[发明专利]一种提高骨科诊断决策效率的辅助系统及方法

说明书

本发明提供了一种提高骨科诊断决策效率的辅助系统及方法，方法包括：获得第一患者的病情信息，病情信息包括检查影像信息，获得第一疾病特征信息集，第一疾病特征信息集包括第一关键点信息集和第二关键点信息集；根据第一疾病信息集，构建第一结构三维模型图；根据第一结构三维模型图，获得第一修正参数；根据第一修正参数修正第一关键点信息集和第二关键点信息集，得到第三关键点信息集和第四关键点信息集；将第三关键点信息集和第四关键点信息集输入骨科诊断评估模型，获得第一评估结果，发送至专家平台，根据专家意见获得第二评估结果，解决了现有技术中由于只能针对特征点较明显的骨科疾病辅助诊断，导致存在适用范围较小的技术问题。

技术领域

本发明涉及人工智能相关技术领域，具体涉及一种提高骨科诊断决策效率的辅助系统及方法。

背景技术

由于骨科的诊断需要依靠医学图像的阅读，Al在骨科中的应用则主要集中在对这些图像的深度学习上。深度学习可以自主分析医学图像，从而提高诊断的准确性和速度，优先标记紧急患者，减少由于疲劳和/或缺乏经验而造成的人为错误，减轻工作人员的负担和压力，并一定程度上改善骨科的诊治。此外，根据有经验医生的专业知识进行的深度学习方法培训，可以将这些经验分享到较小的医疗机构和较偏远的地区，AI在骨科诊断中的应用研究具备良好的发展前景。

目前的在骨科影像资料中，主要针对的问题包括骨折，脊柱退变、畸形，关节疾患等，这些疾病的一致性是骨科病发处的特征信息比较明显，容易标识进行深度学习。

但本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：

现有技术中由于只能针对特征点较明显的骨科疾病辅助诊断，导致存在适用范围较小的技术问题。

发明内容

本申请实施例通过提供了一种骨科植入物的智能管理方法及系统，解决了现有技术中由于只能针对特征点较明显的骨科疾病辅助诊断，导致存在适用范围较小的技术问题。达到了通过结合患者病情基本信息，在对患者检查影像进行特征识别的基础上，再进行三维建模提取特征信息，获取更全面的特征数据，进而通过智能化模型分析得到骨科患者的病情评估，因为多次的特征提取可以更全面的提取特征，再加上智能化模型的分析，提高了决策效率，得到了适用性范围较大的提高骨科诊断决策效率的辅助技术的技术效果。

鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种提高骨科诊断决策效率的辅助系统及方法。

第一方面，本申请实施例提供了一种提高骨科诊断决策效率的辅助系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一患者的病情信息，所述病情信息包括检查影像信息；第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述检查影像信息，获得第一疾病特征信息集，所述第一疾病特征信息集包括第一关键点信息集和第二关键点信息集；第一构建单元，所述第一构建单元用于根据所述第一疾病信息集，构建第一结构三维模型图；第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述第一结构三维模型图，获得第一修正参数；第四获得单元，所述第四获得单元用于根据所述第一修正参数修正所述第一关键点信息集和所述第二关键点信息集，获得第三关键点信息集和第四关键点信息集；第五获得单元，所述第五获得单元用于将所述第三关键点信息集和所述第四关键点信息集输入骨科诊断评估模型，获得第一评估结果；第六获得单元，所述第六获得单元用于将所述第一评估结果发送至专家平台，根据专家的参考意见获得第二评估结果。