[发明专利]一种基于云计算的健康诊疗方案推荐的方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种健康诊疗方案推荐的方法及其系统，更具体的说，涉及一种基于云计算的健康诊疗方案推荐的方法及其系统，属于计算机网络技术领域。

背景技术

在当今社会中，很多患者的身体出现不适的时候，患者亦不知道自己究竟患了什么病，要挂很多科室，做不同的检查。其中排队挂号、检查和看病有可能消耗患者一天或者几天时间，无形中增加了患者的时间成本和相关医疗费用的负担，降低了人们的生活品质。而且，随着知识更新变得越来越快，人类进入信息爆炸时代，医学知识同样如此，特别是基因和分子生物学的知识，以及药物的新知识更使临床医生头痛，他们的更新速度呈几何级数增长，可是，有很多的医生依然使用老办法医治，不能更有效的为患者服务。另外，因为同一种疾病可以表现为不同的症状，而不同的疾病也可以表现为同一种症状，因此，医生在给病人进行诊断时，需要罗列出一系列的疾病来考虑，按可信度最高的一两种疾病来尝试治疗，会发生不同程度的误诊。

从根本上来说，目前缺乏一款产品可以帮助并提升患者看病的效率，同时可以协助医生进行有效的检查和诊治，并减少误诊率发生。

关于健康诊疗方案推荐的方法及其系统从问题中提取答案的过程：

(1)当问题首先提交给云计算系统时，它会对问题加以解析，并对患者之前的病例和检查的结果情况进行监测，以提取问题的主要特征。

(2)它会通过查阅医学资料汇编，寻找包含潜在有价值答案的段落，从而对预设的各个分项生成一系列假设。

(3)它会使用各种合理的算法对问题的语言和每一种潜在答案的语言进行深入比较，并对答案的类型进行判断。通过各种合理的算法，每一种都拥有不同的比较和判断方式。例如，某些比较针对的是词汇和同义词的匹配，某些针对时间和空间特征，某些针对医学使用环境信息的相关资源。

(4)每一个预设分析中的每一种合理的算法都会生成一个或多个记分，由问题推断出各个预设分项中潜在答案的准确程度。

(5)随后会利用统计模型对预设分项中的每个生成的记分加以权衡，此统计模型会捕获该算法在系统“培训期”内针对该领域中两个类似段落之间建立推论的表现效果。然后，该统计模型可用于总结云计算系统对于由此问题推断出候选答案证据的置信度级别。

(6)系统会针对每一个候选答案重复此过程，直至找到表现一系列最强大的候选答案为止。

医学知识库资料汇编对于云计算系统的操作至关重要。此资料汇编包含各种类型的非结构知识，例如，书籍、论文、操作手册、常见问题及解答、医学机构、医生、护士及企业信息和新闻。系统会对医学资料汇编加以获取，查看所有内容并将其转变为易于使用的形式。获取过程同样是围绕内容进行的。即，它关注于医学资料汇编是否包含适当的内容，剔除过时的、不相关的或者来自潜在不可靠来源的文章或页面。现实应用中由于医生对医疗信息获取远远赶不上知识更新迭代的速度，因此基于云计算的健康诊疗方案推荐的方法及其系统具有非常好的应用前景。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种提升患者看病效率、降低误诊率并且使医生更有效的为患者服务的基于云计算的健康诊疗方案推荐的方法。

同时，本发明还提供一种解决上述问题的基于云计算的健康诊疗方案推荐的系统。

为了解决以上技术问题，本发明提供一种基于云计算的健康诊疗方案推荐的方法，按如下步骤进行：

(1)云服务器收集医学知识数据，并对医学知识数据分析后进行存储；

(2)用户终端上传已注册的患者的电子病历至云服务器，云服务器结合患者的电子病历和步骤(1)中存储的医学知识数据，对患者的健康状况进行预分析；

(3)用户终端上传患者目前出现的症状至云服务器，云服务器根据患者目前的症状并结合步骤(1)中的医学知识数据、步骤(2)中的预分析数据和患者注册时的基本情况，利用贝叶斯网络的算法制定健康诊疗方案并输出。

本发明技术方案的进一步限定为，步骤(3)中所述的贝叶斯网络的算法包括：

Phase1，通过算法1得到初始化顺序数组Init_Order，算法1具体为：