[发明专利]一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法在审
| 申请号： | 201811639163.9 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109767836A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 张俊峰 | 申请（专利权）人： | 上海亲看慧智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30;G16H10/60 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银;郑义红 |
| 地址： | 201612 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法，包括：进行原始数据采集；得到分类后数据；将分类后数据代入数据指标算法中，进行数据转换，形成直观数据；以及，不断进行数据指标算法的验证；使用直观数据构建用户画像；根据用户画像判断是否能找到匹配的医学模型，进行风险提醒；根据用户样本特征通过机器学习算法构建新的医学模型；根据新医学模型自行构建新数据指标算法；将新数据指标算法替换原数据指标算法。本发明可以24小时收集处理患者的数据，且不影响用户的正常生活，且本发明的医学诊断人工智能平台可以进行自我学习，使得诊断越来越准确，可诊断疾病范围越来越多。 | ||
| 搜索关键词： | 医学诊断 指标算法 自我学习 人工智能系统 数据指标 医学模型 新数据 构建 算法 画像 直观 机器学习算法 人工智能 收集处理 数据构建 数据转换 样本特征 影响用户 原始数据 诊断疾病 正常生活 新医学 原数据 分类 匹配 替换 验证 采集 诊断 | ||
【主权项】：
1.一种医学诊断人工智能系统的自我学习方法，其特征在于，包括：采集医学诊断原始数据；将采集到的所述原始数据进行分类处理，得到分类后数据；将所述分类后数据代入数据指标算法中，进行数据转换，形成直观数据；以及，不断进行所述数据指标算法的验证；使用所述直观数据构建用户画像；根据所述用户画像判断是否能找到匹配的医学模型，若是，则对用户进行风险提醒；否则，告知用户未找到匹配的医学模型，根据用户样本特征通过机器学习算法构建新的医学模型；根据所述新医学模型自行构建新数据指标算法，将所述新数据指标算法替换原数据指标算法。
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