[发明专利]医疗平台在审
| 申请号: | 201980028324.7 | 申请日: | 2019-04-29 |
| 公开(公告)号: | CN112106127A | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
| 发明(设计)人: | 贾米·加西亚·吉拉尔德兹;法比安·怀斯 | 申请(专利权)人: | 克里赛利克斯有限公司 |
| 主分类号: | G09B1/00 | 分类号: | G09B1/00 |
| 代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;王艳春 |
| 地址: | 瑞士*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 医疗 平台 | ||
1.一种模拟手术对患者的身体的影响的计算机实现的方法,包括:
接收对手术的选择;
创建将受所述手术影响的所述患者的身体的至少部分的术前3D模型;
模拟所述手术对所述患者的身体的影响,并从所述术前3D模型生成多个术后3D模型,每个术后3D模型均表示在所述手术之后的不同时间处的所述患者的身体;以及
通过所述患者的静止图像或视频,显示所述术前3D模型和所述术后3D模型中的任一个。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述手术包括美容手术、修复手术、肥胖症治疗外科手术以及实施饮食和/或身体健康计划中的一种。
3.根据权利要求1所述的方法,还包括:
接收对所述手术的潜在并发症的选择;以及
模拟所述并发症对所述患者的身体的影响,并从所述术前3D模型或所述术后3D模型生成多个并发症后3D模型,每个并发症后3D模型均表示在所述并发症之后的不同时间处的所述患者的身体。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:
在训练数据集上训练机器学习系统,所述训练数据集包括在手术之后的不同时间处的多个患者的身体的至少部分的多个3D模型;以及
使用所述机器学习系统来模拟所述手术对所述患者的身体的影响。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:在所述手术完成之后,创建在所述手术之后的至少一个不同时间处受到所述手术影响的所述患者的身体的至少部分的至少一个3D模型,并将所述3D模型或每个3D模型添加到所述机器学习系统的所述训练数据集中。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述术后3D模型包括:表示紧接在所述手术完成之后的所述患者的身体的模型;以及表示在所述手术期间的选定时间处所述患者的身体的至少一个模型。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述术后3D模型包括:表示紧接在所述手术之后的所述患者的身体的模型;表示在从所述手术完全恢复之后所述患者的身体的模型;以及表示在所选择的干预时间处所述患者的身体的至少一个模型。
8.根据权利要求1所述的方法,还包括:通过所述患者的静止图像或视频,显示所述术前3D模型和所述术后3D模型中的任一个。
9.一种模拟医疗手术对患者的身体的影响的计算机实现的方法,包括:
在训练数据上训练机器学习系统以生成多个预测模型,所述训练数据包括由多个不同的医生执行的所述医疗手术对多个患者的身体的影响;
创建将受所述手术影响的所述患者的身体的至少部分的3D模型;
使用第一预测模型,生成在所述手术之后所述患者的身体的所述至少部分的第一修改3D模型,模拟由第一医生执行的所述手术的效果;以及
使用第二预测模型,生成在所述手术之后所述患者的身体的所述至少部分的第二修改3D模型,模拟由第二医生执行的所述手术的效果,以获得虚拟的第二意见。
10.一种获得用于医疗手术的患者许可的计算机实现的方法,包括:
接收对医疗手术的选择;
接收至少包括患者位置的患者信息;
基于所述患者位置和所述医疗手术,自动地确定所述患者的许可要求,并从大量的许可工作流(271)中检索满足所述许可要求的至少一个许可工作流;
自动地识别对所述患者进行关于所述医疗手术的教育所需的至少一个教育课程,并从大量的教育课程(270)中检索所述至少一个教育课程;
使用所述检索到的许可工作流或每个检索到的许可工作流以及所述检索到的教育课程或每个检索到的教育课程,自动地汇编教育和许可工作流,用于对所述患者进行关于所述医疗手术的教育,并用于捕捉患者对所述医疗手术的许可;
显示所述教育和许可工作流;
接收来自所述患者的许可的确认;以及
存储所述教育和许可工作流以及所述许可的确认。
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