CN115472314A - 一种基于ai医疗的互联网远程诊疗***及方法 - Google Patents

一种基于ai医疗的互联网远程诊疗***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***及方法，***包括远程诊疗模块、远程协同模块、AI辅助模块和远程诊疗监管模块；远程诊疗模块用于患者预约挂号进入互联网远程诊疗***就诊，医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***给患者提供诊疗服务；远程协同模块用于存储患者就诊医疗数据，实现跨科室、跨医院的医生远程会诊；AI辅助模块用于智能识别患者的关键症状因子，检测患者影像信息，自动匹配对应的疾病，然后提供辅助诊疗建议提供给医生参考，同时智能识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，转换为简单用语提供给患者理解；远程诊疗模块用于验证互联网远程诊疗中医生的身份，监测就诊产生的医疗数据存储的安全性。

Description

一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***及方法
技术领域
本发明涉及互联网远程诊疗技术领域，具体为一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***及方法。
背景技术
随着医疗需求与数字技术的不断发展，医疗行业也在不断改革变化，互联网远程诊疗逐渐成为患者获取医疗信息、进行挂号就诊的重要载体，改变了传统的就医模式，互联网远程诊疗技术的进步一定程度上解决了医疗行业面临的医院超负荷工作、医疗资源配置不均等问题，大大提高了医疗服务能力和水平，提升人们在看病时的效率；但是互联网远程诊疗中现有技术难以解决依然存在着的医疗健康大数据信息共享和挖掘未能有效推进，患者不知道该怎么选择合适的医生，医生在就诊时缺少足够有效的医疗数据等问题，所以人们需要一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，所述***包括远程诊疗模块、远程协同模块、AI辅助模块和远程诊疗监管模块；所述远程诊疗模块用于患者预约挂号进入互联网远程诊疗***就诊，医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***给患者提供诊疗服务；所述远程协同模块用于存储患者就诊医疗数据，实现跨科室、跨医院的医生远程会诊；所述AI辅助模块用于智能识别患者的关键症状因子，检测患者影像信息，自动匹配对应的疾病，然后提供辅助诊疗建议提供给医生参考，同时智能识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，转换为简单用语提供给患者理解；所述远程诊疗模块用于验证互联网远程诊疗中医生的身份，监测就诊产生的医疗数据存储的安全性。
进一步的，所述远程诊疗模块包括患者端单元和医生端单元，所述患者端单元用于患者通过互联网预约挂号远程就诊，并对患者的就诊场景进行识别，所述就诊场景包括首次就诊和复诊，然后为患者匹配相对应的医生，同时利用可穿戴设备采集患者的症状数据和影像信息发送到医疗数据存储单元；所述医生端单元用于医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***，同时用于医生获取医疗数据存储单元存储的医疗数据，并结合AI辅助诊断模块提供的辅助诊疗建议给患者远程诊疗。
进一步的，所述远程协同模块包括医疗数据存储单元、远程会诊单元和医院互通单元，所述医疗数据存储单元用于存储医生给患者远程就诊时产生的数据；所述远程会诊单元用于医生在面对复杂的疾病患者时可以与相关疾病领域的专家进行远程会诊；所述医院互通单元用于上级医院与下级医院的医疗资源共享，实现医生与医生之间、医生与患者之间的信息交互。
进一步的，所述AI辅助模块包括疾病信息存储单元、智能识别单元和辅助诊断单元，所述疾病信息存储单元用于存储医学疾病信息库和医学疾病信息对应的简单用语库；所述智能识别单元用于识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，然后转换为简单用语提供给患者理解；所述辅助诊疗单元用于智能识别患者的关键症状因子，自动检出患者影像信息，根据关键症状因子和影像信息中的病灶提供辅助诊断建议发送到医生端单元给医生参考。
进一步的，所述远程诊疗监管模块包括医疗数据监测单元和医生身份验证单元，所述医疗数据监测单元用于实时监测互联网远程诊疗过程中医疗数据单元中存储的数据的获取情况；所述医生身份验证单元用于验证医生在登录互联网远程诊疗***填写的身份信息是否正确。
