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申请/专利权人：北京一脉阳光医学信息技术有限公司

摘要：本发明公开的基于人工智能的医学影像导诊导检系统，包括：数据资源模块用于创建、整合慢病知识图谱、影像图谱、影像专业诊断资料等医学影像数据资源；匹配模块用于构建匹配模型，将病例信息输入匹配模型进行匹配，得到多路融合粗筛召回结果集；导诊模块用于将粗筛召回结果集提取患者业务相关联特征作为数据语料，送入精排模型，进行训练、筛选，得到科普性导诊、知识、风险预测等结果集；导检模块用于将粗筛召回结果集提取医生业务相关联特征作为数据语料，送入精排模型，进行训练、筛选，得到专业性诊疗方案、诊断提醒等导检服务结果集。可以实现针对医学影像类的检查项目、就诊方案与服务等AI辅助推荐与问答咨询，辅助患者自查与医生诊断。

主权项：1.一种基于人工智能的医学影像导诊导检系统，其特征在于，包括：问诊模块、病例生成模块、数据资源模块、匹配模块、导诊模块和导检模块，所述问诊模块用于收集患者基本信息、主诉信息及AI问诊交流信息；所述病例生成模块用于将患者信息生成结构化病例，将病例分别推送给患者端和医生端；所述数据资源模块用于创建、整合慢病知识图谱、影像检查图谱、影像专业诊断资料医学影像数据资源库；所述匹配模块用于根据整合匹配算法、匹配规则、知识图谱检索规则构建匹配模型，从医学影像数据资源中提取特征，制作影像数据语料库，采用机器学习方法训练匹配模型，将病例信息输入匹配模型进行匹配，得到多路融合粗筛召回结果集；所述导诊模块用于将多路融合粗筛召回结果集提取与患者业务相关联特征，作为补充语料送入第一精排模型，进行训练、排序、筛选，得到导诊信息、疾病知识和风险预测结果集，向患者端发送推荐结果；所述导诊模块包括第一精排单元和第一推荐应用单元，所述第一精排单元用于将多路召回结果集提取与患者相关联业务特征，将提取的与患者相关联业务特征生成新的数据语料送入第一精排模型进行训练、排序和筛选，得到导诊信息、疾病知识和风险预测结果集，得到患者端推荐结果集；所述第一推荐应用单元用于根据患者端推荐结果集向患者端推荐应用；第一精排单元包括第一提取补充业务特征单元和第一精排推荐排序模型单元；第一提取补充业务特征单元用于将多路召回结果集提取加强与患者端业务相关联特征，包括科室、检查项、疾病知识、生知指导、风险预测；第一精排推荐排序模型单元用于将补充提取业务特征生成新的数据语料送入模型，做精细化机器学习、训练、计算相似度、排序、筛选得到患者端推荐结果集，第一推荐应用单元用于将患者端推荐结果，包括科室、检查项、疾病知识、生知指导、风险预测与患者病例结合，推荐给患者端应用；所述导检模块包括第二精排单元和第二推荐应用单元，所述第二精排单元用于将多路召回结果集提取与医生相关联业务特征，将提取的与医生相关联业务特征生成新的数据语料送入第二精排模型进行训练、排序和筛选，得到诊疗方案和诊断提醒服务结果集，得到医生端推荐结果集，标识出患者病例中的病症和风险重点词；所述第二推荐应用单元用于根据医生端推荐结果集向医生端推荐应用；所述导检模块用于将多路融合粗筛召回结果集提取与医生业务相关联特征，作为补充数据语料送入第二精排模型，进行训练、排序、筛选，得到诊疗方案和诊断提醒服务结果集，向医生端发送推荐结果；所述匹配模块包括数据处理单元和图谱检索单元，所述数据处理单元获取慢病知识图谱、影像检查知识图谱、影像报告知识库、大数据专家答疑、自扩展知识图谱中的数据，分析处理，提取特征，用数学向量化符号表示，制作影像数据语料库，用于机器学习训练意图与匹配；所述图谱检索单元用于根据患者病例数据检索慢病管理知识图谱、影像检查知识图谱和自扩展知识图谱，找到关联匹配结果实体关系数据，得到图谱检索召回结果集；所述匹配模块还包括神经网络模型单元、相似度特征提取单元、推荐模型单元和召回结果集单元，所述神经网络模型单元用于构建神经网络模型，将医学影像数据送入神经网络模型进行训练，对患者病例信息做意图分析和预测，生成神经网络结果集；所述相似度特征提取单元用于将影像数据语料库中的数据制作成神经网络模型训练所需的匹配句子对数据，提取相似性特征；所述推荐模型单元用于将相似性特征送入匹配模型中学习相似性特征，得到与患者主诉信息相似性结果集，推荐结果集；所述召回结果集单元用于将得到的多路召回结果集拼接，归一化为0到1之间的去量纲、标量化指标概率值，得到多路融合粗筛召回结果集。

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