| 主权项 |
一种带有智能诊断的医疗系统，其特征在于：包括医院系统、家庭系统以及远程监控中心，医院系统包括医疗检查装置、病人状态分级模块、智能诊断模块、数据整合服务器，家庭系统包括便携式监控装置，主治医师通过医院系统实现对病人的医疗检查、诊断以及治疗方案的制定，主治医师通过家庭系统的便携式监控装置获取在家护理病人的实时数据，便携式监控装置还与远程监控中心无线连接，从而在病人出现紧急状况时能够及时采取应对，并将紧急状况同时通知主治医师以及上传数据整合服务器，病人处于医院系统中时，医疗检查装置检测病人的多项医疗检查数据，并输入病人状态分级模块，病人状态分级模块采用评估算法对病人的病情进行评估，主治医生则经过身份认证进入病人状态分级模块对划分的评估结果进行核实，如果主治医生认为划分的评估结果正确，则将病人的相关信息和医疗检查数据按照评估结果进行归档，并输入智能诊断模块，如果主治医生认为划分的评估结果不正确，则由主治医生确定病人的评估结果，再将病人的相关信息和医疗检查数据按照评估结果进行归档，并输入智能诊断模块；智能诊断模块根据病人的相关信息、医疗检查数据以及评估结果自动生成相应的治疗方案，主治医生经过身份认证进入智能诊断模块对治疗方案进行核实，如果主治医生认为治疗方案正确，则将病人的相关信息、医疗检查数据、治疗方案以及评估结果上传至数据整合服务器，如果主治医生认为治疗方案不正确，则由主治医生重新制定治疗方案，再将病人的相关信息、医疗检查数据、治疗方案以及评估结果上传至数据整合服务器；智能诊断模块包括动态综合数据库、神经网络学习模块、推理机、解释模块、样本知识库、神经网络结构知识库、临床症状描述知识库、疾病知识库、治疗方案知识库、历史记录知识库、知识数据库管理模块，专家可以对神经网络学习模块进行修改并通过知识库管理模块对各个知识库进行调整管理、维护更新；解释模块是系统和主治医师之间沟通的桥梁，负责将主治医师的诊断转化为系统能够识别的信息，并将系统最后的输出结果转化为主治医师能够理解的信息；推理机利用各个知识库，结合动态综合数据库中提供的病人的相关信息、医疗检查数据以及评估结果进行推理，得出相应的治疗方案。推理机包括神经网络推理模块和基于规则的推理模块；神经网络学习模块提出包括网络层数、输入、输出、隐结点个数在内的神经网络结构、组织待训练的学习样本以及神经网络学习算法，通过样本知识库提取进行学习，得到权值分布，完成知识获取。神经网络结构通过模糊逻辑和神经网络结合的方法实现，神经网络学习算法为BP算法；样本知识库、神经网络结构知识库、临床症状描述知识库、疾病知识库、治病方案知识库、历史记录知识库分别存放相应的知识数据；各个知识库是动态扩展的，具备自学习自补充的功能。神经网络推理模块根据神经网络结构知识库、动态综合数据库以及解释模块输入的数据进行推理，并将推理结果输出给基于规则的推理模块，基于规则的推理模块结合动态综合数据库、临床症状描述知识库、疾病知识库、治病方案知识库、历史记录知识库推理生成最终的治疗方案；知识数据库管理模块具有完整的数据库操作功能，专家通过知识数据库管理模块对各个知识库的进行查询、添加和删除以及修改动态综合数据库接收并存储病人的相关信息、医疗检查数据以及评估结果；推理机的工作过程如下：步骤(1)将病人的相关信息、医疗检查数据以及评估结果进行模糊化处理，并以此作为各子神经网络的输入模式；步骤(2)从神经网络结构知识库中读入各子神经网络的权值矩阵；步骤(3)结合各子神经网络输入层、隐含层间的权值矩阵，计算各子神经网络输入层神经元的输出，并将输出作为隐含层神经元的输入；步骤(4)结合各子神经网络隐含层、输出层间的权值矩阵，计算输出层神经元的输出值；步骤(5)根据输出层神经元的输出值，结合动态综合数据库中的相关信息进行规则推理，确定病因，给出可信度；步骤(6)根据可信度判断推理得到的病因是否正确，如果可信度在80％以下，则认为推理不正确，返回步骤(1)，如果可信度在80％以上，则认为推理正确，进入步骤(7)；步骤(7)根据最终确定的原因，结合相关信息给出对应于具体病因的治疗方案。 |