一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，包括以下步骤：
S1：患者通过患者端单元预约挂号填写信息，患者端单元对患者的就诊场景进行识别并为患者匹配相对应的医生，医生通过医生端单元登录，医生身份验证单元验证医生的身份，待身份验证后通过后进入互联网远程***；
S2：患者端单元通过可穿戴设备采集患者的症状数据和影像信息传输到医疗数据存储单元，AI辅助模块获取传输的患者症状数据和影像信息，智能识别患者症状数据中的关键症状因子，自动检出患者影像信息中的病灶，然后提供辅助诊断建议；
S3：医生通过医生端单元访问医疗数据单元获取获取医疗数据，对患者进行远程诊疗，并结合AI辅助模块提供的辅助诊断建议进行疾病的确定；
S4：AI辅助模块对医生开具的就诊处方中的专业医疗术语进行智能识别，转换为患者理解的简单用语。
进一步的，在步骤S1中：患者通过患者单元预约挂号填写信息进入互联网远程诊疗***，患者单元通过挂号信息对患者的就诊场景进行识别，就诊场景包括首次就诊和复诊，并根据挂号信息和就诊场景为患者匹配对应的医生；医生通过医生单元填写身份信息登录互联网远程诊疗***，远程诊疗监管模块中医生身份验证单元利用零信任技术对身份信息进行验证，验证无误后允许登录，身份信息包括所属医院和科室、执业资格、从业年限和人脸特征。
进一步的，在步骤S2中：AI辅助模块根据获取的患者症状数据智能识别关键症状因子，得到关键症状因子集合
Figure 829865DEST_PATH_IMAGE001
={
Figure 8036DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 427517DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 979196DEST_PATH_IMAGE004
、...、
Figure 800522DEST_PATH_IMAGE005
}，n为关键症状因子数量；根据获取的患者影像信息选取关键点坐标，得到关键点坐标集合{
Figure 477491DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 56371DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 945829DEST_PATH_IMAGE008
、...、
Figure 152820DEST_PATH_IMAGE009
}，m为关键点数量，再通过疾病信息存储单元获取医学疾病信息库，所述医学疾病信息库以医学标准疾病名称作为标识符，以症状作为坐标轴，形成空间多维坐标系，每一个点代表一种医学疾病，用矩阵表示为：
Figure 469531DEST_PATH_IMAGE010
其中，q表示医学疾病信息库中疾病的种类，p表示每种疾病的症状数量；AI辅助模块通过计算关键症状因子集合与矩阵B中某一点的余弦距离，得到它们之间的相似度，余弦距离公式为：
Figure 66866DEST_PATH_IMAGE011
=
Figure 25595DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 493616DEST_PATH_IMAGE001
表示关键症状因子集合,
Figure 243879DEST_PATH_IMAGE013
表示医学疾病信息库中某种疾病，n表示关键症状因子数量，
Figure 390827DEST_PATH_IMAGE011
的取值范围为[-1,1]，设定相似度阈值为c，当
Figure 294192DEST_PATH_IMAGE011
<c，则该点所对应的疾病与患者所患疾病不相似，当
Figure 944616DEST_PATH_IMAGE011
≥c，则该点所对应的疾病与患者所患疾病相似；AI辅助模块再通过医疗数据单元获取患者医学影像数据，通过选取关键点坐标与健康人群的医学影像进行比对，找出病灶点，最后结合疾病种类和病灶点提供辅助诊断建议发送到医生端单元。
进一步的，在步骤S3中：医生通过医疗数据单元获取到的医疗数据包括患者的症状数据和影像信息，通过分析症状数据和影像信息并结合AI辅助模块提供的辅助诊断建议确定患者的疾病，根据疾病开具就诊处方，告知患者注意事项。
