判断提供数据支撑基础，不仅给患者的就医效率和治疗效果提供保障，且利于缓和患者的看病焦虑心理。理。理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统


[0001]本专利技术涉及医疗数据搜索
，具体而言，涉及一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统。

技术介绍

[0002]互联网的普及与发展，给医疗领域提供了较多的便捷性，医生能够通过互联网检索各种医学资料和研究，以便于更好地理解疾病特点和治疗方法，而从患者本身的视角出发，能够从互联网的多个医疗网站和交流社区进行查找与自身相关的健康资讯、疾病症状和治疗方法，这些医疗数据能够帮助患者更好地了解自己的身体疾病状况以及相关诊断参照信息，但同时，由于患者自身医疗知识的局限性，无法对相关的多个医疗数据进行系统全面的总结，由此可见，需要站在患者的视角，对互联网的医疗数据进行多通路搜索，以便给患者提供更加方便快捷的数据筛查。
[0003]目前，患者进行医疗数据的检索存在的缺陷包括：1、患者在自身的主观层面无法对自身的身体状况以及疾病状况进行科学性和系统性的分析，在较大程度上还是依赖于自身的主观判断性将自己的患病状况与其他相似患病状况的人员进行比对，进而参照相似患病人员的诊疗经验进行自主性的诊疗医院和诊疗医生的择取判断，导致实际择取的医院和医生过度依赖于自身的主观决策性，进而降低了最终的选择结果与自身身体状况的适配性，不利于为患者自身的疾病诊断提供有力的数据支撑保障，并且耗费了大量的时间进行数据的检索，从而在一定程度上降低了患者进行疾病诊断的时效性。
[0004]2、患者本身无法系统全面的了解医院科室的运行状况，导致患者可能多次来往医院进行排队等候，进而不仅浪费了患者的时间和金钱，还给患者的就医效率和治疗效果造成负面影响，并且增加了患者的看病焦虑心理。

