[发明专利]一种基于深度学习的中成药推荐系统和方法

说明书

本发明公开了一种基于深度学习的中成药推荐系统，属于医药技术领域，包括主诉库、舌苔影像库、问诊历史数据库、中成药药品库、数据采集模块、深度学习模块、用户信息接收模块、主诉/影像上传模块、问诊题目库、药品推荐模块和反馈模块；本发明相较于现有的基于电子病历的药物推荐方法，无需各种抽血化验等检测操作，也不依赖先前诊断(即电子病历)，是基于中医辨证经验的用药方案，仅通过问诊，即根据患者主诉为其分配问诊题目库，让患者对每个问诊问题进行回答，把问诊结果输入到训练好的AI模型中，获得最合适的中成药推荐结果。此外，本发明将舌苔图片作为训练和检测依据，进一步提高了中成药推荐精度。

技术领域

本发明涉及医药技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的中成药推荐系统和方法。

背景技术

经检索，中国专利号CN109087691A公开了一种基于深度学习的非处方药品推荐系统和推荐方法，该发明虽然能够通过电子病历为患者进行性药品推荐，但取决于先前诊断(即电子病历)，而现有医院信息孤岛问题严重，因此其难以获取；中成药，是在中医药理论指导下,以中药饮片为原料,按规定的处方和标准制成具有一定规格的剂型；由于中成药疗效显著、便于服用等特点,在临床上应用越来越广泛；目前，普通患者在发生感冒发烧、咳嗽、腹泻或牙痛等症状时，往往第一优先是最近的社区药店寻求帮助，而大部分药店的药剂师是西药师出身，对于中医药的辨证理论和中医专业知识掌握的并不严谨及全面，再加上中成药品种繁多，药店往往因自身利益等原因，推荐较高毛利的中成药为主，因此大部分普通患者很难得到真正高效的中医辨证治疗方案，并且随着互联网医疗服务和快递服务的不断发展，越来越多人选择在线上进行药店问诊和购药，但由于互联网医疗服务无法完成线下的抽血化验等设备检测类操作，医生在缺少循证数据的前提下，很难做出疾病正确的诊断；因此，发明出一种基于深度学习的中成药推荐系统和方法变得尤为重要；

现有的药品推荐系统和推荐方法大多取决于先前诊断(即电子病历)进行推荐的，但电子病历是需要去医院做全面检查才能获取的，而且由于现有医院信息孤岛问题严重，一般情况其他平台或系统是无法直接获取电子病历的，并且现有药品推荐系统仅基于文字描述进行药品推荐，其推荐精度较低；为此，我们提出一种基于深度学习的中成药推荐系统和方法。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于深度学习的中成药推荐系统和方法。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

一种基于深度学习的中成药推荐系统，包括：

主诉库，用于预先保存多种患者主诉，即A主，B主，C主，…；

舌苔影像库，用于预先保存每种患者主诉所对应的患者舌苔影像信息，即A影，B影，C影，…；

问诊历史数据库，用于预先保存每种主诉患者对若干个问诊题目库中每个问诊题目的回答答案，形成历史患者数据，即A患，B患，C患，…；

中成药药品库，用于保存与每种患者主诉所对应的多种中成药信息，即A药，B药，C药，…；

数据采集模块，用于采集经过中医专家审核后的每种患者主诉，以及与每种患者主诉对应的患者舌苔影像信息、历史患者数据和中成药信息；

深度学习模块，用于将所述数据采集模块采集到的每种患者主诉，以及与每种患者主诉对应的患者舌苔影像信息、历史患者数据和中成药信息作为训练数据，预先训练得到多个中成药推荐模型，即A模，B模，C模，…，并保存；

用户信息接收模块，用于通过智能终端接收待测患者信息，所述待测患者信息包括待测患者的主诉和舌苔影像信息；

主诉/影像上传模块，用于将待测患者的主诉和舌苔影像信息分别上传至主诉库和舌苔影像库进行保存，同时根据待测患者的主诉进行问诊题目库确定；