CN117747077A - 基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及生物医疗服务技术领域，尤其涉及一种基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法。首先，对患者的专业眼科图像数据进行预处理，并利用智能眼科图像解析算法进行图像识别，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果，从而形成初步诊断；然后，对初步诊断结果和患者数据信息进行整合及分析，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；最后，基于综合分析报告设计患者的治疗方案，并制定教育资料、展示治疗方案，同时，收集并分析患者的反馈，根据患者的反馈和治疗效果，评估当前治疗方案的有效性。解决了现有技术中对患者眼科病症分析不够准确以及个性化服务水平较低的技术问题。

Description

基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法

技术领域

本发明涉及生物医疗服务技术领域，尤其涉及一种基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法。

背景技术

随着人工智能技术的发展，智能化医疗逐渐成为医疗领域的重要发展方向。特别是在眼科医疗领域，通过利用大数据、机器学习等技术，可以实现对眼病的精准诊断和治疗。但目前，智能化医疗在数据处理效率、诊断准确性等方面还面临诸多挑战。眼科疾病具有种类多样、症状复杂等特点，对诊断和治疗的精确度要求极高。此外，随着老龄化社会的到来，眼科疾病的患者数量持续增加，对高效、精准的医疗服务需求日益迫切。当前的眼科医疗***多依赖医生的经验进行诊断和治疗，这在一定程度上限制了诊疗效率和准确性。同时，缺乏有效的数据整合和智能化分析手段，使得患者管理和后续跟踪治疗效果存在困难。

对于医疗服务的方法有很多，等人提出的我国发明专利“一种用于医疗服务的智能化处理方法及***”，申请号：“CN202310578627.4”，公开日：2023.06.23，主要包括：通过获取目标患者的就诊服务信息，规划目标患者的医院就诊路线；标记多个指引连接设备和多个纠正连接设备；进行临时连接与身份采集，并标记目标连接设备；在目标连接设备为指引连接设备时，进行辅助实景导航；在目标连接设备为纠正连接设备时，进行辅助纠正震动。能够规划医院就诊路线，标记多个指引连接设备和多个纠正连接设备，通过与目标患者的移动端的临时连接，识别目标患者的位置，进行实景导航和纠正震动，促使客户能够正确按照医院就诊路线到达就诊目的地，比指示牌和人工指引更加方便、直观，从而使得患者就诊更加便捷、高效。

但上述技术至少存在如下技术问题：对患者眼科病症分析不够准确以及个性化服务水平较低的技术问题。

发明内容

本发明提供基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法，解决了现有技术中对患者眼科病症分析不够准确以及个性化服务水平较低的技术问题，实现了高准确度的医疗诊断以及高水平的个性化医疗服务的技术效果。

本发明的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法，具体包括以下技术方案：

基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***，包括以下部分：

智能图像分析模块，数据库，大数据处理与分析模块，个性化治疗方案生成器，患者交互与教育模块，远程医疗咨询模块；

所述智能图像分析模块，收集专业眼科图像，所述专业眼科图像包括患者的眼底照片、角膜地形图，对所述专业眼科图像运用图像识别和深度学习算法进行分析，识别出眼科病变特征，得到图像分析结果，基于图像分析结果对比数据库中已知病理图像数据，提供关于疾病的初步诊断；

所述数据库，包含已知病理图像数据信息、患者数据信息和专业医学知识；所述患者数据信息包括医疗历史、遗传信息、生活习惯；所述专业医学知识包括眼科研究成果、眼科疾病数据、药物反应数据；

所述大数据处理与分析模块，对来自智能图像分析模块的图像分析结果和数据库中的患者数据信息进行处理和分析，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，在智能图像分析模块提供的关于疾病的初步诊断的基础上得到综合分析报告；所述综合分析报告包含个性化的治疗建议和患者病情的详细评估；

