[发明专利]一种医学诊断人工智能系统、装置及其自我学习方法

权利要求书

1.一种医学诊断人工智能系统的自我学习方法，其特征在于，包括：

采集医学诊断原始数据；

将采集到的所述原始数据进行分类处理，得到分类后数据；

将所述分类后数据代入数据指标算法中，进行数据转换，形成直观数据；以及，不断进行所述数据指标算法的验证；

使用所述直观数据构建用户画像；

根据所述用户画像判断是否能找到匹配的医学模型，若是，则对用户进行风险提醒；否则，告知用户未找到匹配的医学模型，根据用户样本特征通过机器学习算法构建新的医学模型；

根据所述新医学模型自行构建新数据指标算法，将所述新数据指标算法替换原数据指标算法。

2.根据权利要求1所述的一种医学诊断人工智能系统的自我学习方法，其特征在于，所述得到分类后数据后还包括：

将所述分类后数据存储至大数据平台数据池。

3.根据权利要求2所述的一种医学诊断人工智能系统的自我学习方法，其特征在于，根据所述新医学模型自行构建新数据指标算法，包括：

从所述大数据平台数据池中提取所述分类后数据；

根据所述新医学模型结合所述分类后数据自行构建新数据指标算法。

4.根据权利要求1所述的一种医学诊断人工智能系统的自我学习方法，其特征在于，所述原始数据采集，还包括：去除所述原始数据中的明显偏差数据；和/或，所述原始数据采集，通过智能终端不间断采集原始数据。

5.一种可自我学习的医学诊断人工智能系统，其特征在于，包括：

原始数据采集模块，用于进行医学诊断原始数据采集；

数据分类模块，用于将所述原始数据采集模块采集到的所述原始数据进行分类处理，得到分类后数据；

数据转换模块，用于将所述数据分类模块生成的所述分类后数据代入数据指标算法中，进行数据转换，形成直观数据；所述数据转换模块还用于不断进行所述数据指标算法的验证；

用户画像构建模块，用于使用所述数据转换模块形成的所述直观数据构建用户画像；

医学模型匹配判断模块，用于根据所述用户画像构建模块构建的所述用户画像寻找匹配的医学模型；

风险提醒模块，用于在所述医学模型匹配判断模块找到匹配的医学模型时，进行风险提醒；

新医学模型生成模块，用于在所述医学模型匹配判断模块没有找到匹配的医学模型时，告知用户未找到匹配的医学模型，并根据用户样本特征通过机器学习算法构建新的医学模型；

新数据指标算法构建模块，用于根据所述新医学模型生成模块生成的所述新医学模型自行构建新数据指标算法；

数据指标算法替换模块，用于将所述数据转换模块中的所述数据指标算法替换为所述新数据指标算法构建模块构建出的所述新数据指标算法。

6.根据权利要求5所述的一种可自我学习的医学诊断人工智能系统，其特征在于，还包括：大数据平台数据池，用于存储所述所述数据分类模块产生的分类后数据。

7.根据权利要求5所述的一种可自我学习的医学诊断人工智能系统，其特征在于，所述新数据指标算法构建模块包括：

分类后数据提取单元，用于在所述新数据指标算法构建模块前，从所述大数据平台数据池中提出所述分类后数据；

新数据指标算法构建单元，用于根据所述新医学模型生成模块生成的所述新医学模型结合所述分类后数据提取单元提取到的所述分类后数据自行构建新数据指标算法。

8.根据权利要求5所述的一种可自我学习的医学诊断人工智能系统，其特征在于，还包括：清洗模块，用于去除所述原始数据采集模块采集的所述原始数据中的明显偏差数据。

9.根据权利要求8所述的一种可自我学习的医学诊断人工智能系统，其特征在于，所述原始数据采集模块不间断采集医学诊断原始数据。

10.一种医学诊断人工智能装置，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时可用于执行权利要求1-4任一所述的方法。