[发明专利]医疗装置有效性的检测方法及装置

说明书

本发明提供一种医疗装置有效性的检测方法及装置，其中方法包括：将临床数据输入医疗装置，得到医疗装置输出的第一诊断结果；将临床数据输入NEST神经网络模型，得到NEST神经网络模型输出的第二诊断结果；根据第一诊断结果以及第二诊断结果，确定医疗装置初步验证通过；根据第一诊断结果以及临床数据的预设评估结果，确定医疗装置有效。本发明提供的医疗装置有效性的检测方法及装置，通过NEST神经网络模型输出的诊断结果用于医疗装置输出的诊断结果的对比，实现了对医疗装置的快速初步验证，通过临床数据的预设评估结果的进一步验证，实现了对医疗装置的双重验证，在确保验证效率的情况下，确保了最终的验证结果的可靠性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种医疗装置有效性的检测方法及装置。

背景技术

医疗装置在使用前必须进行有效性的检测，以防止发生误诊等现象。

现有的医疗装置有效性检测是通过获取临床数据输入医疗装置，得到诊断结果，然后直接由多个专家对诊断结果进行有效性检测，或者将临床数据输入到医疗装置进行循环训练后得到诊断结果，然后通过专家评判医疗装置的有效性。现有方法中的两种方式，均是得到诊断结果后，直接通过专家进行评判，需要多次反复的根据专家的评判结果调整医疗装置以达到预期效果，过程繁琐，且效率低。

发明内容

本发明提供一种医疗装置有效性的检测方法及装置，用以解决现有技术针对医疗装置有效性检测，反复多次通过专家进行评判，评判过程比较繁琐，效率低的技术问题。

本发明提供一种医疗装置有效性的检测方法，包括：

将临床数据输入医疗装置，得到所述医疗装置输出的第一诊断结果；

将所述临床数据输入NEST神经网络模型，得到所述NEST神经网络模型输出的第二诊断结果；

根据所述第一诊断结果以及所述第二诊断结果，确定所述医疗装置初步验证通过；

根据所述第一诊断结果以及所述临床数据的预设评估结果，确定所述医疗装置有效；

所述NEST神经网络模型是基于所述临床数据生成的神经网络模型，并且是基于临床数据样本以及所述临床数据样本对应的诊断类别标签对初始NEST神经网络模型进行训练得到的。

根据本发明提供的一种医疗装置有效性的检测方法，所述确定所述医疗装置初步验证通过之前，还包括：

将所述临床数据添加扰动，生成扰动后的对照数据；

将所述对照数据输入所述医疗装置，得到所述医疗装置输出的第三诊断结果；

确定所述第一诊断结果与所述第三诊断结果的莱布尼兹连续性满足莱布尼兹条件。

根据本发明提供的一种医疗装置有效性的检测方法，所述根据所述第一诊断结果以及所述第二诊断结果，确定所述医疗装置初步验证通过，包括：

在获取所述第一诊断结果的效率和准确率分别高于获取所述第二诊断结果的效率和准确率的情况下，确定所述医疗装置初步验证通过。

根据本发明提供的一种医疗装置有效性的检测方法，所述根据所述第一诊断结果以及所述临床数据的预设评估结果，确定所述医疗装置有效，包括：

在所述第一诊断结果与所述临床数据的预设评估结果相同的情况下，确定所述医疗装置有效。

根据本发明提供的一种医疗装置有效性的检测方法，所述将临床数据输入医疗装置之前，还包括：

根据患者年龄、患者性别以及病症，对所述临床数据进行分类。

根据本发明提供的一种医疗装置有效性的检测方法，所述医疗装置是基于预测模型构建的；