[发明专利]一种基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统

说明书

本发明提出了一种基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统。包括：信息采集模块，用于采集呼吸系统感染的临床数据以及病原学数据，并建立呼吸系统感染分类标准信息库；认知模型模块，用于建立条件随机场模型，获取呼吸系统感染的待诊断临床数据以及待诊断病原学数据，计算呼吸系统感染分类标准信息库与待诊断临床数据以及待诊断病原学数据之间的条件概率数值；诊断模块，用于设定条件概率阈值，将该条件概率数值与条件概率阈值进行比较，当条件概率数值满足条件概率阈值时，生成对应的认知报告。本发明通过条件随机场模型来计算待诊断临床数据以及待诊断病原学数据，能够提高后续对呼吸系统感染认知的精确度，提升整个系统的速度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统。

背景技术

呼吸道感染一般分为上呼吸道感染、下呼吸道感染和胸膜腔感染等。上呼吸道感染分为病毒性(70-80％)、细菌性(占20-25％)；下呼吸道感染是最常见的感染性疾患，包括急性气管—支气管炎、慢性支气管炎、肺炎、支气管扩张等。

传统的呼吸系统感染主要采取呼吸系统感染实验诊断方法，也就是根据发病部位，选择适当的标本进行病原学检查，从而判断感染种类，了解心、肺功能和疗效观察等。具体来说，上呼吸道感染主要采取咽拭子或鼻咽拭子为样本进行检查；难以判断病因的下呼吸道感染，主要选择痰液或肺泡灌洗液；出现胸腔积液时，主要及时抽取送检等。由此可以看到，这种方法更多地依靠医生的经验因素，不仅费时费力不说，有些模棱两可、似是而非的特征信息和数据，有时让人无法判断或者做出正确的决定，往往会造成大量信息损失，从而导致漏报与错报，所以，亟需一种基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统，能够准确快速对呼吸系统感染进行判断。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统，旨在解决现有技术无法通过条件随机场模型以及正则表达式来提高疾病认知的精确度以及速度的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统，所述基于认知模型的呼吸系统疾病认知系统包括：

信息采集模块，用于采集呼吸系统感染的临床数据以及病原学数据，根据该呼吸系统感染的临床数据以及病原学数据建立呼吸系统感染分类标准信息库；

认知模型模块，用于建立条件随机场模型，获取呼吸系统感染的待诊断临床数据以及待诊断病原学数据，利用条件随机场模型计算呼吸系统感染分类标准信息库与待诊断临床数据以及待诊断病原学数据之间的条件概率数值；

诊断模块，用于设定条件概率阈值，将该条件概率数值与条件概率阈值进行比较，当条件概率数值满足条件概率阈值时，根据呼吸系统感染分类标准信息库生成对应的认知报告。

在以上技术方案的基础上，优选的，信息采集模块包括信息筛选模块，用于采集呼吸系统感染的临床数据以及病原学数据，所述临床数据包括：上呼吸道感染主要特征信息、下呼吸道感染主要特征信息以及胸膜腔感染主要特征信息，所述病原学数据包括：病原学主要特征信息，设定医院感染的判断范围以及非医院感染的判断范围，根据医院感染的判断范围以及非医院感染的判断范围对临床数据以及病原学数据进行判断。

在以上技术方案的基础上，优选的，信息采集模块包括信息标记模块，用于当临床数据以及病原学数据满足医院感染的判断范围时，将该临床数据以及病原学数据标记为医院感染；当临床数据以及病原学数据满足非医院感染的判断范围时，将该临床数据以及病原学数据标记为非医院感染。

在以上技术方案的基础上，优选的，信息采集模块还包括分类标准信息库建立模块，用于根据上呼吸道感染主要特征信息、下呼吸道感染主要特征信息以及胸膜腔感染主要特征信息建立三种不同类别集合，并组合在一起作为呼吸系统感染分类标准信息库。