[发明专利]一种分布式计算病患诊断系统

说明书

本发明公开了一种分布式计算病患诊断系统，包括人工智能特征分析模块、数据存储模块和综合判断模块，人工智能特征分析模块包括多个人工智能模型，数据存储模块分为图像特征数据存储单元、基本信息特征存储单元和病患特征分析对应表，综合判断模块包括第一判断模块和第二判断模块。本发明与现有技术相比的优点在于：有助于医生全方面了解病患的医学特征，避免单一的医学特征而出现错诊和漏诊的情况，能够减少人工阅片所消耗的时间，人工智能能够更加快速的进行病情的诊断，极大减少诊断时间的同时还能够降低医疗投入成本，将医生的留在更加重要的工作上，因此具有很大是使用价值和很好的市场前景。

技术领域

本发明涉及医疗系统领域，具体是指一种分布式计算病患诊断系统。

背景技术

医学影像是指为了医疗或医学研究，对人体或人体某部分，以非侵入方式取得内部组织影像的技术与处理过程。它包含以下两个相对独立的研究方向：医学成像系统(medical imagingsystem)和医学图像处理(medical image processing)。前者是指图像行成的过程，包括对成像机理、成像设备、成像系统分析等问题的研究；后者是指对已经获得的图像作进一步的处理，其目的是或者是使原来不够清晰的图像复原，或者是为了突出图像中的某些特征信息，或者是对图像做模式分类等等，随着人工智能的研究深入，以前医学图像的人工特征分析也交由人工智能模型进行识别判断。但是医学诊断不像我们常见的单一图像识别，往往要结合病患的基本信息，身体各个部位的图像情况进行诊断。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，针对以上问题，通过分布式计算病患各个部位医学图像识别结果，再结合病患的基本信息提炼出来的特征工程，对病患进行一个全面的诊断。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：一种分布式计算病患诊断系统，包括人工智能特征分析模块、数据存储模块和综合判断模块，所述人工智能特征分析模块连接数据存储模块，所述人工智能特征分析模块包括多个人工智能模型，所述数据存储模块分为图像特征数据存储单元、基本信息特征存储单元和病患特征分析对应表，所述图像特征数据存储单元连接人工智能特征分析模块，所述综合判断模块包括第一判断模块和第二判断模块，所述第一判断模块连接数据存储模块中的图像特征数据存储单元，所述第一判断模块连接第二判断模块，所述第二判断模块上还连接有基本信息特征存储单元和病患特征分析对应表。

本发明与现有技术相比的优点在于：有助于医生全方面了解病患的医学特征，避免单一的医学特征而出现错诊和漏诊的情况，能够大幅度的减少人工阅片所消耗的时间，经过长时间的训练和自主学习，人工智能能够更加快速的进行病情的诊断，极大减少诊断时间的同时还能够降低医疗投入成本，将医生的留在更加重要的工作上，因此具有很大是使用价值和很好的市场前景。

作为改进，所述人工智能模型按照科室和疾病种类进行划分，单一人工智能模型对应一种疾病，进行针对性的专项学习，能够最大程度的加快人工智能学习的速度。

作为改进，所述基本信息特征包括：姓名，年龄，性别，既往病史，家族遗传和近1月身体状况，结合病患的基本信息进行分析，能够提高诊断的准确性和针对性。

附图说明

图1是一种分布式计算病患诊断系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明。

本发明在具体实施时，一种分布式计算病患诊断系统，包括人工智能特征分析模块、数据存储模块和综合判断模块，所述人工智能特征分析模块连接数据存储模块，所述人工智能特征分析模块包括多个人工智能模型，所述数据存储模块分为图像特征数据存储单元、基本信息特征存储单元和病患特征分析对应表，所述图像特征数据存储单元连接人工智能特征分析模块，所述综合判断模块包括第一判断模块和第二判断模块，所述第一判断模块连接数据存储模块中的图像特征数据存储单元，所述第一判断模块连接第二判断模块，所述第二判断模块上还连接有基本信息特征存储单元和病患特征分析对应表。