所述个性化治疗方案生成器，基于大数据处理与分析模块提供的综合分析报告，利用智能算法设计最适合患者的治疗方案；所述治疗方案包括药物治疗、手术方案、生活方式调整在内的综合性治疗计划；

所述患者交互与教育模块，基于来自个性化治疗方案生成器的治疗方案向患者提供疾病相关的教育资料、治疗方案的详细解释和预期效果，同时，收集患者提出的疑问、需求和反馈，用于改进治疗方案；

所述远程医疗咨询模块，基于患者的健康状况信息以及个性化治疗方案生成器和患者交互与教育模块的输出结果，提供面向患者的远程医疗咨询服务，所述远程医疗咨询服务包括视频会议、在线聊天。

基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，包括以下步骤：

S1.对患者的专业眼科图像数据进行预处理，并利用智能眼科图像解析算法进行图像识别，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果，根据识别对比结果，形成初步诊断；

S2.对初步诊断结果和患者数据信息进行整合及分析，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；

S3.基于综合分析报告设计患者的治疗方案，再基于患者的疾病类型和治疗方案，制定教育资料、展示治疗方案，同时，收集并分析患者的反馈，根据患者的反馈和治疗效果，评估当前治疗方案的有效性。

优选的，所述S1，具体包括：

对患者的专业眼科图像数据进行预处理，得到预处理后的专业眼科图像数据；并对预处理后的专业眼科图像数据利用智能眼科图像解析算法进行图像识别。

优选的，在所述S1中，还包括：

在利用智能眼科图像解析算法进行图像识别的过程中，首先设计智能边缘感知器对预处理后的专业眼科图像数据进行提取；所述智能边缘感知器通过引入自适应系数和增强函数来提取图像的边缘特征；在获取边缘特征后，使用灰度共生矩阵的统计方法进行纹理分析提取；再利用阈值分割法将图像划分为不同的区域，将划分后的图像与已知病例进行匹配，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果；最后，根据识别对比结果，形成初步诊断。

优选的，所述S2中，具体包括：

将初步诊断结果和患者数据信息进行整合，得到综合数据集，对综合数据集进行清洗，再应用数据转换技术对清洗后的数据进行处理；利用数据挖掘技术识别与眼病诊断和治疗相关的特征以及生物标志物，得到综合特征集。

优选的，在所述S2中，还包括：

基于综合特征集，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；针对疾病模式，使用K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式；针对风险因素，应用关联规则学习法找出疾病发展的潜在风险因素，并确定各个风险因素对疾病发展影响的权重；针对治疗反应趋势，利用机器学习对患者的治疗反应趋势进行预测，得到治疗反应趋势。

优选的，在所述S2中，还包括：

使用K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式的具体实现过程如下：首先使用肘部法则，计算不同聚类下的误差平方和，并确定K值；进一步执行K-均值聚类，得到聚类结果，并将聚类结果的特征与专业医学知识中的眼科疾病数据特征进行特征映射。

优选的，在所述S2中，还包括：

在执行通过K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式的过程中，引入模式增强据点距离公式来计算综合特征集中每个数据点到各个初始聚类中心的距离。

优选的，所述S3，具体包括：

应用自然语言处理技术对综合分析报告进行解析，调用数据库中的患者数据信息，并利用决策树模型分析患者的个人偏好和需求，运用随机森林结合患者的健康状况和偏好设计治疗方案，同时利用遗传算法进行个性化调整；得到满足患者个性化需求的治疗方案。

本发明的技术方案的有益效果是：

1、本发明通过图像处理技术和智能算法，可以更精确地识别眼底图像中的关键特征，这种自动化的分析大大提高了诊断的准确性和效率，减少了依赖医生主观判断的需求；通过智能边缘感知器中的自适应系数能够根据图像的局部对比度自动调整，使边缘检测更加精确；基于眼底特有结构的增强函数能够有效地强调血管和病变区域，有助于更准确地识别和分析这些关键特征。

