一种中医智能辅诊系统及方法

摘要

本发明提供了一种中医智能辅诊系统及方法，包括患者客户端、数据处理端、医生客户端，所述患者客户端与所述数据处理端通信连接，所述数据处理端与所述医生客户端通信连接，所述患者客户端包括问诊模块、服药反馈信息模块，所述数据处理端包括云端数据库、基础病机计算模块、药证计算模块、处方推荐模块、处方匹配修正模块，所述医生客户端包括开方模块。本发明提供的一种中医智能辅诊系统及方法，能够覆盖从病情采集、计算分析、处方输出、数据修正的全部流程，通过标准化的辨证及闭环修正，提升了中医群体的开方效率与准确率。

说明书

技术领域

本发明涉及健康监测设备技术领域，具体涉及一种中医智能辅诊系统及方法。

背景技术

随着人们生活水平的提高，人们对于自身的健康问题也越发重视，尤其是在紧张以及快节奏的工作压力下，身体的病变往往在潜移默化的进行着，因此，对自身的身体情况有一个实时的了解体现的尤为必要。

目前中医界有多个不同的体系流派，其中经典经方流派又有多个不同的辨证思路，然而辨证思路虽然不同，但本质却是相通的，其本质大部分都源于汉代医圣张仲景的经典经方辨证体系，而这部分却是可以标准化的，并借助现代化手段可以实现闭环化的。

现有的诊疗系统能够完成望闻问切的诊断，同时给出一些患者身体健康指数、调理建议和食疗建议，无法很好的给医生推荐经方。

发明内容

本发明提供了一种中医智能辅诊系统及方法，能够覆盖从病情采集、计算分析、处方输出、数据修正的全部流程，通过标准化的辨证及闭环修正，提升了中医群体的开方效率与准确率。

本发明采用如下技术方案：

一种中医智能辅诊系统，包括患者客户端、数据处理端、医生客户端，所述患者客户端与所述数据处理端通信连接，所述数据处理端与所述医生客户端通信连接，所述患者客户端用于患者填写并提交问诊单或服药反馈信息至数据处理端，所述数据处理端计算输出推荐处方或根据服药反馈信息修正处方匹配度，所述医生客户端用于确认数据处理端计算输出的处方；

所述患者客户端包括：

问诊模块，用于患者填写并提交问诊单至数据处理端；

服药反馈信息模块，用于患者服药后填写并提交服药反馈信息至数据处理端，其中，所述服药反馈信息包括彻底缓解、基本缓解、轻微缓解、未缓解；

所述数据处理端包括：

云端数据库，用于存储若干个处方，所述每个处方中包含有核心药对，且每个处方拥有一个匹配度；

基础病机计算模块，用于根据患者提交的问诊单匹配对应的基础病机；

药证计算模块，用于根据基础病机匹配药物，并根据匹配的药物得到核心药对；

处方推荐模块，用于根据核心药对匹配云端数据库中的处方，并根据处方匹配度输出推荐处方列表；

处方匹配修正模块，用于根据患者填写的服药反馈信息修正云端数据库中对应处方的匹配度；

所述医生客户端包括：

开方模块，用于接收数据处理端发送的患者填写的问诊单，确认数据处理端匹配输出的推荐处方列表并发送处方至患者客户端。

进一步地，所述基础病机包括表位、太阴、阳明三类，所述表位包括表束、表寒、中风、伤营、伤精，所述太阴包括伤血、血少、里虚、里寒、水饮，所述阳明包括里热、里结、里燥、水热、外热、外结、外燥。

进一步地，所述问诊单包括表位症状和里位症状，所述表位症状和里位症状均包含有若干问诊选择题；

所述基础病机计算模块中，设置所述问诊选择题中每个选项对应一类基础病机中的一个基础病机。

进一步地，所述药证计算模块根据多个基础病机匹配多个药物，所述多个药物组合形成若干个药对，所述若干个药对中包含出现次数最高的匹配药物的药对为核心药对；其中，每个基础病机对应一个或多个药物；

