【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医助ai升级，具体为一种基于深度学习的系统升级用医助ai。
技术介绍
1、医助就是医生助理，相当于主治医生的秘书。做好医生与其他相关科室的桥梁沟通工作，保持与其他科室的信息通畅，以更好掌握病人相关信息，行业要求从事对象必须有相关的医疗护理常识，以护理为辅的实习医生的首选，随着科技发展，为能更好的行使医助的职责，越来越多的医院开始采用医助ai来进行这项工作，协助医师完成日常的诊疗任务，但是，现有的医助ai在进行使用时，大多需要专业人员对其进行更新，医院长时间使用，系统难以得到较为稳定的更新，新功能难以及时补充，导致医助ai整体水平落后，使用效果不佳，实用性不强。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于深度学习的系统升级用医助ai，解决了现有的医助ai在日常使用的过程中，需要专业人员对其进行更新，医院长时间使用，系统难以得到较为稳定的更新，新功能难以及时补充，导致医助ai整体水平落后，使用效果不佳，实用性不强的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于深度学习的系统升级用医助ai，包括下位机，所述下位机连接有数据采集模块，所述数据采集模块连接有预处理模块，所述预处理模块连接有数据传输模块；
5、所述数据传输模块连接有上位机，所述上位机连接有数据库模块、训练模块和工作模块。
6、优选的，所述下位机包括医疗数据系统，所
7、优选的，所述数据采集模块包括实体采集模块和虚拟采集模块，所述实体采集模块连接有图像文字扫描设备和音视频播放设备，所述虚拟采集模块连接有入库数据调取模块和未入库数据调取模块。
8、优选的，所述预处理模块包括数值数据处理模块和图像数据处理模块，所述数值数据处理模块连接有目标确认模块、分布检测模块和处理提取模块，所述图像数据处理模块连接有图像切割模块和目标整合模块。
9、优选的，所述数据传输模块包括数据传输组件，所述数据传输组件连接有蓝牙传输模块和无线网络传输模块。
10、优选的，所述数据库模块包括目录模块，所述目录模块连接有患者管理模块、物资管理模块、工作管理模块和流程管理模块。
11、优选的，所述训练模块连接有预训练模块和深度学习模块，所述预训练模块连接有共性学习模块和特性学习模块，所述深度学习模块连接有验证构建模块、拟合调节模块和参数调节模块。
12、优选的，所述工作模块包括医师助理模块，所述医师助理模块连接有预诊疗模块、检查开具模块、导引模块、患者调度模块和汇报交流模块。
13、优选的，具体包括以下使用步骤：
14、s1.升级数据获取
15、对于网络开源数据，通过该ai模型的下位机遍历网络数据，对网络上各医院开源的医疗数据系统内的数据进行获取采集，主要对系统内的his系统数据、就诊预约系统数据、pacs系统数据、lis系统数据和ris系统数据进行获取，将获取的数据储存到数据采集模块中，对于院内数据，通过数据采集模块进行处理，通过实体采集模块对院内的医疗实体如纸张、胶片、磁带、cd进行采集，通过图像文字扫描设备和音视频播放设备将实体转换为数据形式进行储存，通过虚拟采集模块对院内的虚拟数据进行获取采集，通过入库数据调取模块对院内数据库的医疗数据进行获取，通过未入库数据调取模块遍历医院内网，获取具有价值的医疗数据；
16、s2.数据脱敏
17、通过mysql软件，将采集的数据进行输入，对于采集的患者敏感信息，采用无效化方案进行处理，通过对字段数据采用特殊字符代替真值，实现脱敏处理后续如需使用完整信息，需相关患者授权查询；
18、s3.升级数据处理
19、将采集到的数据输入到预处理模块中，通过预处理模块将采集的数据区分为数值数据和图像数据，将数值数据输入到数值数据处理模块，将图像数据输入到图像数据处理模块，对于数值数据，通过目标确认模块确定符合需求的数据，明确数据分析的目标，检查数据是否有缺失的情况，判断数据是否在合理正常的范围内及数据前后的逻辑关系是否正确和完整，通过分布检测模块确认数据的分布状况，包括数据的样本数，变量数，并且确定个变量的均值、中位数、众数、缺失数，通过处理提取模块将复合需求的数据进行提取，提取不合理数据，对于图像数据，通过图像切割模块根据不同的需求目标对图像进行切割，保证每一张图像具有一个需求的特征点，将每个特征点作为焦点建立清晰的图像，通过目标整合模块将多焦点图像进行拟合；
20、s4.数据传输
21、将下位机和上位机通过数据传输模块进行连接，数据传输模块主要依托于数据传输组件实现该功能，数据传输组件设置有蓝牙传输模块和无线网络传输模块，支持使用者通过蓝牙或无线wifi网络进行连接，连接完成后，将通过预处理模块处理后的数据输送到上位机中；
22、s5.数据库构建
23、通过数据库软件将采集的数据导入到数据库模块中，通过目录模块对不同的数据相互进行匹配，将既往病史和当前情况信息输入到患者管理模块，将院内物资信息、药品信息输入到物资管理模块，将医嘱信息、出入院信息和手术信息输入到工作管理模块，将门诊时间序列信息、各科室检查序列信息和标本检查序列信息输入到流程管理模块，并在目录模块针对不同的信息建立对应的触发器；
24、s6.模型训练升级