进一步的，在步骤S4中：AI辅助模块获取医生开具的就诊处方，通过扫描获取就诊处方图像，再利用文字提取技术获取就诊处方文字信息，识别文字信息中的专业医疗术语，匹配疾病信息存储单元中医学疾病信息对应的简单用语库获取专业医疗术语对应的简单用语相关信息，转换为简单用语发送到患者端单元提供给患者。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明患者通过患者端单元预约挂号远程就诊，医生通过医生端单元填写身份信息登录互联网远程诊疗***，医生身份验证单元验证身份信息是否正确，正确允许登录，否则无法登录确保互联网远程就诊过程中医生的专业性；患者端单元采集患者的症状数据和影像信息，识别患者的就诊场景，为患者匹配合适的医生；AI辅助模块智能识别患者的关键症状因子，检测患者影像信息，自动匹配对应的疾病，然后提供辅助诊疗建议提供给医生，医生通过医生端单元获取患者的症状数据和影像信息，并结合AI辅助模块提供的辅助诊疗建议对患者进行诊疗确诊，提高互联网远程诊疗的精度；AI辅助模块可以智能识别医生描述的专业医疗术语转换为简单用于提供给患者理解。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***的结构示意图；
图2是本发明一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，***包括远程诊疗模块、远程协同模块、AI辅助模块和远程诊疗监管模块；所述远程诊疗模块用于患者预约挂号进入互联网远程诊疗***就诊，医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***给患者提供诊疗服务；所述远程协同模块用于存储患者就诊医疗数据，实现跨科室、跨医院的医生远程会诊；所述AI辅助模块用于智能识别患者的关键症状因子，检测患者影像信息，自动匹配对应的疾病，然后提供辅助诊疗建议提供给医生参考，同时智能识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，转换为简单用语提供给患者理解；所述远程诊疗模块用于验证互联网远程诊疗中医生的身份，监测就诊产生的医疗数据存储的安全性。
远程诊疗模块包括患者端单元和医生端单元，所述患者端单元用于患者通过互联网预约挂号远程就诊，并对患者的就诊场景进行识别，所述就诊场景包括首次就诊和复诊，然后为患者匹配相对应的医生，同时利用可穿戴设备采集患者的症状数据和影像信息发送到医疗数据存储单元；所述医生端单元用于医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***，同时用于医生获取医疗数据存储单元存储的医疗数据，并结合AI辅助诊断模块提供的辅助诊疗建议给患者远程诊疗。
远程协同模块包括医疗数据存储单元、远程会诊单元和医院互通单元，所述医疗数据存储单元用于存储医生给患者远程就诊时产生的数据；所述远程会诊单元用于医生在面对复杂的疾病患者时可以与相关疾病领域的专家进行远程会诊；所述医院互通单元用于上级医院与下级医院的医疗资源共享，实现医生与医生之间、医生与患者之间的信息交互。
AI辅助模块包括疾病信息存储单元、智能识别单元和辅助诊断单元，所述疾病信息存储单元用于存储医学疾病信息库和医学疾病信息对应的简单用语库；所述智能识别单元用于识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，然后转换为简单用语提供给患者理解；所述辅助诊疗单元用于智能识别患者的关键症状因子，自动检出患者影像信息，根据关键症状因子和影像信息中的病灶提供辅助诊断建议发送到医生端单元给医生参考。
远程诊疗监管模块包括医疗数据监测单元和医生身份验证单元，所述医疗数据监测单元用于实时监测互联网远程诊疗过程中医疗数据单元中存储的数据的获取情况；所述医生身份验证单元用于验证医生在登录互联网远程诊疗***填写的身份信息是否正确。
一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，包括以下步骤：
S1：患者通过患者端单元预约挂号填写信息，患者端单元对患者的就诊场景进行识别并为患者匹配相对应的医生，医生通过医生端单元登录，医生身份验证单元验证医生的身份，待身份验证后通过后进入互联网远程***；
S2：患者端单元通过可穿戴设备采集患者的症状数据和影像信息传输到医疗数据存储单元，AI辅助模块获取传输的患者症状数据和影像信息，智能识别患者症状数据中的关键症状因子，自动检出患者影像信息中的病灶，然后提供辅助诊断建议；
S3：医生通过医生端单元访问医疗数据单元获取获取医疗数据，对患者进行远程诊疗，并结合AI辅助模块提供的辅助诊断建议进行疾病的确定；
S4：AI辅助模块对医生开具的就诊处方中的专业医疗术语进行智能识别，转换为患者理解的简单用语。