所述处方推荐模块根据核心药对匹配云端数据库中包含该核心药对的多个处方，将多个处方按照匹配度从高到低排列形成处方推荐列表，当处方的匹配度低于60％时，从处方推荐列表移除该处方。

进一步地，所述处方匹配修正模块中，修正处方匹配度的方法为：处方修正模块记录处方推荐模块的匹配次数，所述服药反馈信息中彻底缓解对应的处方匹配度为100％，基本缓解对应的处方匹配度为80％，轻微缓解对应的处方匹配度为60％，未缓解对应的处方匹配度为0％；

每当累计次数达到一百次时修正原有匹配度，修正的匹配度的计算公式为：

新匹配度＝(原匹配度×原累计匹配次数+新匹配度)÷总累计匹配次数

所述新匹配度为修正后的匹配度，所述原累计匹配次数为本次匹配之前累计匹配的次数，所述原累计匹配次数和总累计匹配次数均包含首次录入对应的初始匹配度。

本发明还提供了一种中医智能辅诊方法，包括以下步骤：

S1、患者在患者输入端的问诊模块中填写问诊单，并提交问诊单至数据处理端；

S2、数据处理端将问诊单发送给医生客户端；

S3、数据处理端的基础病机计算模块根据患者提交的问诊单匹配对应的基础病机；

S4、数据处理端的药证计算模块根据基础病机匹配药物，并根据匹配的药物得到核心药对；

S5、数据处理端的处方推荐模块根据核心药对匹配云端数据库中的处方，并根据处方匹配度输出推荐处方列表；

S6、数据处理端将匹配的处方列表发送至对应的医生客户端；

S7、医生客户端的开方模块接收数据处理端发送的患者填写的问诊单和匹配的处方列表，医生根据所述患者填写的问诊单对匹配的处方依据需要进行调整并确认；

S8、医生将确认后的处方发送至患者客户端；

S9、患者服药后，通过患者客户端的服药反馈信息模块填写服药反馈信息，并提交服药反馈信息至数据处理端，其中，所述服药反馈信息包括彻底缓解、基本缓解、轻微缓解、未缓解；

S10、数据处理端的处方匹配修正模块根据患者填写的服药反馈信息，修正云端数据库中对应处方的处方匹配度。

进一步地，所述基础病机包括表位、太阴、阳明三类，所述表位包括表束、表寒、中风、伤营、伤精，所述太阴包括伤血、血少、里虚、里寒、水饮，所述阳明包括里热、里结、里燥、水热、外热、外结、外燥。

进一步地，所述步骤S1中，问诊单包括表位症状和里位症状，所述表位症状和里位症状均包含有若干问诊选择题；

所述步骤S3中，设置所述问诊单的问诊选择题中每个选项对应一类基础病机中的一个基础病机。

进一步地，所述步骤S4中，药证计算模块根据多个基础病机匹配多个药物，所述多个药物组合形成若干个药对，所述若干个药对中包含出现次数最高的匹配药物的药对为核心药对；其中，每个基础病机对应一个或多个药物；

所述步骤S5中，处方推荐模块根据核心药对匹配云端数据库中包含该核心药对的多个处方，将多个处方按照匹配度从高到低排列形成处方推荐列表，当处方的匹配度低于60％时，从处方推荐列表移除该处方。

进一步地，所述步骤S10中，修正处方匹配度的方法为：处方修正模块记录处方推荐模块的匹配次数，所述服药反馈信息中彻底缓解对应的处方匹配度为100％，基本缓解对应的处方匹配度为80％，轻微缓解对应的处方匹配度为60％，未缓解对应的处方匹配度为0％；

每当累计次数达到100次时修正原有匹配度，修正的匹配度的计算公式为：

新的匹配度＝(原匹配度×原累计匹配次数+新匹配度)÷总累计匹配次数

所述新匹配度为修正后的匹配度，所述原累计匹配次数为本次匹配之前累计匹配的次数，所述原累计匹配次数和总累计匹配次数均包含首次录入对应的初始匹配度。

本发明的有益效果为：提供了标准化的经典经方辨证体系，覆盖从病情采集、计算分析、处方输出、数据修正的全部流程。通过标准化的辨证及闭环修正，提升了中医群体的开方效率与准确率。

