本发明专利技术涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种临床试验用AI交互方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取临床试验基础数据，并构建AI交互平台；根据患者的历史医疗记录和健康数据，通过AI交互平台筛选符合临床试验标准的目标患者；获取目标患者的详细信息和病史，生成第一临床计划书；获取医生对目标患者的第二临床计划书，并根据第一临床计划书及第二临床计划书生成目标临床计划书；根据目标临床计划书进行临床试验。本发明专利技术通过利用AI技术对患者数据和试验计划进行智能分析和处理，提高了患者筛选的准确性和效率；同时，结合医生的专业判断和经验，生成了更加合理和可行的临床试验计划。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种临床试验用ai交互方法及系统。
技术介绍
1、随着医疗技术的不断进步，临床试验在医学研究中扮演着至关重要的角色。
2、然而，传统的临床试验方法存在诸多不足，如患者筛选效率低、试验计划制定不合理等问题。为了解决这些问题，提高临床试验的效率和准确性，本专利技术提出了一种临床试验用ai交互方法及系统。
技术实现思路
1、为了现有技术存在的上述技术缺陷，本专利技术提供了一种临床试验用ai交互方法及系统，可以有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案具体如下：
3、本专利技术实施例公开了一种临床试验用ai交互方法，其特征在于：包括以下步骤：
4、获取临床试验基础数据，并构建ai交互平台；
5、根据患者的历史医疗记录和健康数据，通过ai交互平台筛选符合临床试验标准的目标患者；
6、获取目标患者的详细信息和病史，生成第一临床计划书；
7、获取医生对目标患者的第二临床计划书，并根据第一临床计划书及第二临床计划书生成目标临床计划书；
8、根据目标临床计划书进行临床试验。
9、在上述任一方案中优选的是，所述获取临床试验基础数据，包括：
10、定义正则表达式模式，并筛选符合日期格式的字符串；
11、发送请求至目标网站，接收网页内容并解析网页，根据html的特定标签和类名，获取临床试验基础数据；
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p>12、根据每条数据生成唯一的哈希值，存储在哈希表中以移除重复数据；13、对数据实施z-score标准化，并调整数据到统一的标准正态分布；
14、使用tf-idf算法计算每个词的重要性，并使用朴素贝叶斯算法进行文本分类，得到正常数据。
15、在上述任一方案中优选的是，所述根据患者的历史医疗记录和健康数据，通过ai交互平台筛选符合临床试验标准的目标患者，包括：
16、将患者的医疗记录转化为结构化的数据格式，并提取关键词、疾病诊断及治疗方案信息；
17、基于患者的健康数据，使用机器学习算法进行特征提取和分类；
18、构建知识图谱或专家系统，整合临床试验标准和医学知识；
19、应用推荐算法，根据患者的医疗记录和健康数据，为符合临床试验标准的目标患者推荐目标临床试验。
20、在上述任一方案中优选的是，所述将患者的医疗记录转化为结构化的数据格式，并提取关键词、疾病诊断及治疗方案信息，包括：
21、将患者的医疗记录进行文本清洗，并进行分词处理，将文本划分为单词或短语；
22、应用命名实体识别算法，识别医疗记录中的实体信息；
23、使用词性标注算法对每个词进行词性标注；
24、使用tf-idf算法，计算每个词的重要性，并选取排名靠前的词作为关键词；
25、构建包含已知疾病诊断和治疗方案的医疗记录样本，并使用机器学习算法，对医疗记录进行分类，判断诊断和治疗方案的类别。
26、在上述任一方案中优选的是，所述基于患者的健康数据，使用机器学习算法进行特征提取和分类，包括：
27、根据患者的健康数据，提取生理参数、基因组数据和生化指标，得到健康特征，并对于每个特征，进行预处理；
28、使用特征选择算法，对预处理后的特征中选择目标特征；
29、根据特征数据和已知标签，对目标特征进行节点划分，构建决策树模型；其中，在每个节点上，选择距离最近的特征进行划分，并根据特征值进行分类；
30、构建分类模型，并将新的患者特征数据输入到分类模型中，根据特征值进行分类预测，判断患者所属类别。
31、在上述任一方案中优选的是，所述获取目标患者的详细信息和病史，生成第一临床计划书，包括：
32、获取患者的个人信息、症状描述、病史、家族病史数据；
