一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统

摘要

本发明公开了癌症诊疗决策系统技术领域的一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统，且所述治疗方案记录库和时间轴一一映射，所述时间轴输出连接时间切片划分模块，所述决策引擎输出连接AI模型，且AI模型输出连接AI决策治疗方案，且所述AI决策治疗方案输出连接决策校准验证模块，且所述单片机输出连接真实治疗方案，且所述真实治疗方案输出连接决策校准验证模块，一方面可以验证决策引擎出具方案的正确性；另一方面通过人工干预选择合适的样本后可以反过来训练决策引擎，并且，通过这种长治疗路径按时间切片后获得的短治疗路径病例模型可以用于预测那些还在早期治疗的患者，按照特定的方案治疗是否会向预期的方向演进。

说明书

技术领域

本发明涉及癌症诊疗决策系统技术领域，具体为一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统。

背景技术

医院对患者进行外科手术之前，与外科手术相关的护理人员需要对患者进行术前访视，其目的是了解患者的情况，与患者进行沟通以消除患者由于对外科手术的未知而引起的焦虑和恐惧心理，以便于提高护士和患者在手术中的合作程度，有利于增加患者对外科手术的耐受度、缩短外科手术时间、减轻患者痛苦以及保证手术顺利进行，并且在实际诊疗过程中，医生会为患者制定一整套治疗方案，患者本人及家属，对医学知识了解匮乏，无法理解决策的含义，而医生往往没有精力或者解释得不够到位，医患之间缺乏有效的沟通渠道，能对整套治疗方案进行解答，同时患者及家属转而在传统搜索引擎中进行查询时，常常缺乏方向与目的性。

癌症相比于其他疾病，不仅治疗难度更大，治疗周期也相对更长，一例从确诊到治疗、评估，再复发的患者可能会经过数次反复的治疗和病理信息采集，所有的这些病历数据都可以整理成时间有序的结构化病例模型用于真实世界研究，现有的患者都会有自己的病历信息，但是在患者进行治疗时，通常仅仅会调取最近年限的病理特征信息，同时加上医者自身的知识以及经验会实时出一套治疗方案，但是医者本身存在局限性，导致给出的治疗方案并不一定是最有效且最准确的治疗方案，致使决策方案的可行性大打折扣，为此，我们提出一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统，包括数据层、服务层和应用层，所述数据层双向输出连接服务层，且服务层和应用层均双向输出连接决策校准验证模块，所述决策校准验证模块输出连接诊疗决策输出单元；

所述数据层包括治疗方案记录库，且所述治疗方案记录库和时间轴一一映射，所述时间轴输出连接时间切片划分模块，且所述治疗方案记录库和时间切片划分模块均输出连接病历数据解析处理模块，且所述病历数据解析处理模块输出连接数据传输模块，所述数据传输模块输出连接治疗方案记录库；

所述服务层包括决策引擎，且所述决策引擎和数据传输模块双向输出连接，所述决策引擎输出连接AI模型，且AI模型输出连接AI决策治疗方案，且所述AI决策治疗方案输出连接决策校准验证模块，且所述决策校准验证模块输出连接决策引擎；

所述应用层包括患者咨询服务系统，所述患者咨询服务系统输出连接单片机，且所述单片机输出连接真实治疗方案，且所述真实治疗方案输出连接决策校准验证模块，且所述决策校准验证模块输出连接单片机。

优选的，所述时间轴和治疗方案记录库一一对应成映射关系，即可实现患者病理信息和时间的对应关系从而确立出患者的实时病历，治疗方案记录库根据时间切片切分成短路径记录片段。

优选的，所述数据层将患者病历信息存储系统中的数据为该层的构成部分，且各个系统单独管理隶属于它的数据库，数据层是直接采用统一的查询语言XML格式文档来操作各个数据库，并通过数据传输模块进行数据请求查询等操作，同时可以将时间切片和病历治疗方案作为输入样本导入到服务层中。