技术实现思路

[0005]为了克服
技术介绍
中的缺点，本专利技术实施例提供了一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，包括：多通路数据集搜索构建模块，用于搜索各医疗共享关联平台所属各诊疗数据，进而分类整合构建人体的各身体部位对应各疾病名称的各医疗诊断数据。
[0007]信息采集权限认定模块，用于由医疗数据搜索平台所属使用人员进行信息采集的授权认证。
[0008]指定患者确认模块，用于对医疗数据搜索平台所属使用人员进行患者身份确认，进而得到指定患者。
[0009]基本信息采集分析模块，用于对指定患者的基本信息进行采集分析，进而获取指定患者的本次患病身体部位以及对应的疾病名称，据此计算指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数。
[0010]参照医疗诊断数据筛选分析模块，用于根据指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数，进而筛选指定患者的各参照医疗诊断数据进行分析，据此构建指定患者的参照医疗数据集合。
[0011]智能推送模块，用于将指定患者的参照医疗数据集合推送至医疗数据搜索平台所属使用人员的接收端。
[0012]WEB云端，用于存储各种病情名称所属各关联身体部位的各种疾病名称对应单位患病持续时长的病情影响因子，存储各医院的基础特性参数，存储医生对应各职业等级的诊疗影响力评定系数，并存储各医院的各科室所属号源信息。
[0013]作为一种优选技术方案，所述对指定患者的基本信息进行采集分析，具体的过程为：对指定患者的基本信息进行采集，其中基本信息包括性别、年龄、身高、体重、所在区域地理位置、其他患病既往史和本次患病信息，本次患病信息包括本次患病的身体部位、疾病名称、累计持续时长以及本次疾病症状出现时间点。
[0014]根据指定患者的身高和体重，初步计算指定患者的身体质量指数，记为BMI 0
。
[0015]依据指定患者的性别和年龄，并根据预定义的各性别人员在各年龄范围的参照健康身体质量指数区间，筛分得到指定患者的参照健康身体质量指数区间的中间值作为指定患者的参照健康身体质量指数BMI
参
，进而对比计算指定患者的身体质量深度评定系数ΔBMI
″
为预设的身体质量指数所属允许偏差值，χ1为预设的身体质量指数所属深度评定修正因子。
[0016]依据指定患者的本次患病的身体部位、疾病名称、累计持续时长以及本次疾病症状出现时间点，进而划分得到指定患者本次患病身体部位所属疾病名称对应的患病累计持续时长T0和本次疾病症状出现间隔时长T1，并根据预定义的各患病身体部位所属各种疾病名称对应单位累计持续时长的健康风险因子,筛分得到指定患者本次患病身体部位对应单位累计持续时长的健康风险因子δ1，计算得到指定患者的本次患病身体部位所属疾病持续时长对应的程度严重评定指数，记为ε。
[0017]依据指定患者的其他患病既往史，进而从中提取各历史患病身体部位以及对应的疾病名称和患病持续时长，将指定患者的本次患病的身体部位和疾病名称联合记为指定患者的本次病情名称，进而与WEB云端存储的各种病情名称所属各关联身体部位的各种疾病名称对应单位患病持续时长的病情影响因子进行匹配，筛分得到指定患者的本次病情名称所属各历史患病关联身体部位的疾病名称对应单位患病持续时长的病情影响因子j为各历史患病关联身体部位的编号，j＝1,2,...,n，并提取各历史患病关联身体部位对应的患病持续时长t
j
。
[0018]作为一种优选技术方案，所述指定患者的本次患病身体部位所属疾病持续时长对应的程度严重评定指数ε的表达式为：其中υ1和υ2分别为预定义的疾病症状出现间隔时长占比以及患病累计持续时长对应的程度严重评定权重因
子，e为自然常数。
[0019]作为一种优选技术方案，所述指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数η，具体的计算公式为：其中κ1、κ2和κ2分别为预定义的身体质量深度评定系数、本次患病疾病持续时长和其他患病既往史对应的病情程度评定影响权值。
[0020]作为一种优选技术方案，所述指定患者的各参照医疗诊断数据，具体的筛选过程包括：从多通路数据集搜索构建模块中初步筛分与指定患者的本次患病身体部位以及对应的疾病名称一致的各医疗诊断数据，记为各备选医疗诊断数据。
[0021]从各备选医疗诊断数据提取对应人员的基本信息和患病信息，进而参照指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数的分析计算方式，同理，计算各备选医疗诊断数据对应人员患病的病情程度评定系数，记为d为各备选医疗诊断数据的编号，d＝1,2,...,f，进而通过比对计算各备选医疗诊断数据对应人员与指定患者的病情程度相似指数，记为σ
d
。
[0022]将各备选医疗诊断数据对应人员与指定患者的病情程度相似指数与设定的病情程度相似指数阈值进行比对，进而筛分高于病情程度相似指数阈值的各备选医疗诊断数据，记为各参照医疗诊断数据。
[0023]作为一种优选技术方案，所述各备选医疗诊断数据对应人员与指定患者的病情程度相似指数σ
d
的具体表达式为：其中ΔC0表示为设本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，其特征在于，包括：多通路数据集搜索构建模块，用于搜索各医疗共享关联平台所属各诊疗数据，进而分类整合构建人体的各身体部位对应各疾病名称的各医疗诊断数据；信息采集权限认定模块，用于由医疗数据搜索平台所属使用人员进行信息采集的授权认证；指定患者确认模块，用于对医疗数据搜索平台所属使用人员进行患者身份确认，进而得到指定患者；基本信息采集分析模块，用于对指定患者的基本信息进行采集分析，进而获取指定患者的本次患病身体部位以及对应的疾病名称，据此计算指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数；参照医疗诊断数据筛选分析模块，用于根据指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数，进而筛选指定患者的各参照医疗诊断数据进行分析，据此构建指定患者的参照医疗数据集合；智能推送模块，用于将指定患者的参照医疗数据集合推送至医疗数据搜索平台所属使用人员的接收端；WEB云端，用于存储各种病情名称所属各关联身体部位的各种疾病名称对应单位患病持续时长的病情影响因子，存储各医院的基础特性参数，存储医生对应各职业等级的诊疗影响力评定系数，并存储各医院的各科室所属号源信息。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，其特征在于：所述对指定患者的基本信息进行采集分析，具体的过程为：对指定患者的基本信息进行采集，其中基本信息包括性别、年龄、身高、体重、所在区域地理位置、其他患病既往史和本次患病信息，本次患病信息包括本次患病的身体部位、疾病名称、累计持续时长以及本次疾病症状出现时间点；根据指定患者的身高和体重，初步计算指定患者的身体质量指数，记为BMI 0
；依据指定患者的性别和年龄，并根据预定义的各性别人员在各年龄范围的参照健康身体质量指数区间，筛分得到指定患者的参照健康身体质量指数区间的中间值作为指定患者的参照健康身体质量指数BMI
参
，进而对比计算指定患者的身体质量深度评定系数ΔBMI
″
为预设的身体质量指数所属允许偏差值，χ1为预设的身体质量指数所属深度评定修正因子；依据指定患者的本次患病的身体部位、疾病名称、累计持续时长以及本次疾病症状出现时间点，进而划分得到指定患者本次患病身体部位所属疾病名称对应的患病累计持续时长T0和本次疾病症状出现间隔时长T1，并根据预定义的各患病身体部位所属各种疾病名称对应单位累计持续时长的健康风险因子,筛分得到指定患者本次患病身体部位对应单位累计持续时长的健康风险因子δ1，计算得到指定患者的本次患病身体部位所属疾病持续时长对应的程度严重评定指数，记为ε；依据指定患者的其他患病既往史，进而从中提取各历史患病身体部位以及对应的疾病名称和患病持续时长，将指定患者的本次患病的身体部位和疾病名称联合记为指定患者的
本次病情名称，进而与WEB云端存储的各种病情名称所属各关联身体部位的各种疾病名称对应单位患病持续时长的病情影响因子进行匹配，筛分得到指定患者的本次病情名称所属各历史患病关联身体部位的疾病名称对应单位患病持续时长的病情影响因子j为各历史患病关联身体部位的编号，j＝1,2,...,n，并提取各历史患病关联身体部位对应的患病持续时长t
j
。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，其特征在于：所述指定患者的本次患病身体部位所属疾病持续时长对应的程度严重评定指数ε的表达式为：其中υ1和υ2分别为预定义的疾病症状出现间隔时长占比以及患病累计持续时长对应的程度严重评定权重因子，e为自然常数。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的医疗数据多通路搜索系统，其特征在于：所述指定患者的本次患病身体部位对应的病情程度评定系数η，具体的计算公式为：其中κ1、κ2和κ2分别为预定义的身体质量深度评定系数、本次患病疾病持续时长和其他患病既往史对应的病情程度评定影响权值。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的医疗数据多通...

【专利技术属性】
技术研发人员：马维民，杨祥元，贺龙，曹海生，
申请(专利权)人：上海麦色医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：