[发明专利]具有自学习能力的治疗效果预测系统及治疗效果预测终端

说明书

本申请提供了具有自学习能力的治疗效果预测系统及治疗效果预测终端，涉及诊疗仪器技术领域。旨在解决治疗效果预测仪器只能以原始的预测模型预测治疗效果的问题。病例数据采集模块用于接收录入新病例数据；所述治疗效果预测模块用于根据所述新病例数据，使用预测模型得到预测治疗效果，并将所述预测治疗效果发送给所述治疗效果展示模块；所述病例数据分类模块用于根据所述新病例数据所在的目标分类，得到目标治疗效果，并将所述目标治疗效果作为所述新病例数据的标签；所述数据库用于添加具有标签的新病例数据，得到样本数据集；所述治疗效果预测模块还用于以所述样本数据集训练并更新所述预测模型，并利用更新后的预测模型进行下一次治疗效果预测。

技术领域

本申请涉及诊疗仪器技术领域，特别是涉及具有自学习能力的治疗效果预测系统及治疗效果预测终端。

背景技术

近来，机器学习算法在教育、交通、金融等领域得到越来越广泛地应用。医疗相关的领域也在积极地使用机器学习技术，在辅助诊断、辅助检查等方面进行探索。以鼻窦炎的术后疗效评估为例，大多数研究采用机器学习中的逻辑回归算法，分析影响鼻窦炎术后疗效的危险因素，可以帮助临床医生综合考虑，制定更有效的预防和控制措施，但是这些算法模型存在以下弊端：

1.算法模型一旦训练出来，在今后的使用过程中，模型本身不具备自动升级的能力。

2.医务工作者在使用这些算法的过程中，仅能得到算法的结果，无法与算法进行交互。

发明内容

鉴于上述问题，本申请实施例提供具有自学习能力的治疗效果预测系统及治疗效果预测终端，旨在解决治疗效果预测仪器只能以原始的预测模型进行治疗效果预测的问题。

本申请实施例第一方面提供了一种治疗效果预测系统，所述系统包括：病例数据采集模块、治疗效果预测模块、病例数据分类模块、治疗效果展示模块以及数据库；所述病例数据采集模块连接所述治疗效果预测模块和所述病例数据分类模块；

所述病例数据采集模块用于接收录入新病例数据；

所述治疗效果预测模块用于根据所述新病例数据，使用预测模型得到预测治疗效果，并将所述预测治疗效果发送给所述治疗效果展示模块；

所述病例数据分类模块用于根据所述新病例数据所在的目标分类，得到目标治疗效果，并将所述目标治疗效果作为所述新病例数据的标签；

所述数据库用于添加具有标签的新病例数据，得到样本数据集；

所述治疗效果预测模块还用于以所述样本数据集训练并更新所述预测模型，并利用更新后的预测模型进行下一次治疗效果预测。

可选地，所述还系统包括：

打标签模块，用于为所述新病例数据标记初始标签，所述初始标签为所述预测治疗效果；

标签更新模块，用于在所述预测治疗效果与所述目标治疗效效果不相同时，以所述目标治疗效果替换所述预测治疗效果，对所述新病例数据的标签进行更新。

可选地，所述还系统包括：

提示模块，用于在所述预测治疗效果与所述目标治疗效果不相同时，输出提醒消息，以提示用户对所述新病例数据的标签进行校验。

可选地，所述系统还包括校验模块；

所述校验模块用于根据录入的实际治疗效果，确定所述新病例数据的标签；

其中所述录入的治疗效果为所述目标治疗效果或所述预测治疗效果或除所述目标治疗效果和所述预测治疗效果外的其他治疗效果；

所述数据库在所述录入的治疗效果为其他治疗效果时，以所述录入的治疗效果为所述新病例数据的标签，并更新所述样本数据集；