优选的，所述服务层接收来自数据层的数据查询请求，经过分析和处理之后，通过中间件将数据调取请求传递到数据层，数据层将数据库中获得的数据结果再次通过数据传输模块反馈给服务层，服务层基于决策引擎在AI模型中结合知识图库进行AI决策治疗方案的确立，且在决策方案确立期间，服务层会根据映射关系，对请求进行查询分解和重写操作，所得到的子查询集经过包装转化为对每一个医疗数据系统的查询，查询结果通过HL7接口转换成XML格式文档，通过对这些局部XML文档进行合并，并将最终的决策方案结果发送到决策校准验证模块。

优选的，所述应用层中通过患者咨询服务系统可实现患者的基本信息的输入和查询，便于利用病情综合信息评估预测并确立出患者的病症相对应的真实治疗方案，并将实际产生的真实治疗方案发送到决策校准验证模块中。

优选的，所述决策校准验证模块中接收到的真实治疗方案和AI决策治疗方案相互对比，基于决策引擎得出的AI决策治疗方案能够对真实治疗方案进行真实准确可行性验证，而真实治疗方案又能传输到决策引擎中实现反馈，便于进行人工干预，同时加强监督学习，便于决策引擎制备出更好且更贴切的诊疗方案，同时AI决策治疗方案能够发送到单片机中便于医者从理疗基础成本、紧急治疗、手术愈合周期和创伤面积大小等不同的侧重点进行治疗方案推荐，提高病理知识诊疗方案的最优性。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明决策校准验证模块中接收到的真实治疗方案和AI决策治疗方案相互对比，基于决策引擎得出的AI决策治疗方案能够对真实治疗方案进行真实准确可行性验证，而真实治疗方案又能传输到决策引擎中实现反馈，便于进行人工干预，同时加强监督学习，便于决策引擎制备出更好且更贴切的诊疗方案，同时AI决策治疗方案能够发送到单片机中便于医者从理疗基础成本、紧急治疗、手术愈合周期和创伤面积大小等不同的侧重点进行治疗方案推荐，提高病理知识诊疗方案的最优性，这样治疗期间每次采集的病理信息都可以作为输入样本来获取该时间节点下的智能诊疗决策方案，通过比较决策方案以及该时间节点后实际使用的方案，一方面可以验证决策引擎出具方案的正确性；另一方面通过人工干预选择合适的样本后可以反过来训练决策引擎，并且，通过这种长治疗路径按时间切片后获得的短治疗路径病例模型可以用于预测那些还在早期治疗的患者，按照特定的方案治疗是否会向预期的方向演进。

附图说明

图1为本发明工作原理框图；

图2为本发明长路径病历按时间排序转化为短路径病历示意图；

图3为本发明决策引擎训练及验证示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1、图2和图3，本发明提供一种技术方案：一种可根据病历时间切片的癌症智能诊疗决策系统，包括数据层、服务层和应用层，数据层双向输出连接服务层，且服务层和应用层均双向输出连接决策校准验证模块，决策校准验证模块输出连接诊疗决策输出单元；

数据层包括治疗方案记录库，且治疗方案记录库和时间轴一一映射，时间轴输出连接时间切片划分模块，且治疗方案记录库和时间切片划分模块均输出连接病历数据解析处理模块，且病历数据解析处理模块输出连接数据传输模块，数据传输模块输出连接治疗方案记录库；

服务层包括决策引擎，且决策引擎和数据传输模块双向输出连接，决策引擎输出连接AI模型，且AI模型输出连接AI决策治疗方案，且AI决策治疗方案输出连接决策校准验证模块，且决策校准验证模块输出连接决策引擎；

应用层包括患者咨询服务系统，患者咨询服务系统输出连接单片机，且单片机输出连接真实治疗方案，且真实治疗方案输出连接决策校准验证模块，且决策校准验证模块输出连接单片机。

请参阅图1和图2，时间轴和治疗方案记录库一一对应成映射关系，即可实现患者病理信息和时间的对应关系从而确立出患者的实时病历，治疗方案记录库根据时间切片切分成短路径记录片段；

