[发明专利]一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统

说明书

本发明公开了一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统及其信息处理方法，所述皮肤病综合数据分析诊断辅助系统包括有：信息提取系统；患者信息数据库；电子病历学习系统；病史‑疾病数据库；图像数据库；皮肤影像学图像特征识别、分析系统；特征‑疾病数据库；专家数据库。本发明在利用人工智能分析含有大量皮肤病特征的皮肤影像学图像数据的基础上，结合临床电子病历文本数据，综合皮肤影像学图片与电子病历的双重诊断结果，提出一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统，该系统能自动生成并反馈目标疾病范围，给出相较现有人工智能诊断系统更加客观可靠的诊疗意见。所述一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统的信息处理方法为该系统运行时处理皮肤影像学图片数据信息的方法。

技术领域

本发明涉及皮肤病诊断领域，具体为一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统及信息处理方法。

背景技术

皮肤病种类繁多且一般病因病理较为复杂，部分病因至今尚未完全明了，对病患正常生活产生巨大影响。然而，目前临床上针对皮肤病的优质医疗资源相对失衡，面对医患供需严重不对称的现状和人工智能的普及，出现了使用人工智能辅助疾病诊断的应用。

目前被广泛应用与皮肤病诊断的人工智能辅助诊断大多依靠提取皮肤外观大体图像特征，学习特征与疾病的关系，从而给出可能疾病范围，如申请号为CN201810199870.4、的一种智能辅助诊断系统和申请号为CN201810805410.1的一种基于人工智能的黑色素瘤辅助诊断方法。但因皮肤发病原因一般较为复杂，而皮肤病病理特征呈现“冰山”式的分布，仅仅通过表层的病理特征提取，只能获取皮肤病病理信息的“冰山一角”。故皮肤病的现有的传统外观图像算法准确性较差。

发明内容

本发明旨在解决上述现有技术存在的问题而提供一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统及信息处理方法，本发明在利用人工智能分析含有大量皮肤病特征的皮肤影像学图像数据的基础上，结合临床电子病历文本数据，综合皮肤影像学图片与电子病历的双重诊断结果，构建一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统，该系统能自动生成并反馈目标疾病范围，并给出相较其他人工智能诊断系统更加客观可靠的诊疗意见。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种皮肤病综合数据分析诊断辅助系统及信息处理方法，该系统包括信息提取系统、患者信息数据库、电子病历学习系统、病史-疾病数据库、皮肤影像学图像分类处理系统、图像数据库、皮肤影像学图像特征识别、分析系统、特征-疾病数据库和专家数据库。该系统区别于一般人工智能皮肤病辅助诊断系统，在考虑更多病理因素后提供更加准确的辅助诊断意见。信息处理方法为该系统中所应用的信息处理方法。

所述信息提取系统用于从电子病历中提取患者信息。

所述患者信息数据库，用于存储从电子病历中提取到的患者信息。

所述的患者信息包括患者ID、性别、年龄、病种、病史、禁忌、重点生活环境；优选地，重点生活环境作为评价，依据将病患患有目标疾病的概率量化为极易，一般和不易三个等级。患者信息是病例学习系统中患者信息与目标疾病之间映射关系的“阈值”以及初始构建映射关系的训练集，同时重点生活环境作为评价依据将病患患有目标疾病的概率量化为极易(概率大于60％)，一般(概率介于60％至30％之间)和不易(概率小于30％)三个等级。

所述患者信息数据库，用于存储从电子病历中提取到的患者信息。

所述电子病历学习系统，利用反向传播网络构建算法学习、建立电子病历中的患者信息与目标疾病的映射关系；

所述病史-疾病数据库，用于存储患者电子病历信息映射患者可能患病的范围。电子病例学习系统所学习构建的映射关系存储在病史-疾病数据库中，病史-疾病数据库中的病患范围将作为重要参考供专家数据库调用。电子病历学习系统构建过程中应用了具有非常强的非线性映射能力的反向传播神经网络求解病历内联关系，很大程度地降低了整体模型的复杂度。