[发明专利]基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的方法和系统

说明书

本发明提供了一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的方法，包括记录相同检查目的的不同AI模型输出的AI数据的修改日志；当该检查目的的影像结构化报告的完成数量达到预设阈值时，基于修改日志，输出每个AI模型输出的AI数据的符合率；将符合率最高的AI模型确定为在该检查目的下的默认AI方案，当医生准备撰写影像结构化报告时，自动将默认AI方案推荐给医生。本发明还公开了一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的系统。本发明可以根据影像医生对结构化报告填写内容的修改以及患者检查目的的分析，来客观判断这个AI模型是否适合该病例的诊断，能够自动推送默认质量最高的AI模型进行使用。

技术领域

本发明涉及医疗信息领域，更具体地，涉及一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的方法及系统。

背景技术

当前影像科室使用影像AI诊断模型越来越多，很多影像AI诊断模型看上去比较同质化，就是说在一个业务场景下，可能有多个厂家的AI诊断模型可供选择。诊断医生在撰写影像结构化报告时，对不同AI诊断模型的选择，完全通过个人喜好，手工点击菜单选择的。对于这些AI诊断模型输出的辅助诊断数据是否正确，质量有多好，是否好用，没有什么客观的评判，只有一线诊断医生的一些口碑，存在着较大的主观性。影像科室很难通过客观绩效评价应该选择哪个AI诊断模型；或者判断什么情况下使用什么AI诊断模型。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的方法及系统，能够解决现有技术中存在的不能客观的评价AI诊断模型输出的辅助诊断数据的质量而导致的不能自动推荐合适的AI方案用于影像诊断的问题。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种基于结构化报告的绩效分析自动推荐AI方案的方法，包括：记录相同检查目的的不同AI模型输出的AI数据的修改日志；当该检查目的的影像结构化报告的完成数量达到预设阈值时，基于修改日志，输出每个AI模型输出的AI数据的符合率；将符合率最高的AI模型确定为在该检查目的下的默认AI方案，当医生准备撰写影像结构化报告时，自动将默认AI方案推荐给医生。

优选地，该方法还包括：修改日志包括：检查目的、AI模型输出的病灶列表、医生确认发送到影像结构化报告中的病灶列表、测量值、修改的测量值、关键图像、调整的关键图像和诊断结论。

优选地，输出每个AI模型输出的AI数据的符合率，包括：基于AI模型输出的病灶列表、医生确认发送到影像结构化报告中的病灶列表，确定假阳性病灶的概率；基于测量值、修改的测量值、关键图像、调整的关键图像和诊断结论，确定测量值和关键图像的修改率；根据假阳性病灶的概率和/或修改率，输出每个AI模型输出的AI数据的符合率。

优选地，在将默认AI方案推荐给医生的同时，该方法还包括：将该检查目的下其他所有AI模型输出的AI数据和与之对应的符合率提示给医生。

优选地，当医生使用默认AI方案，得出诊断结论后，该方法还包括：计算该默认AI方案对应的AI模型输出的AI数据的符合率，定义为默认AI方案符合率；当默认AI方案符合率低于该检查目的下任一AI模型输出的AI数据的符合率时，则自动提示给医生。

优选地，该方法还包括：统计预设阈值中每个AI模型被使用的次数，根据假阳性病灶的概率和/或修改率，并结合AI模型被使用的次数，按照预设规则，输出每个AI模型输出的AI数据的符合率。