便利化医患问诊过程的人工智能系统的制作方法

本发明涉及医疗信息，尤其涉及电子健康记录ehr系统、智能医疗问诊系统以及患者信息管理系统。

背景技术：

1、电子健康记录ehr系统：用于存储和管理患者的医疗信息。常见系统如epic、cerner等，广泛应用于医疗机构中。

2、智能医疗问诊系统：利用人工智能技术，如自然语言处理nlp和机器学习等技术，来辅助医疗问诊过程。例如ada health app和babylon health等提供的智能诊断支持。

3、患者健康行为跟进系统：用于整合和管理患者的日常健康行为，提高医院问诊效率。

4、存在的问题和缺点：

5、（1）问诊效率低：传统问诊过程，由于病人与医生所具有的专业知识及主观感受的不同，病人可能无法准确描述症状，而医生需要依据经验评估病症，不仅效率低，还容易产生理解偏差。

6、（2）病历记录效率低：多数系统的病历记录依赖于医生手动键盘输入或选择题筛选，不够方便和高效，给医生紧张的问诊过程增加了出错的可能性。

7、（3）输入方式限制：传统在线问诊表单以文字形式为主，直观性较差。

8、（4）缺乏日常行为数据整合：现有系统侧重于发病及问诊时的症状记录，而不能整合和利用日常行为数据以提高问诊效率与准确性。

9、最相似的方法/工艺

10、相似方法：

11、（1）基于web的电子健康记录系统，如practice fusion和eclinicalworks，提供在线问诊表单和患者健康记录管理。

12、（2）智能医疗问诊应用，例如babylon health，利用人工智能为患者提供初步的医疗建议。

13、主要思路和步骤：

14、（1）患者通过在线表单输入症状和健康信息；

15、（2）系统根据输入提供一些初步的医疗建议或将信息存入电子健康记录中；

16、（3）医生利用这些信息进行面对面问诊。

17、存在的缺点或不足：

18、（1）输入方式局限：依赖于文字输入，对某些患者（如老年人或语言障碍者）不友好。

19、（2）病历记录效率低：医生依据经验手动输入记录，准确性和效率都较低。

20、（3）缺乏日常健康数据追踪：大多数系统未提供持续的个人健康追踪功能，因此无法为病情问诊的准确性提供支持。

21、针对上述问题，本发明结合语音输入、人工智能分析，个人日常健康数据追踪，提供一种更高效、精确且用户友好的便利化医患问诊过程的人工智能系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术存在的问题，提供一种便利化医患问诊过程的人工智能系统系统，提高病人症状描述及医生病历记录的便利性和准确性，并实现患者日常健康行为的长期追踪和管理，提升医患问诊流程的效率和准确性。

2、为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

3、一种便利化医患问诊过程的人工智能系统包括：

4、智能语音输入模块，使用语音识别方式捕捉和转录患者语音输入的症状描述和健康问题的内容，并转换成文本数据；

5、症状可视化工具，通过交互式的症状可视化界面，让患者直观地标记症状发生的身体部位和描述其性质，并被转化为标准化的医学描述文本数据；

6、信息整合与分析模块，将智能语音输入模块和/或症状可视化工具收集的文本数据自动整合和分析，通过人工智能分析，为医生提供全面的病情报告，辅助医生实现对患者的病情判断及治疗决策，同时以上信息自动导入患者病历；

7、个人健康数据追踪模块，提供相关智能健康设备的接口，自动收集和同步健康数据，并提供界面供患者日常手动输入其它健康相关信息，进行个人健康数据追踪。

8、进一步的，该系统还包括应用程序编程接口apis，用于连接医院现有的医疗信息系统，将信息整合与分析模块的病情报告、医生的问诊数据及诊断决策、个人健康数据追踪模块的数据迁移和整合至医疗信息系统。

9、进一步的，所述智能语音输入模块应用自然语言处理算法nlp来分析患者语音输入，提取关键的健康和症状信息，转换成文本数据。

10、进一步的，所述症状可视化工具提供一个详细的人体模型图，覆盖各个身体部位和系统，患者通过触摸或点击的方式，直接在人体模型图上标注症状位置，并结合一套症状描述的元素，包括静态图标和动态控件，如滑动条、下拉框、复选框等，以描述症状的程度、频率等属性，并将这些选择转化为标准化的医学描述文本数据。

11、进一步的，所述信息整合与分析模块采用数据挖掘等手段，将收集的文本数据与医疗信息系统中的已有医学案例比对，生成可参考的医学建议，辅助医生的诊断决策。

12、进一步的，所述个人健康数据追踪模块中，提供患者端的移动应用访问接口，以及智能健康设备的数据传输链路，便于收集和同步患者健康数据。

13、一种根据所述系统的问诊和健康管理的方法，该方法包括以下步骤：

14、步骤s1：患者通过智能语音输入模块和/或症状可视化工具输入症状描述；

15、步骤s2：系统将患者语音输入的描述和/或患者直观地标记症状发生的身体部位和描述转化为标准化的医学描述文本数据；

16、步骤s3：信息整合与分析模块将收集的文本数据自动整合和分析，并结合患者过往健康信息，为医生提供全面的病情报告，辅助医生的问诊过程及诊断决策；

17、步骤s4：个人健康数据追踪模块通过患者自主输入或相关智能健康设备的接口自动收集和同步健康数据；

18、步骤s5：将信息整合与分析模块的病情报告、医生的问诊数据及诊断决策、个人健康数据整合至现有医疗信息系统，形成患者电子健康档案，进一步为未来医生的问诊与决策提供辅助支持。。

19、本发明的有益效果是:

20、1、提高数据输入的准确性：智能语音输入和症状可视化工具可减少由于手动输入错误导致的数据不准确问题，准确性提升预估达20-30%。

21、2、提高问诊的准确率和效率：通过整合和分析患者的全面健康信息，辅助医生作出更高效准确的诊断，预估问诊效率提高20%，准确率提高15-25%。。

22、3、丰富问诊数据来源：长期追踪患者健康数据，对可能的症状有更好的预测与推断，进一步提升问诊的效率与准确率。

23、4、提高公共健康管理水平：通过更有效的预问诊和健康数据追踪，可更准确地监测和应对公共健康问题，促进整体社区健康水平的提升。

24、5、加强患者教育和自我管理：系统提供的个人健康追踪和反馈机制增强患者对自身健康状况的了解，鼓励积极的自我管理和健康生活方式。

25、6、减少医疗成本：通过提高问诊效率和准确性，减少不必要的重复诊疗和检查，从而降低医疗成本。

26、7、提高医疗机构运营效率：通过该系统，将传统问诊过程扩展到预问诊（包括候诊期间）、问诊、问诊后（包括医院外）三个阶段，充分利用非问诊时间搜集患者症状信息，并利用人工智能实时分析，提高问诊效率与准确性。优化的问诊流程和数据处理可减少医生和医疗人员的工作负担，提高医疗服务的吞吐量，从而提升医疗机构的经济效益。

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