【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗数据分析，尤其涉及智能远程诊断方法及系统。
技术介绍
1、智能远程诊断方法属于医疗数据分析
，这个领域专注于利用计算机技术，特别是人工智能和机器学习算法，对医疗数据进行深入分析以辅助诊断和治疗决策。涵盖了从电子健康记录、医学影像到基因组数据等多种类型的医疗数据的处理和解析。通过先进的数据分析技术，如自然语言处理、图像识别、预测建模等，医疗数据分析可以揭示疾病模式、辅助个体化治疗计划的制定，并提高医疗服务的整体效率和效果。
2、智能远程诊断方法是一种结合了远程医疗和智能数据分析的技术手段，其目的是通过远程方式提供准确的医疗诊断。在这种方法中，医生或医疗专家可以远程访问患者的医疗数据，包括医学影像、实验室测试结果和电子健康记录。智能算法，如机器学习和深度学习模型，被应用于分析这些数据，以识别疾病的迹象和模式，提高诊断的准确性。这种方法的目的在于使医疗资源更加普及和便捷，特别是对那些地理位置偏远或医疗资源不足地区的患者，同时提高诊断效率和准确性。通过智能远程诊断，医疗机构可以优化资源配置，减少不必要的面对面诊疗，增加医疗服务的灵活性和可及性。
3、传统医学诊断方法存在一些不足之处。传统诊断往往依赖于医生的经验和直观判断，缺乏精确的算法支持，这导致诊断结果的不一致性和可变性。此外，传统方法在预测患者未来健康趋势方面通常不够精准，缺乏有效的早期预警机制。传统诊断方法往往忽略了患者个体间的差异，缺乏个性化诊断方案。传统方法在疾病关系网络的构建和分析上通常较为粗糙，难以深入挖掘疾病间的复杂关系，
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的智能远程诊断方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：智能远程诊断方法，包括以下步骤：
3、s1：基于医学影像数据，采用包括特征提取和模式识别的深度卷积神经网络，生成特征提取影像数据；
4、s2：基于所述特征提取影像数据，运用包括apriori算法的关联规则学习算法分析影像特征与疾病类型的关联性，生成关联分析报告；
5、s3：基于所述关联分析报告，应用包括arima和lstm模型的时间序列预测模型，预测患者未来健康趋势，生成健康风险预测报告；
6、s4：基于所述健康风险预测报告，使用迁移学习技术对模型进行个性化调整，生成个性化适应模型；
7、s5：基于所述个性化适应模型，进行包括数据标准化和格式统一化的数据标准化处理，生成标准化医疗数据集；
8、s6：基于所述标准化医疗数据集，利用包括neo4j的图数据库技术，构建病症间的关系网络，生成疾病关系网络图；
9、s7：基于所述疾病关系网络图，采用图挖掘技术分析疾病间的潜在联系和治疗机会，生成综合诊断和治疗方案报告；
10、所述特征提取影像数据包括关键影像标记和异常区域识别结果，所述关联分析报告包括疾病预测规则和特征关联图，所述健康风险预测报告包括短期和长期健康趋势预测，所述个性化适应模型具体为针对个别病例调整的诊断模型，所述标准化医疗数据集包括统一格式化的健康记录，所述综合诊断和治疗方案报告具体为目标疾病模式的治疗策略。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于医学影像数据，采用包括特征提取和模式识别的深度卷积神经网络，生成特征提取影像数据的步骤具体为：
12、s101：基于医学影像数据，采用深度学习框架tensorflow，进行图像预处理，包括图像归一化和去噪处理，生成预处理后的影像数据；
13、s102：基于所述预处理后的影像数据，利用卷积神经网络进行特征提取，生成特征映射集；
14、s103：基于所述特征映射集，应用激活函数relu和批量归一化，强化模型的非线性表达能力和稳定性，生成优化后的特征数据；
15、s104：基于所述优化后的特征数据，通过全连接层将特征映射到输出层，进行特征整合，生成特征提取影像数据；
16、所述深度学习框架包括数据流图构建、自动微分和gpu加速，所述卷积神经网络包括多层卷积层和池化层，用于提取图像的空间特征，所述批量归一化具体指在每层输出上进行标准化处理，加速模型训练，所述全连接层具体为网络中的神经元与前一层的每个神经元都相连的层，用于整合学习到的特征。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述特征提取影像数据，运用包括apriori算法的关联规则学习算法分析影像特征与疾病类型的关联性，生成关联分析报告的步骤具体为：
18、s201：基于所述特征提取影像数据，采用数据挖掘工具python，进行数据的格式转换和清洗，生成清洗后的特征数据集；
19、s202：基于所述清洗后的特征数据集，采用apriori算法进行关联规则的学习，生成频繁项集；
20、s203：基于所述频繁项集，再次利用apriori算法，通过计算置信度和提升度指标，发现强关联规则，生成关联规则集；
21、s204：基于所述关联规则集，通过可视化工具展示关联规则与疾病类型之间的关系，生成关联分析报告；
22、所述apriori算法具体为通过迭代查找频繁项集的过程，设置支持度阈值。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述关联分析报告，应用包括arima和lstm模型的时间序列预测模型，预测患者未来健康趋势，生成健康风险预测报告的步骤具体为：
