[发明专利]基于复合病情模板的智慧医学仿真病人系统无效
申请号: | 201110403353.2 | 申请日: | 2011-12-07 |
公开(公告)号: | CN102436552A | 公开(公告)日: | 2012-05-02 |
发明(设计)人: | 王斌 | 申请(专利权)人: | 南京毗邻医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
地址: | 210000 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 复合 病情 模板 智慧 医学 仿真 病人 系统 | ||
技术领域
本发明属于医疗领域,具体涉及一种智慧医学服务的仿真病人系统。
背景技术
当前看病贵、就医难、人口老化及慢性疾病蔓延等现实情况对医疗卫生系统提出了严重了挑战,在应对这种挑战的各种解决方案中,一个重要的手段是充分利用目前高度发达的信息技术手段辅助医疗。
智慧医疗技术为各种信息技术手段的最高形式,是医疗信息技术从数字化à信息化à智能化发展的终极目标。未来智慧医学必须具备“P4”特点:预测性,预防性,个性化服务,医患多方的参与性。未来有巨大成长潜力的智慧医疗技术有四大特点:一、能提供让患者化被动为主动的相关健康知识;二、提升医生服务效率与质量的平台工具;三、提高民众预防保健意识;四、能“治未病”技术手段与理念。
当今医疗信息技术还处在数字化与信息化阶段,和智慧医学与智慧医疗技术还有很大的差距,往往局限于数据信息的采集传递及可及性,仍然缺乏人工的医生智慧及对病人整体健康的把握。例如,电子病历、健康档案、远程医疗,移动医疗和物联网等,这些技术虽然能实现部分基础数据的采集及信息分析与共享,拉近了医患的时空距离,但是它们还不能真正地减轻医生的工作量,医生仍然要花费大量的时间和精力分析筛选原始数据;由于医生时间精力有限,加上个人经验的局限性及原始数据可能隐含错误等因素影响,从根本上制约了医生服务的效率与质量的提升。目前,大多医疗信息技术系统都是采用普通的电子病历方式保存病人的医疗记录和病情数据,但是这些数据是分散的,不同病症之间的数据缺乏关连性,智能程度低,适用性差,直观性不高,医生需要阅读当前病人大量的历史病历记录才能了解病人的病情特征,很难在短时间内很直观的从整体上把握病人当前的生理状况。
如何提供一种智慧医疗技术,把计算机从辅助决策层面上升到真正意义上的智慧助手是目前亟需解决的问题。本发明的目的就是要解决这个问题,希望应用目前已经成熟的云服务的信息技术为各种疾病,尤其是慢性疾病提供一站式智慧医学服务,如诊疗、预后、治疗、预防与保健等来降低医疗成本,提升疗效;为病人、家庭、医生、医疗机构及医疗保险等提供智慧医疗平台支持,形成以预防与保健为中心的质优价廉并可持续性发展的智慧医疗模式。对医生而言,提供智慧医学云端平台为其服务, 智慧医学云端平台是一个汇集众多医生集体经验的超级智慧医生,由平台提供365天的实时个性化服务,等同于把医生“复制”为成百上千位电子智慧医生。对病人而言,通过一位医生的服务等同于享受到了众多云端电子智慧医生的服务。
发明内容
本发明提供一种解决上述问题的方案,提供一种采用云服务的智慧医学仿真病人系统。
本发明的设计思想是提供云服务平台让医生可以采集众多医生的智慧为病人量身打造的个性化的诊疗模板,在诊疗模板的基础上制造病人的病情模板,这样,病情模板就具有很高的实时性、适用性及可信度;然后基于病人所有的病情模板之上采用现代仿真合成技术制作生成复合病情模板;复合病情模板可以直观反映病人当前的生理特征和病情数据,达到仿真病人的目的,仿真病人是一个虚拟的人,“他”具备病人所有真实的生理数据;最后通过云端平台对仿真病人历史数据上进行叠加和相关性分析,根据病人生理数据的历史发展趋势来预测病人未来的健康发展趋势,对病人未来的疾病有一个智能化的、准确的预防和保键方案,从而为解决现代医学中难点――‘治未病’提供技术保障。治未病是指采取一定的措施防止疾病产生和发展的治疗原则,包括未病先防和既病防变两个方面。
本发明的技术方案是提供一种基于复合病情模板的智慧医学仿真病人系统,其包括连入云服务器的医生平台和病人平台,其特征在于:所述医生平台包括:
诊疗模板模块,提供交互界面供医生创建和维护诊疗模板,所述诊断模板中包括若干诊断规则,所述诊断规则均包括疾病类型、病情程度以及相应的触发条件。
病情模板模块,根据诊疗模板提炼出病人需要填写的生理数据项和临床表现数据项生成病情模板,
复合病情模板模块,将所有所述病情模板组合成复合病情模板;
所述病人平台包括:
复合模板数据项模块,提供交互界面供病人输入和更新所述复合病情模板中的生理数据项和临床表现数据项的数据,
病情模块,根据所述复合病情模板中的生理数据和临床表现数据自动判断病人的疾病类型及病情程度。
优选的,其还包括仿真病人模块,所述仿真病人模块根据所述复合病情模板中病人历史、目前的生理数据和临床表现数据、疾病类型和病情程度虚拟出仿真病人,所述仿真病人的各项数据和病人的真实数据相同。
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