附图说明

图1为本发明一种中医智能辅诊系统的系统框图。

图2为本发明中患者客户端的系统框图。

图3为本发明中数据处理端的系统框图。

图4为本发明中医生客户端的系统框图。

图5为本发明一种中医智能辅诊方法的步骤示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

实施例一

如图1所示，本实施例提供了一种中医智能辅诊系统，包括患者客户端、数据处理端、医生客户端，患者客户端与数据处理端通信连接，数据处理端与医生客户端通信连接，患者客户端用于患者填写并提交问诊单或服药反馈信息至数据处理端，数据处理端计算输出推荐处方或根据服药反馈信息修正处方匹配度，医生客户端用于确认数据处理端计算输出的处方。

如图2所示，患者客户端包括：

问诊模块，用于患者填写并提交问诊单至数据处理端；问诊单包括表位症状和里位症状两个部分，表位症状和里位症状两个部分均包含有若干问诊选择题。

服药反馈信息模块，用于患者服药后填写并提交服药反馈信息至数据处理端，其中，服药反馈信息包括彻底缓解、基本缓解、轻微缓解、未缓解四种缓解程度，由患者手动勾选。

如图3所示，数据处理端包括：

云端数据库，用于存储若干个处方，每个处方中都包含有核心药对，且每个处方拥有一个匹配度，每个处方在初始添加时会人工录入一个匹配度，后续随着患者的反馈对匹配度进行修正。

基础病机计算模块，用于根据患者提交的问诊单匹配对应的基础病机；基础病机包括表位、太阴、阳明三类，①表位包括表束、表寒、中风、伤营、伤精；②太阴包括伤血、血少、里虚、里寒、水饮；③阳明包括里热、里结、里燥、水热、外热、外结、外燥；设置问诊选择题中每个选项对应一类基础病机中的一个基础病机，由此，根据患者选择的选项即可对应出相应的基础病机。例如：

这些关联匹配信息均存储在云端数据库中，为了更全面的使用，可以对问诊模块中问诊单中的选择题进行增加，在增加问诊选择题之后，同步增加问诊选择题的选项对应的基础病机添加到基础病机计算模块中；同样地，基础病机与药物之间的关联性也可随着患者的反馈进行更新。

药证计算模块，用于根据基础病机匹配药物，并根据匹配的药物得到核心药对；患者填写了问诊单之后，选择了问诊单中的多个选项，多个选项对应了多个基础病机，每个基础病机对应一个或多个药物，根据多个基础病机匹配得到多个药物，多个药物任意组合形成若干个药对，若干个药对中包含出现次数最高的匹配药物的药对为核心药对。例如，在问诊单中患者勾选了怕冷、入睡困难、动则出汗、头晕、食欲差、肚子发凉，则匹配的基础病机为表位(表寒、伤营、中风、表束)、太阴(里虚、里寒)，根据药物与基础病机的相关性，得到相出现次数最高的药物桂枝、芍药、生姜、甘草，其包含该药物的组合的核心药对为：桂枝配甘草、芍药配甘草、生姜配甘草。

处方推荐模块，根据核心药对匹配云端数据库中包含该核心药对的多个处方，将多个处方按照匹配度从高到低排列形成处方推荐列表并输出，供医生参考，当处方的匹配度低于60％时，从处方推荐列表移除该处方。例如，包含上述核心药对的处方有：桂枝汤、桂枝新加汤、桂枝加葛根汤、栝楼桂枝汤等38条，其中千金大桂汤等29条处方匹配度低于60％，故推荐列表不予显示，其中，推荐度最高的桂枝汤可调和营卫、益胃补虚。

处方匹配修正模块，用于根据患者填写的服药反馈信息修正云端数据库中对应处方的处方匹配度。修正处方匹配度的方法为：处方修正模块记录处方推荐模块的匹配次数，所述服药反馈信息中彻底缓解对应的处方匹配度为100％，基本缓解对应的处方匹配度为80％，轻微缓解对应的处方匹配度为60％，未缓解对应的处方匹配度为0％；