2、本发明通过整合患者的初步诊断结果和详细的患者数据信息，如病历记录、遗传信息、生活习惯等，提供了对疾病的全面理解，这种综合视角有助于发现疾病的多维度特征和潜在的风险因素；通过使用K-均值聚类算法和模式增强距离公式，能够更准确地识别不同类型的眼科疾病模式；应用关联规则学习法来找出疾病发展的潜在风险因素，并结合专家经验为这些风险因素定权重，有助于识别最关键的风险因素；利用机器学习技术对患者的治疗反应趋势进行预测，从而为制定更有效的治疗策略提供依据。

3、本发明通过制定易于理解的教育资料，并运用多媒体手段如视频、图表来呈现这些信息，可以有效提高患者对疾病和治疗方案的理解；通过移动应用提供的详细治疗方案信息、互动式问答环节等方式，增强了医患之间的沟通，提高了患者的满意度和治疗依从性；根据患者的反馈和治疗效果进行持续的评估和调整，确保治疗方案始终保持最佳状态，与治疗团队的协商保证了治疗调整的合理性和安全性。

附图说明

图1为本发明一个实施例所提供的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***的模块图；

图2为本发明一个实施例所提供的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法的流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，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。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法的具体方案。

参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***的模块图，该***包括以下部分：

智能图像分析模块，数据库，大数据处理与分析模块，个性化治疗方案生成器，患者交互与教育模块，远程医疗咨询模块；

所述智能图像分析模块，收集专业眼科图像，如患者的高分辨率眼底照片、角膜地形图，对专业眼科图像运用图像识别和深度学习算法进行分析，识别出如眼底异常、角膜变形的眼科病变特征，得到图像分析结果，基于图像分析结果对比数据库中已知病理图像数据，提供关于疾病的初步诊断；

所述数据库，包含已知病理图像数据信息、患者数据信息和专业医学知识；患者数据信息如医疗历史、遗传信息、生活习惯；专业医学知识如眼科研究成果、眼科疾病数据、药物反应数据；

所述大数据处理与分析模块，对来自智能图像分析模块的图像分析结果和数据库中的患者数据信息进行处理和分析，深度发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，在智能图像分析模块的关于疾病的初步诊断的基础上得到综合分析报告；综合分析报告包含个性化的治疗建议和患者病情的详细评估；

所述个性化治疗方案生成器，基于大数据处理与分析模块提供的综合分析报告，利用智能算法设计最适合患者的治疗方案；治疗方案包括药物治疗、手术方案、生活方式调整在内的综合性治疗计划；

所述患者交互与教育模块，基于个性化治疗方案生成器中的治疗方案向患者提供疾病相关的教育资料、治疗方案的详细解释和预期效果，同时，收集患者提出的疑问、需求和反馈，用于改进治疗方案；

所述远程医疗咨询模块，基于患者的健康状况信息以及个性化治疗方案生成器和患者交互与教育模块的输出结果，提供面向患者的远程医疗咨询服务；远程医疗咨询服务包括视频会议、在线聊天，使患者在家中可以方便地与医生沟通。

参照附图2，其示出了本发明一个实施例所提供的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法的流程图，该方法包括以下步骤：

S1.对患者的专业眼科图像数据进行预处理，并利用智能眼科图像解析算法进行图像识别，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果，根据识别对比结果，形成初步诊断；

首先对患者的专业眼科图像数据进行预处理，所述预处理包括图像的裁剪、旋转、缩放，以适应后续的图像分析，去噪、对比度增强处理，以提高图像质量，得到预处理后的患者的专业眼科图像数据；

对所述预处理后的患者的专业眼科图像数据利用智能眼科图像解析算法进行图像识别，首先设计智能边缘感知器对预处理后的患者的专业眼科图像数据进行特征提取，所述图像特征包括边缘、纹理、大小、形状、颜色；采用现有技术提取图像的如大小、形状、颜色的特征，针对边缘、纹理特征，具体有：

