[发明专利]模拟患者以开发基于人工智能的医学方案

权利要求书

1.一种认知数据处理系统中的方法，所述认知数据处理系统包括至少一个处理器和至少一个存储器，所述至少一个存储器包括指令，所述指令由所述至少一个处理器执行以使所述至少一个处理器实现认知人工智能训练机制，所述认知人工智能训练机制用于模拟患者以开发基于人工智能的医学方案，其中，所述认知人工智能训练机制用于：

由所述认知人工智能训练机制的基于非图像的信息干扰引擎干扰形成被干扰的基于非图像的信息的来自真实患者数据集的真实患者的基于非图像的信息；

由所述认知人工智能训练机制的人工患者组装引擎利用所述被干扰的基于非图像的信息和所述真实患者的非被干扰的医学图像生成人工患者数据集中的人工患者数据；以及

由所述认知人工智能训练机制的训练引擎利用所述真实患者数据集中的真实患者数据和所述人工患者数据集中的人工患者数据，训练所述认知数据处理系统利用的学习算法的操作。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

由所述认知人工智能训练机制的医学图像干扰引擎对来自所述真实患者数据集的所述真实患者的医学图像进行干扰以形成被干扰的医学图像，其中来自所述真实患者数据集的所述真实患者的所述医学图像是利用所述被干扰的基于非图像的信息来干扰的；

由所述认知人工智能训练机制的所述人工患者组装引擎利用所述被干扰的基于非图像的信息和所述真实患者的所述被干扰的医学图像来生成所述人工患者数据集中的所述人工患者数据；以及

由所述认知人工智能训练机制的训练引擎利用所述真实患者数据集中的真实患者数据和所述人工患者数据集中的人工患者数据，训练所述认知数据处理系统利用的学习算法的操作。

3.根据权利要求2所述的方法，其中来自所述真实患者数据集的所述真实患者的所述基于非图像的信息是利用所述干扰的医学图像来干扰的。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其中所述真实患者的所述基于非图像的信息的所述干扰和所述真实患者的所述医学图像的所述干扰是基于模拟人工患者所需的一组需求的。

5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其中所述真实患者数据集包括已经针对一种医学失常进行测试并且已经对该医学失常具有阳性诊断或对该医学失常具有阴性诊断的真实患者。

6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其中，所述真实患者的所述基于非图像的信息的干扰和所述真实患者的所述医学图像的所述干扰包括：

利用对医学失常的阴性诊断来修改所述真实患者的所述基于非图像的信息和所述医学图像，使得所述被干扰的基于非图像的信息和所述被干扰的医学图像指示所述患者具有对所述医学失常的阳性诊断。

7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其中，所述真实患者的所述基于非图像的信息的所述干扰和所述真实患者的所述医学图像的所述干扰的所述干扰包括：

利用对医学疾病的阳性诊断来修改所述真实患者的所述基于非图像的信息和所述医学图像，使得所述被干扰的基于非图像的信息和所述被干扰的医学图像指示所述患者具有对所述医学疾病的阴性诊断。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，进一步包括：

由所述训练引擎反向传播更新，使得对其他真实患者的基于非图像的信息和医学图像的进一步干扰被修改，以提供未来的基于非图像的信息变化和所述医学图像变化的增加的准确性。

9.一种用于模拟患者以开发基于人工智能的医学方案的计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：

计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质能够由处理电路读取并且存储用于由所述处理电路执行以便执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法的指令。

10.一种计算机程序，所述计算机程序存储在计算机可读介质上并且能够加载到数字计算机的内部存储器中，所述计算机程序包括软件代码部分，当所述程序在计算机上运行时，所述软件代码部分用于执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。