[发明专利]基于中西医样本标记的深度学习中医智能诊疗系统

说明书

本发明公开了一种基于中西医样本标记的深度学习中医智能诊疗系统，所述系统包括：采集患者的望、闻、问、切中医诊断信号，中医给出诊断结果进行中医标记；从西医角度采集患者的生理信息并得出诊断结果，进行西医标记；训练深度学习模型；利用已训练的深度学习模型自动诊断病症。本发明提高了自动诊断结果的可信度和可重复性；克服了由传统中医人工诊断所包含的个人主观性而造成的诊断结果可信度低，可重复性不好的缺陷；克服了传统方法难以利用传统中医诊断信息判断某些西医类病症的不足，对我国医疗水平的综合发展具有一定的积极作用。

技术领域

本发明属于智能中医诊疗领域，涉及一种基于中西医样本标记的深度学习中医智能诊疗系统。

背景技术

中医学作为中国传统医学的瑰宝，有着几千年辉煌的文化历史，为人类健康做出了不朽的贡献。中医在临床诊疗方面积累了丰富的经验，有着无可替代的特长：如整体调理、辨证论治、副作用小、防治并重等。同时，传统中医的诊断方式无创，具有低风险、低成本和稳定性高的优点。但是，传统中医的诊疗方式缺乏科学、精确、可重复的信息记录及诊断结果，且诊断结果受个人主观影响，该情况极大地影响了中医诊断的可信度和可重复性，制约了中医诊疗的发展，阻碍了综合医疗水平的提升。另外，中医医师的培养需要大量的时间成本以及劳动力资源，这也是造成优质的中医资源严重短缺的现象的主要原因之一。

为解决上述问题，基于深度学习技术的智能中医诊疗系统被提出。现有的智能中医诊疗技术通常以中医的望、闻、问、切的信息作为输入，以经验丰富的中医医师对输入信息的疾病诊断结果，作为输出训练深度学习模型，以期达到根据患者的生理信息自动判断病症的目的，上述方法还存在着许多缺陷。例如，(1)现有技术在训练神经网络时，将人类中医专家给出的诊断结果作为训练标签，人工疾病诊断难以保障诊断结果的绝对可靠；人工的诊断结果受主观因素的影响，具有不同经验的中医医师对相同样本给出的诊断结果也可能不同，这些情况均对中医诊断的可信度和可重复性造成了极大的影响。进一步，由于训练信息的可信度难以保障，则训练出的中医诊疗系统的诊断结果也难以被肯定。(2)现有技术通常是根据训练样本对多种传统脉象进行分类，从而进一步达到自动诊断疾病的目的。但该现存技术难以对一些西医疾病进行有效诊断，如糖尿病等。且该技术也难以发现传统中医的望、闻、问、切信号与西医疾病的关联。利用无侵入的中医诊断方法替代部分侵入式的西医检测技术也是当今世界范围内的研究热点。

因此，提出一种能够利用望、闻、问、切信号判断中医、西医疾病；可以发现传统中医的望、闻、问、切信号与西医疾病的关联；可信度高，可重复性好的中医智能诊疗系统对我国医疗水平的综合发展具有一定积极意义。

发明内容

本发明的目的是为了实现利用望、闻、问、切信号进行智能诊断，克服现有技术由于人工制作训练标签所造成的诊断结果可信度和可重复性较低的问题；克服现有技术难以对一些西医疾病进行有效诊断，难以发现传统中医的望、闻、问、切信号与西医疾病的关联的不足而提出的一种能够利用望、闻、问、切信号判断中医、西医疾病；可以发现传统中医的望、闻、问、切信号与西医疾病的关联；可信度高，可重复性好的中医智能诊疗系统。

本发明是这样实现的：

基于中西医样本标记的深度学习中医智能诊疗系统包括：

采集患者的望、闻、问、切中医诊断信号，中医给出诊断结果进行中医标记；

从西医角度采集患者的生理信息并得出诊断结果，进行西医标记；

训练深度学习模型；

利用已训练的深度学习模型自动诊断病症。

可选的，采集患者的望、闻、问、切中医诊断信号，中医给出诊断结果进行中医标记包括：

利用相应的采集装置，采集患者的面色信息、舌象信息、声音信息、症状描述、脉搏信息，并由专业中医师给出相应的疾病诊断结果。

可选的，采集患者的面色信息包括：