设计智能边缘感知器用于检测识别眼底图像中的微血管和病变区域，提取图像的边缘特征，所述智能边缘感知器表示如下：

其中，a是自适应系数，用于对图像的强度梯度进行近似计算，根据图像的局部对比度自动调整，以提高边缘检测的精度；S(A)是基于眼底特有结构的增强函数，用于突出图像中的某些特定特征，如眼底血管或病变区域；α是调节因子，于调整增强函数S(A)对最终结果的影响程度；A是输入图像，且是预处理后的患者的专业眼科图像数据的矩阵表示；G_x、G_y是图像水平方向和垂直方向的边缘强度，即图像的边缘特征；

自适应系数a：

其中，Q是局部对比度，表示图像中一个小区域内像素强度的变化程度，对比度高意味着图像的明暗变化更加显著，通过分析图像的局部区域计算得到，具体是计算局部区域内像素强度的标准差；Q₀是对比度阈值，用于确定在何种对比度水平上调整系数a，根据经验法获得；k是调节系数，用于控制敏感度，根据经验法获得；e是自然对数的底数；

基于眼底特有结构的增强函数S(A)：

S(A)＝w_v·V(A)+w_d·D(A)

其中，V(A)是血管强调函数，用于强调图像中的血管结构，基于图像的梯度信息和特定的血管检测算法来实现；D(A)是病变区域强调函数，用于突出图像中的病变区域，通过局部纹理分析和其他眼底图像特有的特征识别方法实现；w_v和w_d是权重因子，用于平衡血管强调函数和病变区域强调函数的贡献，根据具体的应用场景人为进行调整；

在获取边缘特征后，针对眼底特有纹理使用灰度共生矩阵的统计方法进行纹理分析提取，灰度共生矩阵的一个元素P(i,j|d,θ)表示在距离d和方向θ上，灰度值i到灰度值j的转移概率；以此获得纹理特征；

再利用阈值分割法将图像划分为不同的区域，将关键的病变区域与正常组织区分开，以便于识别；

根据特征匹配实现图像识别，将分割后的图像与已知病例基于相关系数进行匹配，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果；

最后，根据识别对比结果，结合患者的临床症状和医学历史，形成初步诊断；

本发明通过图像处理技术和智能算法，可以更精确地识别眼底图像中的关键特征，这种自动化的分析大大提高了诊断的准确性和效率，减少了依赖医生主观判断的需求；通过智能边缘感知器中的自适应系数能够根据图像的局部对比度自动调整，使边缘检测更加精确；基于眼底特有结构的增强函数能够有效地强调血管和病变区域，有助于更准确地识别和分析这些关键特征。

S2.对初步诊断结果和患者数据信息进行整合及分析，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；

将患者的初步诊断结果和患者数据信息进行整合，得到综合数据集，确保数据格式的一致性和完整性，以便于后续的分析，所述患者数据信息如病历记录、遗传信息、生活习惯、既往疾病史；

对所述综合数据集进行清洗，所述清洗如去除无关数据、处理缺失值、标准化数据格式，再应用数据转换技术，所述数据转换技术如归一化或标准化，以准备数据适用于后续分析；

接下来，利用数据挖掘技术，如主成分分析、自动特征提取，识别与眼病诊断和治疗相关的关键特征，同时识别可能与眼病发展相关的生物标志物，所述生物标志物如特定的遗传标记、体征指标，获得综合特征集；

进一步，基于综合特征集，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；

针对疾病模式，使用K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式，具体实现过程如下：首先使用肘部法则，计算不同聚类下的误差平方和，并观察其变化，来确定最佳的聚类数量(K值)；进一步执行K-均值聚类：

