本發明專利技術公開一種智能處方生成裝置和智能處方生成系統，其中一實施例的智能處方生成裝置包括：數據獲取模塊用于獲取目標患者上傳的癥狀數據；數據分析模塊用于根據所述癥狀數據確定所述目標患者的體質證型和癥狀；處方匹配模塊用于在預設的藥品處方庫中選擇與所述體質證型和癥狀類型對應的藥品處方；處方調整模塊用于對所述藥品處方進行調整從而得到對應于所述目標患者的智能處方。本發明專利技術實施例的智能處方裝置通過數據獲取模塊接收的目標患者上傳的癥狀數據，數據分析模塊對癥狀數據進行分析確定體質證型和癥狀，處方匹配模塊和處方調整模塊根據體質證型和癥狀能夠實現處方的智能匹配和調整，有效提高處方匹配性和處方生成效率。成效率。成效率。
【技術實現步驟摘要】
一種智能處方生成裝置和智能處方生成系統
[0001]本專利技術涉及疾病管理系統領域。更具體地，涉及一種智能處方生成裝置和智能處方生成系統。
技術介紹
[0002]相關技術中，基于互聯網的線上醫療進入醫生和患者的生活，醫生入駐互聯網醫院平臺，利用碎片化的時間，為患者提供線上線上醫療服務。通常情況下，患者提交問診時，會錄入病情描述，附帶上傳歷史病歷等材料供醫生確認患者病情。為了更充分的了解患者病情，往往醫生要花費大量時間查看病歷資料，與患者圖文或視頻溝通聊天，才能得出準確的診斷結論。而到了開處方的時候，醫生需要挨個檢索藥品進行處方錄入。因此，完成一次線上診斷，需要花費大量的時間，無論是對于醫生還是患者，線上診療的效率低下，既不能給患者帶來優質的就醫體驗，也不能方便快捷的開展線上診療服務。
技術實現思路
[0003]本專利技術的目的在于提供一種智能處方生成裝置和智能處方生成系統，以解決現有技術存在的問題中的至少一個。
[0004]為達到上述目的，本專利技術采用下述技術方案：
[0005]本專利技術第一方面提供一種智能處方生成裝置，包括：
[0006]數據獲取模塊，用于獲取目標患者上傳的癥狀數據；
[0007]數據分析模塊，用于根據所述癥狀數據確定所述目標患者的體質證型和癥狀；
[0008]處方匹配模塊，用于在預設的藥品處方庫中選擇與所述體質證型和癥狀類型對應的藥品處方；
[0009]處方調整模塊，用于對所述藥品處方進行調整從而得到對應于所述目標患者的智能處方。
[0010]進一步的，所述癥狀數據包括文字形癥狀數據以及圖片形癥狀數據，
[0011]所述文字形癥狀數據包括目標患者基于預設的診斷問題填寫的文字內容以及數字分值；
[0012]所述圖片形癥狀數據為目標患者上傳的診斷部位圖片，
[0013]其中，所述診斷問題根據所述目標患者的填寫的文字內容不斷更新。
[0014]進一步的，所述數據分析模塊包括：
[0015]癥狀提取單元，用于基于自然語言處理技術從所述文字形癥狀數據中的文字內容以及所述診斷問題中提取所述目標患者的填寫的癥狀關鍵詞；
[0016]分值計算單元，用于根據所述文字形癥狀數據中的數字分值以及所述診斷問題中得到診斷分值；
[0017]圖片癥狀確認單元，用于將所述診斷部位圖片輸入到訓練的神經網絡診斷模型中得到圖片癥狀；
[0018]癥狀確認單元，用于根據所述診斷分值和所述癥狀關鍵詞確定所述體質證型，根據所述癥狀關鍵詞和所述診斷問題中確定伴隨體質，根據所述體質證型和所述癥狀關鍵詞確定所述目標患者的主治癥狀，所述主治癥狀和所述診斷分值以及和所述體質證型之間的相關性大于所述伴隨體質和所述診斷分值以及和所述體質證型之間的相關性。
[0019]進一步的，所述處方匹配模塊包括：
[0020]體質證型處方單元，用于根據所述體質證型從所述藥品處方庫中匹配體質證型處方；
[0021]主治癥狀處方單元，用于根據所述主治癥狀從所述藥品處方庫中匹配主治癥狀處方；
[0022]伴隨體質處方單元，用于根據所述伴隨體質從所述藥品處方庫中匹配伴隨體質處方；
[0023]圖片癥狀處方單元，用于根據所述圖片癥狀從所述藥品處方庫中匹配圖片癥狀處方。
[0024]進一步的，處方調整模塊包括自動調整單元，用于識別所述體質證型處方、主治癥狀處方、伴隨體質處方以及圖片癥狀處方中的重復藥品，將各個處方中的不良匹配項進行調整，以及根據所述目標患者填寫的癥狀數據調整各個處方中的藥品的類型和各個處方中的藥品的劑量。
[0025]進一步的，所述處方調整模塊還包括手動調整單元，用于根據所述數據分析模塊確定的體質證型和癥狀對所述自動調整單元調整的處方進行修改，以及根據所述目標患者填寫的癥狀數據和所述調整的處方修改藥品的類型和劑量。
[0026]進一步的，所述智能處方生成裝置還包括權限選擇模塊，用于響應于操作指令開啟所述裝置，以接收所述數據獲取模塊傳輸的癥狀數據、數據分析模塊輸出的所述體質證型和癥狀、所述處方匹配模塊輸出的所述藥品處方，從而進行所述藥品處方的調整。
[0027]進一步的，所述神經網絡診斷模型包括
[0028]特征提取網絡，用于通過多個卷積層對所述診斷部位圖片進行特征提取，得到所述診斷部位圖片的特征圖像；
[0029]池化層，用于壓縮所述特征圖像；
