【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统及应用。
技术介绍
1、疾病是全球范围内常见的健康问题，种类繁多且症状复杂。传统的疾病诊断依赖于医生的经验和专业知识，但由于疾病种类繁多且症状相似，误诊率较高。此外，医疗资源分布不均，许多患者难以及时获得专业的疾病诊断服务。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的图像识别技术已经在医疗领域取得了显著进展。但现有的疾病智能诊断系统大多仅依赖于用户上传的照片进行智能分析，缺乏对用户病史、症状描述等多模态数据的综合利用，导致诊断准确性有限。此外，现有的疾病智能诊断系统在用户隐私保护方面存在不足，用户照片和健康数据通常上传至服务器进行处理，存在隐私泄露的风险。并且，现有疾病智能诊断系统在智能诊断结果存疑的情况下，无法提供有效的后续措施，极大地影响了用户对诊断系统的信任度和使用体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统及应用，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本...
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统，包括用户界面模块(1)、本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)、人工诊断模块(4)、数据存储模块(5)和数据安全模块(6)，其特征在于：所述数据存储模块(5)分别与用户界面模块(1)、本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)、人工诊断模块(4)和数据安全模块(6)建立数据连接，用户界面模块(1)分别与本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)和人工诊断模块(4)建立数据连接，智能诊断模块(3)与人工诊断模块(4)建立数据连接，数据安全模块(6)分别与用户界面模块(1)、本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)和人工诊断...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统，包括用户界面模块(1)、本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)、人工诊断模块(4)、数据存储模块(5)和数据安全模块(6)，其特征在于：所述数据存储模块(5)分别与用户界面模块(1)、本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)、人工诊断模块(4)和数据安全模块(6)建立数据连接，用户界面模块(1)分别与本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)和人工诊断模块(4)建立数据连接，智能诊断模块(3)与人工诊断模块(4)建立数据连接，数据安全模块(6)分别与用户界面模块(1)、本地数据处理模块(2)、智能诊断模块(3)和人工诊断模块(4)建立数据连接。
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统，其特征在于：所述用户界面模块(1)包括数据输入单元(11)和交互展示单元(12)，数据输入单元(11)用于提供用户数据输入界面，交互展示单元(12)用于提供交互界面。
3.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统，其特征在于：所述本地数据处理模块(2)包括图像数据处理单元(21)和文本数据处理单元(22)，图像数据处理单元(21)用于对图像数据进行预处理，文本数据处理单元(22)用于对文本数据进行预处理。
4.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统，其特征在于：所述智能诊断模块(3)包括多模态数据融合单元(31)、深度学习模型分析单元(32)和深度学习模型更新单元(33)，多模态数据融合单元(31)用于获取多模态特征融合数据，深度学习模型分析单元(32)用于生成诊断结果和治疗建议。
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据的疾病智能诊断系统，其特征在于：所述多模态数据融合单元(31)包括图片分析子单元(311)、疾病特征分析子单元(312)、感觉描述分析子单元(...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨少敏，肖礼祖，樊碧发，熊东林，廖翔，曹迪，黄佳彬，白雨婷，许晨亮，
申请(专利权)人：华中科技大学协和深圳医院，
类型：发明
国别省市：
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