第一步，初始化聚类中心；从综合特征集中随机选择K个数据点作为初始聚类中心；

第二步，分配数据点；计算综合特征集中每个数据点到各个初始聚类中心的距离，所述距离使用欧几里得距离计算得到，每个数据点分配给距离最近的聚类中心，形成K个聚类；

第三步，更新聚类中心；对于每个聚类，计算聚类内所有点的均值，并将所述均值设为新的聚类中心；

第四步，迭代过程；重复执行分配数据点和更新聚类中心的步骤，直到聚类中心不再发生变化或达到预设的迭代次数；

经过上述过程得到聚类结果，并将聚类结果的特征与专业医学知识中的已知眼科疾病数据特征进行特征映射，如聚类的数据点显示出视网膜脱落的特征，可以将其映射到相关疾病上；进一步通过统计分析聚类内部数据的共同特点来识别潜在的疾病模式，如某个聚类可能代表特定类型的青光眼；

在执行使用K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式的过程中，由于眼科疾病数据的高维性和复杂性，上述K-均值聚类算法可能无法有效区分某些细微但重要的疾病模式，本发明对分配数据点过程中的聚类指标依据进行优化，引入模式增强据点距离公式来计算综合特征集中每个数据点到各个初始聚类中心的距离，具体公式如下：

其中，D(i,C_j)是数据点i到聚类中心C_j的增强距离，考虑了传统的欧几里得距离以及数据点周围的局部密度信息；x_ik是数据点i在特征空间中的第k个特征值；c_jk是聚类中心C_j在特征空间中的第k个特征值；N是综合特征集中数据点的总数；x_i,x_l分别表示第i个和第l个数据点；||x_i-x_l||是数据点i和l在特征空间中的欧几里得距离；n是特征空间的维度，即每个数据点的特征数量；上述公式不仅考虑了数据点之间的基本距离，还考虑了每个点周围的局部密度，从而更准确地反映数据点间的实际相似性，这在处理高维和复杂的眼科疾病数据时有重要价值，能够提高聚类的准确性和疾病模式的识别效果；

针对风险因素，应用关联规则学习法找出疾病发展的潜在风险因素，并根据专家经验法确定各个风险因素对疾病发展影响的权重，以识别最关键的风险因素；

针对治疗反应趋势，利用机器学习对患者的治疗反应趋势进行预测，得到治疗反应趋势；

综合上述分析结果，编制详细的综合分析报告，总结疾病模式、风险因素、治疗反应趋势；

本发明通过整合患者的初步诊断结果和详细的患者数据信息，如病历记录、遗传信息、生活习惯等，提供了对疾病的全面理解，这种综合视角有助于发现疾病的多维度特征和潜在的风险因素；通过使用K-均值聚类算法和模式增强距离公式，能够更准确地识别不同类型的眼科疾病模式，也对处理复杂的高维数据有重要价值；应用关联规则学习法来找出疾病发展的潜在风险因素，并结合专家经验为这些风险因素定权重，有助于识别最关键的风险因素；利用机器学习技术对患者的治疗反应趋势进行预测，从而为制定更有效的治疗策略提供依据。

S3.基于综合分析报告设计患者的治疗方案，再基于患者的疾病类型和治疗方案，制定教育资料、展示治疗方案，同时，收集并分析患者的反馈，根据患者的反馈和治疗效果，评估当前治疗方案的有效性。

首先，应用自然语言处理技术对综合分析报告进行解析，得到报告中的关键信息，调用数据库中的患者数据信息，并利用决策树模型分析患者的个人偏好和需求，运用随机森林结合患者的健康状况和偏好设计治疗方案，同时利用遗传算法进行个性化调整确保治疗方案适应个人特征；得到满足患者个性化需求的治疗方案；

根据患者的疾病类型和治疗方案，制定易于理解的教育资料，所述教育资料如疾病背景、治疗方法和可能的副作用；再利用如视频、图表、信息图的多媒体方式，使教育资料更加生动、易于理解；根据患者的教育背景和理解能力，个性化定制教育材料的复杂度和深度；