在步骤S1中：患者通过患者单元预约挂号填写信息进入互联网远程诊疗***，患者单元通过挂号信息对患者的就诊场景进行识别，就诊场景包括首次就诊和复诊，并根据挂号信息和就诊场景为患者匹配对应的医生；医生通过医生单元填写身份信息登录互联网远程诊疗***，远程诊疗监管模块中医生身份验证单元利用零信任技术对身份信息进行验证，验证无误后允许登录，身份信息包括所属医院和科室、执业资格、从业年限和人脸特征。
在步骤S2中：AI辅助模块根据获取的患者症状数据智能识别关键症状因子，得到关键症状因子集合
Figure 134289DEST_PATH_IMAGE001
={
Figure 175057DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 475588DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 980519DEST_PATH_IMAGE004
、...、
Figure 278776DEST_PATH_IMAGE005
}，n为关键症状因子数量；根据获取的患者影像信息选取关键点坐标，得到关键点坐标集合{
Figure 869158DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 642554DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 267570DEST_PATH_IMAGE008
、...、
Figure 799046DEST_PATH_IMAGE009
}，m为关键点数量，再通过疾病信息存储单元获取医学疾病信息库，所述医学疾病信息库以医学标准疾病名称作为标识符，以症状作为坐标轴，形成空间多维坐标系，每一个点代表一种医学疾病，用矩阵表示为：
Figure 876723DEST_PATH_IMAGE010
其中，q表示医学疾病信息库中疾病的种类，p表示每种疾病的症状数量；AI辅助模块通过计算关键症状因子集合与矩阵B中某一点的余弦距离，得到它们之间的相似度，余弦距离公式为：
Figure 191161DEST_PATH_IMAGE011
=
Figure 936263DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 373061DEST_PATH_IMAGE001
表示关键症状因子集合,
Figure 875717DEST_PATH_IMAGE013
表示医学疾病信息库中某种疾病，n表示关键症状因子数量，
Figure 790584DEST_PATH_IMAGE011
的取值范围为[-1,1]，设定相似度阈值为c，当
Figure 593455DEST_PATH_IMAGE011
<c，则该点所对应的疾病与患者所患疾病不相似，当
Figure 198224DEST_PATH_IMAGE011
≥c，则该点所对应的疾病与患者所患疾病相似；AI辅助模块再通过医疗数据单元获取患者医学影像数据，通过选取关键点坐标与健康人群的医学影像进行比对，找出病灶点，最后结合疾病种类和病灶点提供辅助诊断建议发送到医生端单元。
在步骤S3中：医生通过医疗数据单元获取到的医疗数据包括患者的症状数据和影像信息，通过分析症状数据和影像信息并结合AI辅助模块提供的辅助诊断建议确定患者的疾病，根据疾病开具就诊处方，告知患者注意事项。
在步骤S4中：AI辅助模块获取医生开具的就诊处方，通过扫描获取就诊处方图像，再利用文字提取技术获取就诊处方文字信息，识别文字信息中的专业医疗术语，匹配疾病信息存储单元中医学疾病信息对应的简单用语库获取专业医疗术语对应的简单用语相关信息，转换为简单用语发送到患者端单元提供给患者。
实施例一：患者单元采集到患者的的症状数据和影像信息发送到医疗数据存储单元，AI辅助模块智能识别关键症状因子，得到关键症状因子集合
Figure 984914DEST_PATH_IMAGE001
={
Figure 906734DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 360849DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 405028DEST_PATH_IMAGE004
、...、
Figure 147857DEST_PATH_IMAGE005
}，n为关键症状因子数量，AI辅助模块再获取病信息存储单元获取医学疾病信息库，得到矩阵
Figure 404526DEST_PATH_IMAGE014
，然后AI辅助模块通过余弦距离公式计算集合
Figure 713147DEST_PATH_IMAGE001
和矩阵
Figure 865911DEST_PATH_IMAGE015
中点的余弦值，公式为