每当累计次数达到100次时修正原有匹配度，修正的匹配度的计算公式为：

新的匹配度＝(原匹配度×原累计匹配次数+新匹配度)÷总累计匹配次数

所述新的匹配度为修正后的匹配度，所述原累计匹配次数为本次匹配之前累计匹配的次数，所述原累计匹配次数和总累计匹配次数均包含通过人工的首次录入，录入的信息包含处方及处方的初始匹配度。

如图4所示，医生客户端包括：

开方模块，用于接收数据处理端发送的患者填写的问诊单，确认数据处理端匹配输出的推荐处方列表并发送处方至患者客户端。

实施例二

如图5所示，本实施例提供了一种中医智能辅诊方法，包括以下步骤：

S1、患者在患者输入端的问诊模块中填写问诊单，并提交问诊单至数据处理端，其中，问诊单包括表位症状和里位症状两个部分，表位症状和里位症状两个部分均包含有若干问诊选择题。

S2、数据处理端将问诊单发送给医生客户端。

S3、数据处理端的基础病机计算模块根据患者提交的问诊单匹配对应的基础病机。基础病机包括表位、太阴、阳明三类，①表位包括表束、表寒、中风、伤营、伤精；②太阴包括伤血、血少、里虚、里寒、水饮；③阳明包括里热、里结、里燥、水热、外热、外结、外燥；设置问诊选择题中每个选项对应一类基础病机中的一个基础病机，由此，根据患者选择的选项即可对应出相应的基础病机，如实施例一中的表格所示。

S4、数据处理端的药证计算模块根据基础病机匹配药物，并根据匹配的药物得到核心药对。药证计算模块根据多个基础病机匹配多个药物，所述多个药物组合形成若干个药对，所述若干个药对中包含出现次数最高的匹配药物的药对为核心药对；其中，每个基础病机对应一个或多个药物。

S5、数据处理端的处方推荐模块根据核心药对匹配云端数据库中的处方，并根据处方匹配度输出推荐处方列表，云端数据库中的每个处方拥有一个处方匹配度。处方推荐模块根据核心药对匹配云端数据库中包含该核心药对的多个处方，将多个处方按照匹配度从高到低排列形成处方推荐列表，当处方的匹配度低于60％时，从处方推荐列表移除该处方。

S6、数据处理端将匹配的推荐处方列表发送至对应的医生客户端。

S7、医生客户端的开方模块接收数据处理端发送的患者填写的问诊单和匹配的处方列表，医生根据患者填写的问诊单对匹配的处方依据需要进行调整并确认。

S8、医生将确认后的处方发送至患者客户端。

S9、患者服药后，通过患者客户端的服药反馈信息模块填写服药反馈信息，并提交服药反馈信息至数据处理端，其中，服药反馈信息包括彻底缓解、基本缓解、轻微缓解、未缓解。

S10、数据处理端的处方匹配修正模块根据患者填写的服药反馈信息，修正云端数据库中对应处方的处方匹配度。修正处方匹配度的方法为：处方修正模块记录处方推荐模块的匹配次数，所述服药反馈信息中彻底缓解对应的处方匹配度为100％，基本缓解对应的处方匹配度为80％，轻微缓解对应的处方匹配度为60％，未缓解对应的处方匹配度为0％；

每当累计次数达到100次时修正原有匹配度，修正的匹配度的计算公式为：

新的匹配度＝(原匹配度×原累计匹配次数+新匹配度)÷总累计匹配次数

所述新的匹配度为修正后的匹配度，所述原累计匹配次数为本次匹配之前累计匹配的次数，所述原累计匹配次数和总累计匹配次数均包含通过人工的首次录入，录入的信息包含处方及处方的初始匹配度。

本发明提供了标准化的经典经方辨证体系，覆盖从病情采集、计算分析、处方输出、数据修正的全部流程。通过标准化的辨证及闭环修正，提升了中医群体的开方效率与准确率。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。