通过移动应用向患者展示治疗方案的详细信息，清楚地向患者解释治疗方案的预期效果和可能的风险，管理患者的期望值；提供互动式问答环节，允许患者提问并获得及时反馈；

利用在线问卷调查、移动应用反馈功能或直接面对面的访谈收集患者的反馈，通过文本分析、情感分析方法分析患者的反馈内容，了解其对治疗方案的看法和需求；

根据患者的反馈和治疗效果，评估当前治疗方案的有效性；如果需要，对治疗方案进行调整，例如，更改药物剂量、治疗方法或治疗计划的其他方面；在调整方案时，与治疗团队的医生、药师进行协商，确保治疗调整的合理性和安全性；

在做出任何重大调整后，由医疗团队对改进后的治疗方案进行最终审查。并向患者展示调整后的治疗方案，确保患者理解并同意方案；在治疗过程中，持续监测患者的反应和进展，根据监测结果和患者的持续反馈，必要时进一步调整治疗方案；

综合上述过程以实现完善的眼科全流程医疗服务。

本发明通过制定易于理解的教育资料，并运用多媒体手段如视频、图表来呈现这些信息，可以有效提高患者对疾病和治疗方案的理解；通过移动应用提供的详细治疗方案信息、互动式问答环节等方式，增强了医患之间的沟通，提高了患者的满意度和治疗依从性；根据患者的反馈和治疗效果进行持续的评估和调整，确保治疗方案始终保持最佳状态，与治疗团队的协商保证了治疗调整的合理性和安全性。

综上所述，便完成了基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***及方法。

本发明实施例通过图像处理技术和智能算法，可以更精确地识别眼底图像中的关键特征，这种自动化的分析大大提高了诊断的准确性和效率，减少了依赖医生主观判断的需求；通过智能边缘感知器中的自适应系数能够根据图像的局部对比度自动调整，使边缘检测更加精确；基于眼底特有结构的增强函数能够有效地强调血管和病变区域，有助于更准确地识别和分析这些关键特征。通过整合患者的初步诊断结果和详细的患者数据信息，如病历记录、遗传信息、生活习惯等，提供了对疾病的全面理解，这种综合视角有助于发现疾病的多维度特征和潜在的风险因素；通过使用K-均值聚类算法和模式增强距离公式，能够更准确地识别不同类型的眼科疾病模式，也对处理复杂的高维数据有重要价值；应用关联规则学习法来找出疾病发展的潜在风险因素，并结合专家经验为这些风险因素定权重，有助于识别最关键的风险因素；利用机器学习技术对患者的治疗反应趋势进行预测，从而为制定更有效的治疗策略提供依据。通过制定易于理解的教育资料，并运用多媒体手段如视频、图表来呈现这些信息，可以有效提高患者对疾病和治疗方案的理解；通过移动应用提供的详细治疗方案信息、互动式问答环节等方式，增强了医患之间的沟通，提高了患者的满意度和治疗依从性；根据患者的反馈和治疗效果进行持续的评估和调整，确保治疗方案始终保持最佳状态，与治疗团队的协商保证了治疗调整的合理性和安全性。

发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

上述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：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；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***，其特征在于，包括以下部分：

智能图像分析模块，数据库，大数据处理与分析模块，个性化治疗方案生成器，患者交互与教育模块，远程医疗咨询模块；

所述智能图像分析模块，收集专业眼科图像，所述专业眼科图像包括患者的眼底照片、角膜地形图，对所述专业眼科图像运用图像识别和深度学习算法进行分析，识别出眼科病变特征，得到图像分析结果，基于图像分析结果对比数据库中已知病理图像数据，提供关于疾病的初步诊断；

所述数据库，包含已知病理图像数据信息、患者数据信息和专业医学知识；所述患者数据信息包括医疗历史、遗传信息、生活习惯；所述专业医学知识包括眼科研究成果、眼科疾病数据、药物反应数据；

所述大数据处理与分析模块，对来自智能图像分析模块的图像分析结果和数据库中的患者数据信息进行处理和分析，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，在智能图像分析模块提供的关于疾病的初步诊断的基础上得到综合分析报告；所述综合分析报告包含个性化的治疗建议和患者病情的详细评估；