25、将原有的医助ai系统导入到训练模块内，首先通过预训练模块确定系统升级所需要的内容，通过共性学习模块检查现有的系统内同其他开源系统共性部分是否有差异，对于差异部分通过深度学习模块，通过触发器调用相对应数据库模块的现有相关数据并分为两组，通过验证构建模块建立训练集和验证集，通过拟合调节模块定义损失函数和优化器，对现有进行差异补充训练，训练完成后，通过参数调节模块检查训练结果误差，对系统对应参数进行调整，对于现有的系统同其他开源系统的特性部分，通过python建立一个全连接神经网络，将全连接神经网络设定为输入层、隐藏层和输出层三个分层，将特性差异部分信息作为神经元设置到输入层中，并在隐藏层设置对应数量的组合神经元，将差异信息及对应的编号赋值组合进行对应，通过触发器调用相对应数据库模块的现有相关数据并分为两组，通过验证构建模块建立训练集和验证集，通过拟合调节模块定义损失函数和优化器，对现有进行差异补充训练，训练完成后，通过参数调节模块检查训练结果误差，对构建的模型对应参数进行调整，调整后将新构建的模型整合到现有系统内；
26、s7.日常使用
27、日常进行使用该系统时，可定期使系统重复s1到s5的过程进行日常的升级更新，更新完成后，可将更新的系统导入到医院的医助设备中，通过工作模块的医师助理模块完成系统的日常工作，通过预诊疗模块初步了解患者的病情，通过检查开具模块本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的系统升级用医助AI，包括下位机(1)，其特征在于：所述下位机(1)连接有数据采集模块(2)，所述数据采集模块(2)连接有预处理模块(3)，所述预处理模块(3)连接有数据传输模块(4)；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述下位机(1)包括医疗数据系统(101)，所述医疗数据系统(101)连接有HIS系统(102)、就诊预约系统(103)、PACS系统(104)、LIS系统(105)和RIS系统(106)。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述数据采集模块(2)包括实体采集模块(201)和虚拟采集模块(204)，所述实体采集模块(201)连接有图像文字扫描设备(202)和音视频播放设备(203)，所述虚拟采集模块(204)连接有入库数据调取模块(205)和未入库数据调取模块(206)。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述预处理模块(3)包括数值数据处理模块(301)和图像数据处理模块(305)，所述
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述数据传输模块(4)包括数据传输组件(401)，所述数据传输组件(401)连接有蓝牙传输模块(402)和无线网络传输模块(403)。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述数据库模块(6)包括目录模块(601)，所述目录模块(601)连接有患者管理模块(602)、物资管理模块(603)、工作管理模块(604)和流程管理模块(605)。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述训练模块(7)连接有预训练模块(701)和深度学习模块(704)，所述预训练模块(701)连接有共性学习模块(702)和特性学习模块(703)，所述深度学习模块(704)连接有验证构建模块(705)、拟合调节模块(706)和参数调节模块(707)。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于：所述工作模块(8)包括医师助理模块(801)，所述医师助理模块(801)连接有预诊疗模块(802)、检查开具模块(803)、导引模块(804)、患者调度模块(805)和汇报交流模块(806)。
9.根据权利要求1-8所述的一种基于深度学习的系统升级用医助AI，其特征在于，具体包括以下使用步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的系统升级用医助ai，包括下位机(1)，其特征在于：所述下位机(1)连接有数据采集模块(2)，所述数据采集模块(2)连接有预处理模块(3)，所述预处理模块(3)连接有数据传输模块(4)；
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助ai，其特征在于：所述下位机(1)包括医疗数据系统(101)，所述医疗数据系统(101)连接有his系统(102)、就诊预约系统(103)、pacs系统(104)、lis系统(105)和ris系统(106)。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助ai，其特征在于：所述数据采集模块(2)包括实体采集模块(201)和虚拟采集模块(204)，所述实体采集模块(201)连接有图像文字扫描设备(202)和音视频播放设备(203)，所述虚拟采集模块(204)连接有入库数据调取模块(205)和未入库数据调取模块(206)。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的系统升级用医助ai，其特征在于：所述预处理模块(3)包括数值数据处理模块(301)和图像数据处理模块(305)，所述数值数据处理模块(301)连接有目标确认模块(302)、分布检测模块(303)和处理提取模块(304)，所述图像数据处理模块(305)连接有图像切割模块(306)和目标整合模块(307)。
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【专利技术属性】
技术研发人员：龚瑞凌，张云峰，
申请(专利权)人：武汉万睦健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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