24、s301：基于所述关联分析报告，采用自回归积分滑动平均模型进行时间序列分析，生成初步时间序列分析结果；
25、s302：基于所述初步时间序列分析结果，采用长短期记忆网络进行深度学习时间序列预测，生成深度学习时间序列预测结果；
26、s303：基于所述初步时间序列分析结果和深度学习时间序列预测结果，采用模型融合技术，生成融合预测结果；
27、s304：基于所述融合预测结果，采用性能评估方法，包括均方误差mse和决定系数r²，生成健康风险预测报告；
28、所述自回归积分滑动平均模型包括自回归、差分和滑动平均，所述长短期记忆网络包括遗忘门、输入门和输出门，所述模型融合技术包括加权平均和误差校正。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述健康风险预测报告，使用迁移学习技术对模型进行个性化调整，生成个性化适应模型的步骤具体为：
30、s401：基于所述健康风险预测报告，采用迁移学习技术，生成预训练模型选择结果；
31、s402：基于所述预训练模型选择结果，进行模型微调，包括网络层次调整和参数优化，生成微调后的个性化模型；
32、s403：基于所述微调后的个性化模型，采用交叉验证技术，生成模型性能验证结果；
33、s404：基于所述模型性能验证结果，进行模型优化和调整，生成个性化适应模型；
34、所述迁移学习技术包括预训练模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能远程诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于医学影像数据，采用包括特征提取和模式识别的深度卷积神经网络，生成特征提取影像数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述特征提取影像数据，运用包括Apriori算法的关联规则学习算法分析影像特征与疾病类型的关联性，生成关联分析报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述关联分析报告，应用包括ARIMA和LSTM模型的时间序列预测模型，预测患者未来健康趋势，生成健康风险预测报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述健康风险预测报告，使用迁移学习技术对模型进行个性化调整，生成个性化适应模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述个性化适应模型，进行包括数据标准化和格式统一化的数据标准化处理，生成标准化医疗数据集的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的智能远
8.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述疾病关系网络图，采用图挖掘技术分析疾病间的潜在联系和治疗机会，生成综合诊断和治疗方案报告的步骤具体为：
9.智能远程诊断系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的智能远程诊断方法，所述系统包括特征提取模块、关联性分析模块、健康趋势预测模块、个性化调整模块、数据标准化模块、疾病关系网络构建模块。
10.根据权利要求9所述的智能远程诊断系统，其特征在于，所述特征提取模块基于医学影像数据，采用TensorFlow深度学习框架进行图像预处理，利用卷积神经网络进行特征提取，并通过ReLU激活函数和批量归一化强化模型的非线性表达能力，生成特征映射集；
...【技术特征摘要】
1.智能远程诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于医学影像数据，采用包括特征提取和模式识别的深度卷积神经网络，生成特征提取影像数据的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述特征提取影像数据，运用包括apriori算法的关联规则学习算法分析影像特征与疾病类型的关联性，生成关联分析报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述关联分析报告，应用包括arima和lstm模型的时间序列预测模型，预测患者未来健康趋势，生成健康风险预测报告的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述健康风险预测报告，使用迁移学习技术对模型进行个性化调整，生成个性化适应模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的智能远程诊断方法，其特征在于，基于所述个性化适应模型，进行包括数据标准化和格式...
【专利技术属性】
技术研发人员：童彩云，纪美好，
申请(专利权)人：深圳市健怡康医疗器械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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