[发明专利]基于人工智能的医疗器械的临床有效性评估方法及系统

说明书

基于人工智能的医疗器械的临床有效性评估方法及系统，涉及医疗器械的临床有效性评估技术领域，包括：样本收集模块、预测模型、准确度验证模块、修正模块和评估模块，本发明通过采集各个医疗中心病患的临床数据，得到足够多的样本，并输入到预测模型中进行训练，采用预测模型在临床实验中评估基于人工智能的医疗器械的有效性，得到评估结果，整个过程只需要训练好预测模型，在评估过程中不需要专业的医师进行评估，整个评估过程简单，解决了目前采用人工智能技术的医疗器械进行有效性评估存在的评估过程效率低，受到医师专业度等因素的影响，导致评估结果不准确，评估不同种类的采用人工智能技术的医疗器械需要不同专业的医师来进行评估的问题。

技术领域

本发明涉及医疗器械的临床有效性评估技术领域，具体涉及基于人工智能的医疗器械的临床有效性评估方法及系统。

背景技术

人工智能医疗器械，是指采用人工智能技术的医疗器械，包括人工智能独立软件和人工智能软件组件等，其在辅助治疗、医学影像处理等领域的应用愈发广泛，已成为医疗器械行业的热点和焦点，在采用人工智能技术的医疗器械在上市使用前需要对其进行有效性测试，以避免出现检测结果错误，导致对病人误诊的问题，目前对于采用人工智能技术的医疗器械进行有效性评估采用的是通过进行临床试验后进行评价，得到临床数据后对临床数据进行分析评估得到评估结果，目前的评估过程需要多名医师进行判断评估，并统一评估意见后才能得到最终的评估结果，评估过程效率低，并且评估的过程受到医师专业度等因素的影响，导致对采用人工智能技术的医疗器械的评估不准确，并且评估不同种类的采用人工智能技术的医疗器械需要不同专业的医师来进行评估，导致评估过程麻烦。

发明内容

本发明实施例提供了基于人工智能的医疗器械的临床有效性评估方法及系统，通过采集各个医疗中心的病患的临床数据，并根据病患所患疾病的种类进行分类，得到样本集，将样本集输入到预测模型中进行训练，得到训练完成的预测模型，通过对训练完成的预测模型进行循环验证，避免预测模型输出错误的结果同时将每次预测错误的结果更正后当做样本输入预测模型中得到最终预测模型，采用预测模型在临床实验中评估基于人工智能的医疗器械的有效性，得到评估结果，整个过程只需要训练好预测模型，在评估过程中不需要专业的医师进行评估，整个评估过程简单，解决了目前采用人工智能技术的医疗器械进行有效性评估存在的评估过程效率低，受到医师专业度等因素的影响，导致评估结果不准确，评估不同种类的采用人工智能技术的医疗器械需要不同专业的医师来进行评估的问题。

基于人工智能的医疗器械的临床有效性评估方法，包括以下步骤：

S1，临床数据采集，分别采集不同医疗中心中病患的临床数据，将采集的临床数据根据不同的类型进行分类，分类完成后分别进行记录，形成数据样本集；

S2，预测模型训练，对步骤S1中得到的数据样本集进行预处理后输入神经网络进行训练，等待训练完成；

S3，预测模型验证，采集医疗中心病患的身体数据，对身体数据进行预处理后输入到训练完成的预测模型中，得到病患的诊断结果，同时医师对身体数据进行判断得到诊断结果并与预测模型得到诊断结果进行对比，得到比对结果；

S4，数据修正，根据步骤S3中得到的比对结果，在医师对身体数据进行判断得到诊断结果与预测模型得到诊断结果一致时，不进行修正，在医师对身体数据进行判断得到诊断结果与预测模型得到诊断结果不一致时，以医师对身体数据进行判断得到诊断结果为准，同时将比对结果不一致临床数据加入到样本集中输入到预测模型中继续进行训练；

S5，医疗器械评估，采用基于人工智能的医疗器械采集病患的身体数据后输出诊断结果，采集基于人工智能的医疗器械输出的诊断结果，同时将采集的病患身体数据输入到预测模型进行计算，得到诊断结果，通过对比预测模型得到诊断结果和基于人工智能的医疗器械输出的诊断结果，得到基于人工智能的医疗器械的有效性评估结果。