数据层将患者病历信息存储系统中的数据为该层的构成部分，且各个系统单独管理隶属于它的数据库，数据层是直接采用统一的查询语言XML格式文档来操作各个数据库，并通过数据传输模块进行数据请求查询等操作，同时可以将时间切片和病历治疗方案作为输入样本导入到服务层中；

服务层接收来自数据层的数据查询请求，经过分析和处理之后，通过中间件将数据调取请求传递到数据层，数据层将数据库中获得的数据结果再次通过数据传输模块反馈给服务层，服务层基于决策引擎在AI模型中结合知识图库进行AI决策治疗方案的确立，且在决策方案确立期间，服务层会根据映射关系，对请求进行查询分解和重写操作，所得到的子查询集经过包装转化为对每一个医疗数据系统的查询，查询结果通过HL7接口转换成XML格式文档，通过对这些局部XML文档进行合并，并将最终的决策方案结果发送到决策校准验证模块；

应用层中通过患者咨询服务系统可实现患者的基本信息的输入和查询，便于利用病情综合信息评估预测并确立出患者的病症相对应的真实治疗方案，并将实际产生的真实治疗方案发送到决策校准验证模块中；

决策校准验证模块中接收到的真实治疗方案和AI决策治疗方案相互对比，基于决策引擎得出的AI决策治疗方案能够对真实治疗方案进行真实准确可行性验证，而真实治疗方案又能传输到决策引擎中实现反馈，便于进行人工干预，同时加强监督学习，便于决策引擎制备出更好且更贴切的诊疗方案，同时AI决策治疗方案能够发送到单片机中便于医者从理疗基础成本、紧急治疗、手术愈合周期和创伤面积大小等不同的侧重点进行治疗方案推荐，提高病理知识诊疗方案的最优性。

工作原理：数据层中的时间切片划分模块可以将时间切片和病历治疗方案作为输入样本导入到服务层中时间轴和治疗方案记录库一一对应成映射关系，即可实现患者病理信息和时间的对应关系从而确立出患者的实时病历，治疗方案记录库根据时间切片切分成短路径记录片段，将患者病历信息存储系统中的数据为该层的构成部分，且各个系统单独管理隶属于它的数据库，数据层是直接采用统一的查询语言XML格式文档来操作各个数据库，并通过数据传输模块进行数据请求查询等操作，病历数据解析处理模块能够将治疗方案和时间切片进行打包处理并通过数据传输模块导入到服务层中的决策引擎中，服务层接收来自数据层的数据查询请求，经过分析和处理之后，通过中间件将数据调取请求传递到数据层，数据层将数据库中获得的数据结果再次通过数据传输模块反馈给服务层，服务层基于决策引擎在AI模型中结合知识图库进行AI决策治疗方案的确立，且在决策方案确立期间，服务层会根据映射关系，对请求进行查询分解和重写操作，并将最终的决策方案结果发送到决策校准验证模块，与此同时，应用层中通过患者咨询服务系统可实现患者的基本信息的输入和查询，便于利用病情综合信息评估预测并确立出患者的病症相对应的真实治疗方案，并将实际产生的真实治疗方案发送到决策校准验证模块中，决策校准验证模块中接收到的真实治疗方案和AI决策治疗方案相互对比，基于决策引擎得出的AI决策治疗方案能够对真实治疗方案进行真实准确可行性验证，而真实治疗方案又能传输到决策引擎中实现反馈，便于进行人工干预，同时加强监督学习，便于决策引擎制备出更好且更贴切的诊疗方案，同时AI决策治疗方案能够发送到单片机中便于医者从理疗基础成本、紧急治疗、手术愈合周期和创伤面积大小等不同的侧重点进行治疗方案推荐，提高病理知识诊疗方案的最优性，这样治疗期间每次采集的病理信息都可以作为输入样本来获取该时间节点下的智能诊疗决策方案，通过比较决策方案以及该时间节点后实际使用的方案，一方面可以验证决策引擎出具方案的正确性；另一方面通过人工干预选择合适的样本后可以反过来训练决策引擎，并且，通过这种长治疗路径按时间切片后获得的短治疗路径病例模型可以用于预测那些还在早期治疗的患者，按照特定的方案治疗是否会向预期的方向演进。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。