[发明专利]基于复杂网络的辅助诊断装置、方法及可读存储介质

说明书

一种基于复杂网络的辅助诊断方法，包括：收集关于患者疾病治疗的相关信息，并根据收集到的相关信息构建药品数据库、患者信息数据库及诊断数据库；基于预设机器学习算法对该三种数据库中的字段进行处理，以构建复杂网络；获取患者的症状信息，并将所述症状信息输入至复杂网络得到与患者匹配的预测病因集；从所述患者信息数据库和/或所述诊断数据库中提取所述患者的个体指定参数；基于患者的最终诊断病因、患者的个体指定参数及复杂网络得到患者的用药建议处方。本发明还提供一种基于复杂网络的辅助诊断装置及计算机可读存储介质。上述基于复杂网络的辅助诊断装置、方法及计算机可读存储介质，可根据患者的症状进行辅助诊断和药方推荐。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及一种基于复杂网络的辅助诊断装置、方法及计算机可读存储介质。

背景技术

在当前的医疗诊疗过程中，患者的治疗方案是由医生出具的，该治疗方案的适用性、效果的好坏完全是由医生的专业水平所决定的，不同的医生可能出具不同的治疗方案，导致医疗事故时有发生。如何根据医疗大数据辅助医生进行疾病诊断与治疗方案出具成为医疗行业亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种基于复杂网络的辅助诊断装置、方法及计算机可读存储介质，可根据患者的症状进行辅助诊断和药方推荐。

本发明一实施方式提供一种基于复杂网络的辅助诊断方法，包括：收集关于患者疾病治疗的相关信息，并根据收集到的相关信息构建药品数据库、患者信息数据库及诊断数据库；基于预设机器学习算法对所述药品数据库、所述患者信息数据库及所述诊断数据库中的字段进行处理，以构建复杂网络，其中所述复杂网络包含有该三种数据库中的字段之间的关联关系；获取患者的症状信息，并将所述症状信息输入至所述复杂网络得到与所述患者匹配的预测病因集，以基于所述预测病因集确定所述患者的最终诊断病因；从所述患者信息数据库和/或所述诊断数据库中提取所述患者的个体指定参数；及基于所述患者的最终诊断病因、所述患者的个体指定参数及所述复杂网络得到所述患者的用药建议处方。

优选地，所述基于预设机器学习算法对所述药品数据库、所述患者信息数据库及所述诊断数据库中的字段进行处理，以构建复杂网络的步骤包括：

将所述药品数据库、所述患者信息数据库及所述诊断数据库中的字段定义为网络节点；

基于所述预设机器学习算法提取所述药品数据库、所述患者信息数据库及所述诊断数据库中的字段之间的关联关系；及

将所述字段之间的关联关系填充至所述网络节点，以构建所述复杂网络。

优选地，所述患者信息数据库及所述诊断数据库以预设加密算法进行数据存储与传输。

优选地，所述方法还包括：根据所述患者的ID和/或名称从所述诊断数据库中提取患者特殊信息，并将所述患者特殊信息以预设方式输出提示；其中，所述患者特殊信息为所述患者的检查报告中具有非常规值的检测项信息和/或患者信息数据库中具有非常规值的字段。

优选地，所述方法还包括：接收对所述患者的症状描述信息；及基于所述复杂网络对所述症状描述信息进行填充，以生成所述患者的症状信息。

优选地，所述基于所述患者的最终诊断病因、所述患者的个体指定参数及所述复杂网络得到所述患者的用药建议的步骤包括：

获取所述患者的历史诊断信息及所述患者的药效反馈信息；及

基于所述患者的最终诊断病因、所述患者的个体指定参数、所述患者的历史诊断信息、所述患者的药效反馈信息及所述复杂网络得到所述患者的用药建议处方。

优选地，所述用药建议处方包括建议的药品名称及药品剂量。