所述个性化治疗方案生成器，基于大数据处理与分析模块提供的综合分析报告，利用智能算法设计最适合患者的治疗方案；所述治疗方案包括药物治疗、手术方案、生活方式调整在内的综合性治疗计划；

所述患者交互与教育模块，基于来自个性化治疗方案生成器的治疗方案向患者提供疾病相关的教育资料、治疗方案的详细解释和预期效果，同时，收集患者提出的疑问、需求和反馈，用于改进治疗方案；

所述远程医疗咨询模块，基于患者的健康状况信息以及个性化治疗方案生成器和患者交互与教育模块的输出结果，提供面向患者的远程医疗咨询服务，所述远程医疗咨询服务包括视频会议、在线聊天。

2.基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，应用于如权利要求1所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务***，其特征在于，包括以下步骤：

S1.对患者的专业眼科图像数据进行预处理，并利用智能眼科图像解析算法进行图像识别，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果，根据识别对比结果，形成初步诊断；

S2.对初步诊断结果和患者数据信息进行整合及分析，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；

S3.基于综合分析报告设计患者的治疗方案，再基于患者的疾病类型和治疗方案，制定教育资料、展示治疗方案，同时，收集并分析患者的反馈，根据患者的反馈和治疗效果，评估当前治疗方案的有效性。

3.根据权利要求2所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，所述S1，具体包括：

对患者的专业眼科图像数据进行预处理，得到预处理后的专业眼科图像数据；并对预处理后的专业眼科图像数据利用智能眼科图像解析算法进行图像识别。

4.根据权利要求3所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，在所述S1中，还包括：

在利用智能眼科图像解析算法进行图像识别的过程中，首先设计智能边缘感知器对预处理后的专业眼科图像数据进行提取；所述智能边缘感知器通过引入自适应系数和增强函数来提取图像的边缘特征；在获取边缘特征后，使用灰度共生矩阵的统计方法进行纹理分析提取；再利用阈值分割法将图像划分为不同的区域，将划分后的图像与已知病例进行匹配，识别出与已知疾病模式相匹配的图像区域，得到识别对比结果；最后，根据识别对比结果，形成初步诊断。

5.根据权利要求2所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，所述S2中，具体包括：

将初步诊断结果和患者数据信息进行整合，得到综合数据集，对综合数据集进行清洗，再应用数据转换技术对清洗后的数据进行处理；利用数据挖掘技术识别与眼病诊断和治疗相关的特征以及生物标志物，得到综合特征集。

6.根据权利要求5所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：

基于综合特征集，发掘疾病模式、风险因素和治疗反应趋势，得到综合分析报告；针对疾病模式，使用K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式；针对风险因素，应用关联规则学习法找出疾病发展的潜在风险因素，并确定各个风险因素对疾病发展影响的权重；针对治疗反应趋势，利用机器学习对患者的治疗反应趋势进行预测，得到治疗反应趋势。

7.根据权利要求6所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：

使用K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式的具体实现过程如下：首先使用肘部法则，计算不同聚类下的误差平方和，并确定K值；进一步执行K-均值聚类，得到聚类结果，并将聚类结果的特征与专业医学知识中的眼科疾病数据特征进行特征映射。

8.根据权利要求7所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：

在执行通过K-均值聚类算法识别不同类型的眼科疾病模式的过程中，引入模式增强据点距离公式来计算综合特征集中每个数据点到各个初始聚类中心的距离。

9.根据权利要求2所述的基于智能化技术的眼科全流程医疗服务方法，其特征在于，所述S3，具体包括：

应用自然语言处理技术对综合分析报告进行解析，调用数据库中的患者数据信息，并利用决策树模型分析患者的个人偏好和需求，运用随机森林结合患者的健康状况和偏好设计治疗方案，同时利用遗传算法进行个性化调整；得到满足患者个性化需求的治疗方案。