[发明专利]一种中医辅助决策系统及方法

说明书

本发明公开了一种中医辅助决策系统及方法，系统包括：患者信息获取模块，用于接收中医病案中患者的患者信息，患者信息包括患者基本信息、现病史、症体及中药实体数据；症状评分模块，与患者信息获取模块连接，用于采用动态加权法对症体按照预设规则进行评分，获得并输出每个指标的权重以及对指标进行加权求和计算出症体对应的每个症状的权重；辅助决策模块，与症状评分模块连接，基于SeqGAN算法训练症状到药物的模型，根据症体对应的每个症状的权重，按照预设规则，按照预设规则将针对症体对应的每个症状的最优中药组作为辅助决策结果输出。通过将患者的症体进行动态加权法评估获得对应症状的权重，采用SeqGAN算法计算输出最优中药组作为决策输出。

技术领域

本发明涉及智能医疗技术领域，特别是涉及一种中医辅助决策系统及方法。

背景技术

随着大数据技术的不断发展、ALphaGo等人工智能取得的重大成功，其与各个行业的结合，从而提高工作效率，而在医疗领域也融入很多的人工智慧等高科技、医疗服务走向智能化成为未来医疗发展的趋势之一。

其中，人工智能诊疗系统辅助临床决策以提高平均医疗水平、甚至突破现有医疗水平成为一项研究热点。而在中医领域，不论是传统的师带徒，还是学位教育结束后年轻医师开展临床实践，单个中医医师可接触到的临床病例均是有限的、低量级的。

而使用基于大数据的中医人工智能诊疗系统来辅助临床决策，可大大提升低年资中医医师临床水平、启发高年资医师的临床用药思路。然而，现有的中医人工智能诊疗系统研究还不成熟，存在较大的局限性：如人为将症状转换为证素、建立“症状”-“证素”-“证候”人为固化链条，使得大数据的优势无法发挥，无法突破人的诊疗思维局限；如建立某位名老中医的智能诊疗系统，其结果仅能实现临床疗效接近该医师水平，而无法突破其临床水平等。

发明内容

本发明的目的是提供了一种中医辅助决策系统及方法，提高中医决策效率以及准确性，降低劳动强度。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种中医辅助决策系统，包括：

患者信息获取模块，用于接收中医病案中患者的患者信息，所述患者信息包括患者基本信息、现病史、症体及中药实体数据；

症状评分模块，与所述患者信息获取模块连接，用于采用动态加权法对所述症体按照预设规则进行评分，获得并输出每个指标的权重以及对所述指标进行加权求和计算出所述症体对应的每个症状的权重；

辅助决策模块，与所述症状评分模块连接，基于SeqGAN算法训练症状到药物的模型，根据所述症体对应的每个症状的权重，按照预设规则，按照预设规则将针对所述症体对应的每个症状的最优中药组作为辅助决策结果输出。

其中，还包括与所述辅助决策模块连接的增量数据更新模块，用于医生根据所述辅助决策结果进行修正并下处方作为新训练数据，并对所述新数据根据自身级别增加对应权重后输出。

其中，还包括与所述症状评分模块连接的权函数选择模块，用于根据权函数选择指令，选择柯西分布函数、分段变幂函数、偏大型正太分布函数中的至少一个作为所述症状评分模块运行的权函数。

其中，还包括与所述症状评分模块连接的中医病案文本后结构化模块，采用Bert_BiLSTM_CRF模型对非文本格式的中医医案进行文字识别并将所述中医病案中的患者基本信息、现病史、症状及中药实体数据，形成计算机可处理的文本。

其中，所述中医病案文本后结构化模块包括OCR引擎Tesseract单元、字符识别API单元中的至少一个。