[发明专利]一种基于神经网络分类器的儿科分诊方法及系统在审
| 申请号： | 201910420058.4 | 申请日： | 2019-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN110164549A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 秦晶;戴柯;徐兆红;赵肖斌 | 申请（专利权）人： | 南通奕霖智慧医学科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H40/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海申新律师事务所 31272 | 代理人： | 俞涤炯 |
| 地址： | 226200 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 神经网络分类器 身体状态数据 患儿 儿科 人工智能技术 结果生成 就医环境 问诊数据 医疗资源 有效配置 预先生成 症状数据 智能分诊 问诊 轻症 采集 时机 治疗 | ||
1.一种基于神经网络分类器的儿科分诊方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
步骤S1，对儿患进行初步问诊得到所述儿患的症状数据；
步骤S2，采集所述儿患的身体状态数据；
步骤S3，根据预先生成的神经网络分类器对所述问诊数据和所述身体状态数据进行处理得到相应的分诊结果；
步骤S4，根据所述分诊结果生成所述儿患的分诊报告；
步骤S5，根据所述分诊报告对所述儿患进行引导。
2.根据权利要求1所述的儿科分诊方法，其特征在于，所述身体状态数据包括生命体征数据和/或生命体格数据。
3.根据权利要求1所述的儿科分诊方法，其特征在于，所述分诊结果为所述儿患的病情严重程度；
所述病情严重程度包括重症和轻症。
4.根据权利要求1所述的儿科分诊方法，其特征在于，所述神经网络分类器为误差反向传播神经网络分类器。
5.根据权利要求4所述的儿科分诊方法，其特征在于，所述误差反向传播神经网络分类器设置于一服务器中，且所述服务器连接一儿科数据库；
所述误差反向传播神经网络分类器的生成方法包括：
步骤A1，于所述儿科数据库中获取若干儿患的所述症状数据和所述身体状态数据，以及与所述症状数据和所述身体状态数据对应的分诊结果；
步骤A2，将所述症状数据和所述身体状态数据作为输入，以对应的所述分诊结果作为输出，对所述误差反向传播神经网络模型进行训练并输出训练结果；
步骤A3，根据所述训练结果生成所述误差反向传播神经网络分类器。
6.一种基于神经网络分类器的儿科分诊系统，其特征在于，应用于如权利要求1-5中任意一项所述的基于神经网络分类器的儿科分诊方法，具体包括：
第一数据采集模块，用于对儿患进行初步问诊得到所述儿患的症状数据；
第二数据采集模块，用于采集所述儿患的身体状态数据；
数据处理模块，连接所述第一数据采集模块和所述第二数据采集模块，用于根据预先生成的神经网络分类器对所述问诊数据和所述身体状态数据进行处理得到相应的分诊结果；
报告生成模块，连接所述数据处理模块，用于根据所述分诊结果生成所述儿患的分诊报告。
7.根据权利要求6所述的一种基于神经网络分类器的儿科分诊系统，其特征在于，所述身体状态数据包括生命体征数据和/或生命体格数据。
8.根据权利要求6所述的一种基于神经网络分类器的儿科分诊系统，其特征在于，所述分诊结果为所述儿患的病情严重程度；
所述病情严重程度包括重症和轻症。
9.根据权利要求6所述的一种基于神经网络分类器的儿科分诊系统，其特征在于，所述神经网络分类器为误差反向传播神经网络分类器。
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