Figure 627194DEST_PATH_IMAGE011
=
Figure 887886DEST_PATH_IMAGE012
，计算得到的
Figure 51014DEST_PATH_IMAGE011
的取值范围为[-1,1]，设定相似度阈值为0.9，当
Figure 436996DEST_PATH_IMAGE011
<0.9，则该点所对应的疾病与患者所患疾病不相似，当
Figure 951154DEST_PATH_IMAGE011
≥0.9，则该点所对应的疾病与患者所患疾病相似，医生参考AI辅助模块给出的疾病判断，依据自身的专业医疗知识和丰富的临床经验确诊患者的疾病，出具就诊处方，AI辅助模块智能识别就诊处方中专业的医疗术语，匹配疾病信息存储单元中医学疾病信息对应的简单用语库转换为简单用语发送到患者端单元提供给患者理解自己的疾病。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，其特征在于，所述***包括远程诊疗模块、远程协同模块、AI辅助模块和远程诊疗监管模块；所述远程诊疗模块用于患者预约挂号进入互联网远程诊疗***就诊，医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***给患者提供诊疗服务；所述远程协同模块用于存储患者就诊医疗数据，实现跨科室、跨医院的医生远程会诊；所述AI辅助模块用于智能识别患者的关键症状因子，检测患者影像信息，自动匹配对应的疾病，然后提供辅助诊疗建议提供给医生参考，同时智能识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，转换为简单用语提供给患者理解；所述远程诊疗模块用于验证互联网远程诊疗中医生的身份，监测就诊产生的医疗数据存储的安全性。
2.根据权利要求1所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，其特征在于：所述远程诊疗模块包括患者端单元和医生端单元，所述患者端单元用于患者通过互联网预约挂号远程就诊，并对患者的就诊场景进行识别，然后为患者匹配相对应的医生，同时利用可穿戴设备采集患者的症状数据和影像信息发送到医疗数据存储单元；所述医生端单元用于医生填写身份信息登录互联网远程诊疗***，同时用于医生获取医疗数据存储单元存储的医疗数据，并结合AI辅助诊断模块提供的辅助诊疗建议给患者远程诊疗。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，其特征在于：所述远程协同模块包括医疗数据存储单元、远程会诊单元和医院互通单元，所述医疗数据存储单元用于存储医生给患者远程就诊时产生的数据；所述远程会诊单元用于医生在面对复杂的疾病患者时可以与相关疾病领域的专家进行远程会诊；所述医院互通单元用于上级医院与下级医院的医疗资源共享，实现医生与医生之间、医生与患者之间的信息交互。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，其特征在于：所述AI辅助模块包括疾病信息存储单元、智能识别单元和辅助诊断单元，所述疾病信息存储单元用于存储医学疾病信息库和医学疾病信息对应的简单用语库；所述智能识别单元用于识别医生对患者诊疗后描述的专业医疗术语，然后转换为简单用语提供给患者理解；所述辅助诊疗单元用于智能识别患者的关键症状因子，自动检出患者影像信息，根据关键症状因子和影像信息中的病灶提供辅助诊断建议发送到医生端单元给医生参考。
5.根据权利要求1所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗***，其特征在于：所述远程诊疗监管模块包括医疗数据监测单元和医生身份验证单元，所述医疗数据监测单元用于实时监测互联网远程诊疗过程中医疗数据单元中存储的数据的获取情况；所述医生身份验证单元用于验证医生在登录互联网远程诊疗***填写的身份信息是否正确。
6.一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：患者通过患者端单元预约挂号填写信息，患者端单元对患者的就诊场景进行识别并为患者匹配相对应的医生，医生通过医生端单元登录，医生身份验证单元验证医生的身份，待身份验证后通过后进入互联网远程***；
S2：患者端单元通过可穿戴设备采集患者的症状数据和影像信息传输到医疗数据存储单元，AI辅助模块获取传输的患者症状数据和影像信息，智能识别患者症状数据中的关键症状因子，自动检出患者影像信息中的病灶，然后提供辅助诊断建议；
S3：医生通过医生端单元访问医疗数据单元获取获取医疗数据，对患者进行远程诊疗，并结合AI辅助模块提供的辅助诊断建议进行疾病的确定；
