[发明专利]一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统

权利要求书

1.一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征是：包括人体状态感知系统模块、机器学习系统模块、诊断推理系统模块、历史数据库和结果输出模块；

人体状态感知系统模块用于采集反映人体状态的数据，并将其发送至机器学习系统模块；

机器学习系统模块用于对反映人体状态的数据进行标准化和向量化处理后，基于特征选择算法选择出部分数据特征并将其按重要性由大到小的顺序输出后，发送至诊断推理系统模块；

诊断推理系统模块用于特征筛选和特征匹配，特征筛选即筛选出重要性最大的前N名的数据特征，特征匹配即将前N名的数据特征与历史数据库进行匹配，查找其对应的诊断结果，并发送至结果输出模块；

历史数据库用于储存不同的数据特征及其对应的诊断结果；

结果输出模块用于显示诊断结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述人体状态感知系统模块利用多元医疗信息采集技术与传感器技术采集反映人体状态的数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述人体状态感知系统模块用于周期性地采集反映人体状态的数据，并将其以矩阵的形式发送至机器学习系统模块，矩阵X＝(X₁,X₂...X_i...X_m)，其中，m为周期的数量，第i个周期采集到的数据X_i＝(x₁,x₂...x_j...x_n)^T，其中，n为第i个周期采集到的数据的个数，x_j为第i个周期采集到的第j个数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述反映人体状态的数据为反映一个或多个人体系统健康状态的数据，人体系统为运动系统、神经系统、内分泌系统、血液循环系统、呼吸系统、消化系统、泌尿系统或生殖系统。

5.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述人体状态感知系统模块的功能是在PC机中利用C++、MATLAB或Python语言实现的。

6.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述特征选择算法的流程如下：

(1)将由反映人体状态的数据组成的数据集S分离；

(2)选取数据R的某个特征，在这个特征上分别计算数据R和最近的相邻的同类数据H的距离D(RH)，以及数据R和最近的相邻的不同类数据M的距离D(RM)；

(3)判断D(RH)和D(RM)的大小，若是D(RH)小于D(RM)，则给这个特征设置的权重要相应的增大；若是D(RH)大于D(RM)，则给这个特征设置的权重要相应的减少；

(4)重复步骤(2)和(3)k次，通过计算得到每个特征的权重；

(5)剔除权重值最小的特征，得到一个数据特征子集S_t及其权重矩阵w_t；

(6)对数据特征子集S_t进行加权处理，得到加权后的数据特征子集S_r＝S_t·w_t；

(7)基于mRMR准则，并利用增量搜索法，从数据特征子集S_r中筛选出d个数据特征并按重要性由大到小的顺序输出。

7.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述诊断推理系统模块的功能是在PC机中利用软件来实现的，特征筛选是利用Python实现的，特征匹配是利用CLIPS智能推理语言实现的。

8.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述历史数据库是通过结合C++与CLIPS智能推理语言建立的。

9.根据权利要求1所述的一种基于特征选择的人工智能医疗诊断系统，其特征在于，所述诊断结果为病因、病发位置、治疗建议和是否人工介入。