[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

说明书

本发明公开了一种基于神经网络分类器的儿科分诊方法及系统，涉及人工智能技术领域。该分诊方法具体包括以下步骤：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。本发明具有以下有益效果：本发明基于神经网络分类器将重症与轻症患儿进行智能分诊，该分诊准确，缩短了候诊时间，为患儿争取治疗时机，同时创造了良好就医环境，并使医疗资源得到有效配置。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于神经网络分类器的儿科分诊方法及系统。

背景技术

神经网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络，BP神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。

儿科分诊是儿科门诊急诊工作的重要组成部分，而且是儿科门诊急诊工作的最初环节，其质量高低直接影响着儿童医院的形象，也在一定程度上决定着儿童医院所取得的社会效应。一名合格的儿科分诊护士的最基本要求是具备对患儿的爱心和良好的沟通能力，其次应该掌握尽可能多的专业知识，并能根据不同情况，选择不同的分诊方法。

由于儿科患儿发病急，病情变化快，不能自述病情，家属紧张，焦虑，文化层次不一，对患儿病情不能准确描述，以及对医院就诊程序陌生等，家属有时候会不理解，甚至发生过把一米栏都摔了的情况。作为一名儿科分诊护士，要求能准确对就诊患儿进行初步筛查，合理安排，力求做到分诊准确，秩序井然，缩短候诊时间，争取治疗时机，使患儿在就诊过程中，通过分诊护士的优质服务，快速选择正确的医生就诊。

儿科分诊就是将重症与轻症患儿等进行分流，使患儿保持良好的就诊秩序，为患儿及其家长创造良好的就医环境，也使有限的医疗资源得到合理的配置。

结合以上的分析，现开发出一款基于神经网络分类器通过自我训练来达到分诊的方法，解决现有儿科分诊的困难。

发明内容

本发明为了解决上述问题，现提出一种基于神经网络分类器的儿科分诊方法，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。

优选的，所述身体状态数据包括生命体征数据和/或生命体格数据。

优选的，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。

优选的，所述神经网络分类器为误差反向传播神经网络分类器。

优选的，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；