[发明专利]一种问诊信息采集分析系统及采集分析方法

权利要求书

1.一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：包括患者端、存储分析端和医护端，

所述患者端设有问卷，所述患者端通过Internet网络连接所述存储分析端，问诊患者填写好所述问卷后，将所述问卷发送给所述存储分析端；

所述存储分析端接收并存储问诊患者的所述问卷信息，生成患者病历，反馈给所述患者端和所述医护端，并将所述问卷信息沉淀为结构数据，进行智能分析，为医疗科研系统提供数据信息和探寻可能的新知识，同时将已有知识和新知识提示的疾病风险、治疗方案推荐信息发送给所述患者端和所述医护端，辅助医疗环节完成并促进患者的医学认识；

所述医护端通过Internet网络连接所述存储分析端，所述医护端接收所述存储分析端的患者病历，辅助完成患者问诊。

2.根据权利要求1所述的一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：所述患者端为智能手机，所述问卷通过应用程序或网页形式加载在所述智能手机上。

3.根据权利要求1所述的一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：所述患者端为电脑，所述问卷通过Web界面形式加载在所述电脑上。

4.根据权利要求1至3任一所述的一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：所述存储分析端为云端存储，所述存储分析端包括模板抓取模块或智能分析模块，所述模板抓取模块提取所述问卷信息生成所述患者病历，或通过所述智能分析模块生成所述患者病历。

5.根据权利要求1至3任一所述的一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：所述存储分析端包括分析模型，所述分析模型将数据以结构化的形式沉淀下来，通过不同维度对数据库中患者的各项指标和状况进行综合处理，沉淀科研素材，发现新医学知识，同时将已有知识和新知识提示的疾病风险、治疗方案推荐信息发送给患者端和医护端，辅助医疗环节的完成并促进患者的医学认识。

6.根据权利要求5所述的一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：所述分析模型包括但不限于反向传播、波尔兹曼机、卷积神经网络、Hopfield网络、多层感知器、径向基函数网络、受限波尔兹曼机、回归神经网络、自组织映射、尖峰神经网络、朴素贝叶斯 、高斯贝叶斯、多项朴素贝叶斯、平均-依赖性评估、贝叶斯信念网络、贝叶斯网络等、分类和回归树、迭代Dichotomiser3、C4.5算法、C5.0算法、卡方自动交互检测、决策残端、ID3算法、随机森林、SLIQ、Fisher的线性判别、线性回归、逻辑回归、多项逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、感知、支持向量机、生成对抗网络、前馈神经网络、逻辑学习机、自组织映射、先验算法、Eclat算法、FP-Growth算法、单连锁聚类、概念聚类、BIRCH算法、DBSCAN算法，期望最大化、模糊聚类、K-means算法、K均值聚类、K-medians聚类、均值漂移算法、OPTICS算法、最邻近算法、局部异常因子算法、生成模型、低密度分离、基于图形的方法、联合训练、Q学习、状态-行动-奖励-状态-行动、DQN、策略梯度算法、基于模型强化学习、时序差分学习、深度信念网络、深度卷积神经网络、深度递归神经网络、分层时间记忆、深度波尔兹曼机、栈式自动编码器、生成对抗网络。

7.根据权利要求1至3任一所述的一种问诊信息采集分析系统，其特征在于：所述医护端为智能手机或电脑，通过应用程序或Web界面显示所述问卷。

8.一种问诊信息采集分析方法，利用上述权利要求1至7任一所述的问诊信息采集分析系统，其特征在于：包括以下步骤，

S1：所述患者端通过所述问卷采集被问诊患者的信息；

S2：所述患者端将采集到的所述问卷信息发送给存储分析端存储、分析；

S3：所述存储分析端生成患者病历，所述存储分析端将所述患者病历发送给所述患者端和所述医护端，同时，所述存储分析端将所述问卷信息的结构化数据存储下来并发送给算法建模模块进行数据分析；

S4：所述医护端由所述存储分析端获取所述患者病历。