[发明专利]医学系统及非暂态计算机可读取媒体

说明书

一种医学系统、医学方法及非暂态计算机可读取媒体。医学系统包括互动界面及分析引擎。互动界面经配置为用于接收初始症状。分析引擎与互动界面通讯。分析引擎包括预测模块。预测模块经配置为用于根据预测模型及初始症状产生将在互动界面上显示的症状询问。互动界面经配置为用于接收对应于症状询问的回应。预测模块经配置以根据预测模型、初始症状及回应产生结果预测。本案提出的医学系统可提供使用者关于医学应用的直观操作界面及互动服务。

技术领域

本揭示是关于医学系统，更进一步而言，本揭示是关于用以基于症状输入产生医学预测的计算机辅助医学系统。

背景技术

近年来已经出现了计算机辅助医学系统的概念以便于患者自我诊断。计算机辅助医学系统可请求患者提供一些信息，并随后基于与患者的互动来尝试诊断潜在疾病。在一些情形下，患者不知道如何描述其健康状况，或是计算机辅助医学系统难以正确判读患者提供的描述，使得计算机辅助医学系统在运作上存在一定困难。

发明内容

本揭示提供一种医学系统。医学系统包括互动界面及分析引擎。互动界面经配置为用于接收初始症状。分析引擎与互动界面通讯。分析引擎包括预测模块。预测模块经配置为用于根据预测模型及初始症状产生多个症状询问，症状询问显示在互动界面上。互动界面经配置为用于接收对应于症状询问的回应。最后，预测模块亦经配置以根据预测模型、初始症状及回应产生结果预测。

在一实施例中，预测模块经配置以根据预测模型及初始症状产生第一症状询问。第一症状询问在互动界面上显示。互动界面经配置以接收对应于第一症状询问的第一回应。预测模块经进一步配置以根据预测模型、初始症状及第一回应产生第二症状询问。第二症状询问在互动界面上显示。互动界面经配置以接收对应于第二症状询问的第二回应。预测模块经配置以根据预测模型、初始症状、第一回应及第二回应产生结果预测。

在一实施例中，医学系统进一步包括经配置为用于根据训练数据产生预测模型的学习模块。训练数据包括已知医学记录。学习模块采用已知医学记录以训练预测模型。

在一实施例中，训练数据进一步包括由互动界面收集的使用者反馈输入、从外部服务器接收的医师诊断记录或由预测模块产生的预测日志文件。学习模块根据使用者反馈输入、医师诊断记录或预测日志文件进一步更新预测模型。

在一实施例中，结果预测包含疾病预测及匹配此疾病预测的医学科别建议的至少一个，其中疾病预测包含疾病名称或依机率排列的疾病名称列表。

在一实施例中，在在互动界面上显示疾病预测或医学科别建议之后。互动界面经配置以接收回应于疾病预测或医学科别建议的使用者命令。医学系统经配置以将对应于使用者命令的挂号请求发送至外部服务器。

在一实施例中，预测模型包括由学习模块根据贝氏(Bayesian)推论演算法产生的第一预测模型。第一预测模型包括机率关系表。机率关系表记录在不同疾病与不同症状之间的相对机率。

在一实施例中，预测模型包括由学习模块根据决策树演算法产生的第二预测模型。第二预测模型包括根据训练数据提前构建的多个决策树。

在一实施例中，预测模型包括由学习模块根据强化学习演算法产生的第三预测模型。根据训练数据训练第三预测模型以最大化奖励讯号。根据由第三预测模型做出的训练预测的正确性，奖励讯号是正的或负的。根据训练数据中的已知医学记录验证训练预测的正确性。

本揭示进一步提供一种用于提供疾病预测的方法，其包括以下步骤。接收初始症状。根据预测模型及初始症状产生症状询问。接收对应于症状询问的回应。根据预测模型、初始症状及回应产生疾病预测。

在一实施例中，产生所述多个症状询问并接收所述多个回应的步骤包含：根据该预测模型及该初始症状产生一第一症状询问；接收对应于该第一症状询问的一第一回应；根据该预测模型、该初始症状及该第一回应产生一第二症状询问；以及，接收对应于该第二症状询问的一第二回应。