[发明专利]基于人工智能的重大疾病机器识别系统

说明书

本发明属于人工智能医疗技术领域，具体的说是基于人工智能的重大疾病机器识别系统；包括图像终端、医用终端和管理终端；图像终端和医用终端均通过云服务器与管理终端相互信号传递；图像终端采用图像处理装置将对患者复诊前拍摄的CT图像进行扫描识别处理；医用终端包括通过识别系统的管理数据中录入的相似典型医疗案例的病变位置进行病因诊断，形成病因报告；管理终端的管理数据库将会对医院所治疗的典型案例进行存储，且将医护人员所修正的对应的病因报告进行收录，形成医院内部的数据库；便于识别系统进行自我学习；便于医护人员对复诊患者进行治疗方案的再次制定和规划；有效的治疗医生治疗质量和治疗的高效性。

技术领域

本发明属于人工智能医疗技术领域，具体的说是基于人工智能的重大疾病机器识别系统。

背景技术

我国目前拥有的良医很少，而且基本集中在中心城市的少数几个大医院，他们需要面对全国各地的患者，普通患者需要排队数周甚至数月才能得到诊治。而那些偏远地区的医院，真正称得上“专家”的良医极少，甚至没有。导致这些医院对疑难病症的误诊率一直在高位徘徊，在某些医疗条件差的小医院经常出现大病小治的误诊情况，延误了患者最佳的诊疗时机，甚至危及患者生命。

随着计算机技术的不断发展，智能医疗识别系统已经可以得到实现。

如中国专利公开了工智能医疗大数据系统，专利申请号为2019101290536，包括大数据服务器及与其通过网络连接的多个医院诊疗模块，所述医院诊疗模块与所述大数据服务器进行实时数据传输；所述大数据服务器分别连接用户终端、人工智能诊断平台和专家系统。通过基于大数据的人工智能诊断，用户可以将体检数据实时上传并查看基于人工智能的初步诊断结果，对于高风险用户可以进行进一步诊断，实现对病患的分流。

上述专利虽然可以通过人工智能诊断系统对用户进行初步诊断，但现有重大疾病的患者需要进行复诊时，由于复诊患者对自己所患有的重大疾病描述不清楚，且该复诊患者患病时并不是在该医院进行治疗，需要对前一次治疗的CT图片进行再次分析，进而容易导致医护人员产生失误判断，且出现判断不清楚的现象，进而影响治疗医生治疗质量和治疗的高效性。

发明内容

为了弥补现有技术的不足，本发明提出的基于人工智能的重大疾病机器识别系统，本发明主要用于解决而现有重大疾病的患者需要进行复诊时，由于复诊患者对自己所患有的重大疾病描述不清楚，且该复诊患者患病时并不是在该医院进行治疗，需要对前一次治疗的CT图片进行再次分析，容易导致医护人员产生失误判断，且出现判断不清楚的现象，进而影响治疗医生治疗质量和治疗的高效性。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明所述的基于人工智能的重大疾病机器识别系统，包括图像终端、医用终端和管理终端；所述图像终端和医用终端均通过云服务器与管理终端相互信号传递；

所述图像终端采用图像处理装置将对患者复诊前拍摄的CT图像进行扫描识别处理；所述图像终端包括图像输入单元、图像分割单元和图像识别单元；

所述图像输入单元采用图像输入机构，用于将患者复诊前拍摄的多张CT图像输入到图像扫描机构内，图像扫描机构将对图像进行扫描，将扫描后的CT图像信息输入到识别系统中；

所述图像分割单元将会对图像输入单元所扫描采集输入的CT图像，采用图像算法模块对CT图像进行分割，且图像分割单元也可以对患者复诊后拍摄的CT图像进行分割；

所述图像识别单元将对图像分割单元所分割够后CT图像进行识别，识别出扫描后的CT图像中的病灶或病变的位置；

所述医用终端包括病变筛选单元、病因分析单元和病因诊断单元；

所述病变筛选单元将会对患者复诊前拍摄的CT图像通过图像识别单元所识别的病灶或病变的位置，以及患者复诊后所拍摄的CT图像的病灶或病变的位置进行筛选，筛选出病变位置差异的位置；