S4：AI辅助模块对医生开具的就诊处方中的专业医疗术语进行智能识别，转换为患者理解的简单用语。
7.根据权利要求6所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，其特征在于：在步骤S1中：患者通过患者单元预约挂号填写信息进入互联网远程诊疗***，患者单元通过挂号信息对患者的就诊场景进行识别，就诊场景包括首次就诊和复诊，并根据挂号信息和就诊场景为患者匹配对应的医生；医生通过医生单元填写身份信息登录互联网远程诊疗***，远程诊疗监管模块中医生身份验证单元利用零信任技术对身份信息进行验证，验证无误后允许登录，身份信息包括所属医院和科室、执业资格、从业年限和人脸特征。
8.根据权利要求6所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，其特征在于：在步骤S2中：AI辅助模块根据获取的患者症状数据智能识别关键症状因子，得到关键症状因子集合
Figure DEST_PATH_IMAGE001
={
Figure 704658DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure DEST_PATH_IMAGE003
、
Figure 642003DEST_PATH_IMAGE004
、...、
Figure DEST_PATH_IMAGE005
}，n为关键症状因子数量；根据获取的患者影像信息选取关键点坐标，得到关键点坐标集合{
Figure 775175DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure DEST_PATH_IMAGE007
、
Figure 611544DEST_PATH_IMAGE008
、...、
Figure DEST_PATH_IMAGE009
}，m为关键点数量，再通过疾病信息存储单元获取医学疾病信息库，所述医学疾病信息库以医学标准疾病名称作为标识符，以症状作为坐标轴，形成空间多维坐标系，每一个点代表一种医学疾病，用矩阵表示为：
Figure 259694DEST_PATH_IMAGE010
其中，q表示医学疾病信息库中疾病的种类，p表示每种疾病的症状数量；AI辅助模块通过计算关键症状因子集合与矩阵B中某一点的余弦距离，得到它们之间的相似度，余弦距离公式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
=
Figure 941342DEST_PATH_IMAGE012
其中，
Figure 988408DEST_PATH_IMAGE001
表示关键症状因子集合,
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示医学疾病信息库中某种疾病，n表示关键症状因子数量，
Figure 526837DEST_PATH_IMAGE011
的取值范围为[-1,1]，设定相似度阈值为c，当
Figure 396704DEST_PATH_IMAGE011
<c，则该点所对应的疾病与患者所患疾病不相似，当
Figure 944360DEST_PATH_IMAGE011
≥c，则该点所对应的疾病与患者所患疾病相似；AI辅助模块再通过医疗数据单元获取患者医学影像数据，通过选取关键点坐标与健康人群的医学影像进行比对，找出病灶点，最后结合疾病种类和病灶点提供辅助诊断建议发送到医生端单元。
9.根据权利要求6所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，其特征在于：在步骤S3中：医生通过医疗数据单元获取到的医疗数据包括患者的症状数据和影像信息，通过分析症状数据和影像信息并结合AI辅助模块提供的辅助诊断建议确定患者的疾病，根据疾病开具就诊处方，告知患者注意事项。
10.根据权利要求6所述的一种基于AI医疗的互联网远程诊疗方法，其特征在于：在步骤S4中：AI辅助模块获取医生开具的就诊处方，通过扫描获取就诊处方图像，再利用文字提取技术获取就诊处方文字信息，识别文字信息中的专业医疗术语，匹配疾病信息存储单元中医学疾病信息对应的简单用语库获取专业医疗术语对应的简单用语相关信息，转换为简单用语发送到患者端单元提供给患者。
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CN118173292A (zh) * 2024-05-14 2024-06-11 四川互慧软件有限公司 一种基于ai自训练的远程诊疗***及方法

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