33、对数据文本进行预处理，并使用命名实体识别算法，识别出病史中的关键实体，并提取出病史中的关键信息；
34、基于所述关键实体和所述关键信息，生成第一临床计划书；
35、将生成的第一临床计划书提交给医疗专业人员进行审核，包并根据他们的意见和建议，对临床计划进行优化和修改。
36、在上述任一方案中优选的是，获取医生对目标患者的第二临床计划书，并根据第一临床计划书及第二临床计划书生成目标临床计划书，包括：
37、医生根据目标患者的病情和治疗进展，制定第二临床计划书；
38、通过自然语言处理算法，对第一临床计划书和第二临床计划书进行文本匹配和相似度计算，并根据匹配结果和相似度评估，确定两份计划书之间的差异和重叠部分；
39、根据医学知识和规则，将第一临床计划书和第二临床计划书的差异部分进行合并和调整，形成最终的目标临床计划书。
40、第二方面，一种临床试验用ai交互系统，包括：
41、获取模块，用于获取临床试验基础数据，并构建ai交互平台；
42、筛选模块，用于根据患者的历史医疗记录和健康数据，通过ai交互平台筛选符合临床试验标准的目标患者；
43、生成模块，用于获取目标患者的详细信息和病史，生成第一临床计划书；
44、制定模块，用于获取医生对目标患者的第二临床计划书，并根据第一临床计划书及第二临床计划书生成目标临床计划书；
45、试验模块，用于根据目标临床计划书进行临床试验。
46、第三方面，一种计算设备，包括：
47、一个或多个处理器；
48、存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述方法。
49、第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现上述方法。
50、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
51、本专利技术通过利用ai技术对患者数据和试验计划进行智能分析和处理，提高了患者筛选的准确性和效率；同时，结合医生的专业判断和经验，生成了更加合理和可行的临床试验计划。
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【技术保护点】
1.一种临床试验用AI交互方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的临床试验用AI交互方法，其特征在于：所述获取临床试验基础数据，包括：
3.根据权利要求2所述的临床试验用AI交互方法，其特征在于：所述根据患者的历史医疗记录和健康数据，通过AI交互平台筛选符合临床试验标准的目标患者，包括：
4.根据权利要求3所述的临床试验用AI交互方法，其特征在于：所述将患者的医疗记录转化为结构化的数据格式，并提取关键词、疾病诊断及治疗方案信息，包括：
5.根据权利要求4所述的临床试验用AI交互方法，其特征在于：所述基于患者的健康数据，使用机器学习算法进行特征提取和分类，包括：
6.根据权利要求5所述的临床试验用AI交互方法，其特征在于：所述获取目标患者的详细信息和病史，生成第一临床计划书，包括：
7.根据权利要求6所述的临床试验用AI交互方法，其特征在于：所述获取医生对目标患者的第二临床计划书，并根据第一临床计划书及第二临床计划书生成目标临床计划书，包括：
8.一种临床试验用AI交互系统，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种临床试验用ai交互方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的临床试验用ai交互方法，其特征在于：所述获取临床试验基础数据，包括：
3.根据权利要求2所述的临床试验用ai交互方法，其特征在于：所述根据患者的历史医疗记录和健康数据，通过ai交互平台筛选符合临床试验标准的目标患者，包括：
4.根据权利要求3所述的临床试验用ai交互方法，其特征在于：所述将患者的医疗记录转化为结构化的数据格式，并提取关键词、疾病诊断及治疗方案信息，包括：
5.根据权利要求4所述的临床试验用ai交互方法，其特征在于：所述基于患者的健康数据，使用机器学习算法进行特征提取和分类，包括：
6.根据权利要求5所述的临床试验用ai交互方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯阳，史冀宁，
申请(专利权)人：厦门茶蕊生物医药科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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