[0030]全連接層，用于對壓縮的所述特征圖像進行分類并輸出所述癥狀圖片。
[0031]進一步的，所述藥品處方庫包括中醫傳承知識庫系統、現代中醫知識與實踐數據庫、中醫機器人診療病例數據庫、中醫診療機器人自學習系統數據庫以及歷史處方數據在一個可選的實施例中，所述藥品處方庫包括中醫傳承知識庫系統、現代中醫知識與實踐數據庫、中醫機器人診療病例數據庫、中醫診療機器人自學習系統數據庫以及歷史處方數據庫；
[0032]或者
[0033]所述診斷部位圖片包括目標患者拍攝的照片或者檢測機構的檢測圖片。
[0034]本專利技術第二方面提供一種智能處方生成系統，包括：
[0035]至少一個本專利技術第一方面的智能處方生成裝置，以及
[0036]服務器，用于存儲智能處方生成裝置的各項數據，并利用所述癥狀數據和智能處方更新所述藥品處方庫。
[0037]本專利技術的有益效果如下：
[0038]本專利技術實施例的智能處方裝置，利用互聯網技術對目標患者提供智能處方，通過數據獲取模塊接收的目標患者上傳的癥狀數據，數據分析模塊對癥狀數據進行分析確定體質證型和癥狀，處方匹配模塊和處方調整模塊根據體質證型和癥狀能夠實現處方的智能匹配和調整，有效提高處方匹配性和處方生成效率。
附圖說明
[0039]下面結合附圖對本專利技術的具體實施方式作進一步詳細的說明。
[0040]圖1示出本專利技術一個實施例的智能處方生成裝置的結構示意圖；
[0041]圖2示出本專利技術一個實施例的診斷問題的示意圖；
[0042]圖3示出本專利技術一個實施例的數據分析模塊的結構示意圖；
[0043]圖4示出本專利技術一個實施例的處方匹配模塊的結構示意圖；
[0044]圖5示出本專利技術一個實施例的處方調整模塊的結構示意圖；
[0045]圖6示出本專利技術一個實施例的智能處方生成裝置的結構示意圖。
具體實施方式
[0046]為了更清楚地說明本專利技術，下面結合實施例和附圖對本專利技術做進一步的說明。附圖中相似的部件以相同的附圖標記進行表示。本領域技術人員應當理解，下面所具體描述的內容是說明性的而非限制性的，不應以此限制本專利技術的保護范圍。
[0047]本專利技術的第一個實施例提出一種智能處方生成裝置，如圖1所示，包括：
[0048]數據獲取模塊，用于獲取目標患者上傳的癥狀數據；
[0049]數據分析模塊，用于根據所述癥狀數據確定所述目標患者的體質證型和癥狀；
[0050]處方匹配模塊，用于本文檔來自技高網...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.一種智能處方生成裝置，其特征在于，包括：數據獲取模塊，用于獲取目標患者上傳的癥狀數據；數據分析模塊，用于根據所述癥狀數據確定所述目標患者的體質證型和癥狀；處方匹配模塊，用于在預設的藥品處方庫中選擇與所述體質證型和癥狀類型對應的藥品處方；處方調整模塊，用于對所述藥品處方進行調整從而得到對應于所述目標患者的智能處方。2.根據權利要求1所述的智能處方生成裝置，其特征在于，所述癥狀數據包括文字形癥狀數據以及圖片形癥狀數據，所述文字形癥狀數據包括目標患者基于預設的診斷問題填寫的文字內容以及數字分值；所述圖片形癥狀數據為目標患者上傳的診斷部位圖片，其中，所述診斷問題根據所述目標患者的填寫的文字內容不斷更新。3.根據權利要求2所述的智能處方生成裝置，其特征在于，所述數據分析模塊包括：癥狀提取單元，用于基于自然語言處理技術從所述文字形癥狀數據中的文字內容以及所述診斷問題中提取所述目標患者的填寫的癥狀關鍵詞；分值計算單元，用于根據所述文字形癥狀數據中的數字分值以及所述診斷問題中得到診斷分值；圖片癥狀確認單元，用于將所述診斷部位圖片輸入到訓練的神經網絡診斷模型中得到圖片癥狀；癥狀確認單元，用于根據所述診斷分值和所述癥狀關鍵詞確定所述體質證型，根據所述癥狀關鍵詞和所述診斷問題中確定伴隨體質，根據所述體質證型和所述癥狀關鍵詞確定所述目標患者的主治癥狀，所述主治癥狀和所述診斷分值以及和所述體質證型之間的相關性大于所述伴隨體質和所述診斷分值以及和所述體質證型之間的相關性。4.根據權利要求3所述的智能處方生成裝置，其特征在于，所述處方匹配模塊包括：體質證型處方單元，用于根據所述體質證型從所述藥品處方庫中匹配體質證型處方；主治癥狀處方單元，用于根據所述主治癥狀從所述藥品處方庫中匹配主治癥狀處方；伴隨體質處方單元，用于根據所述伴隨體質從所述藥品處方庫中匹配伴隨體質處方；圖片癥狀處方單元，用于根據所述伴隨體質從所述藥品處方庫中匹配圖片癥狀處方。5.根據權利要求4所述的智能處方生成裝置...
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙磊，李開羽，
申請(專利權)人：京東方科技集團股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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