1.1.1 系統(tǒng)介紹
基于深度學(xué)習(xí)的智能臨床輔助決策系統(tǒng)是以智能決策引擎和醫(yī)學(xué)知識庫為核心，遵循疾病發(fā)生、發(fā)展的本質(zhì)原理，以新一代人工智能基礎(chǔ)理論體系為指導(dǎo)，采用基于本體的語義網(wǎng)絡(luò)、人工智能、深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等前沿技術(shù)對涉及疾病診療本質(zhì)的指南、文獻、醫(yī)療病歷等數(shù)據(jù)進行“學(xué)習(xí)”，自我完善知識庫、規(guī)則庫以及決策引擎模型，實現(xiàn)精準、高效地智能綜合分析與判斷、為醫(yī)生診療過程中所涉及的基本檢、診、治服務(wù)提供精準的解決方案推送。
基于深度學(xué)習(xí)的智能臨床輔助決策系統(tǒng)的服務(wù)流程以醫(yī)生為主要使用對象，面向診療過程，實現(xiàn)初診、復(fù)診等不同場景的應(yīng)用，其輔助功能主要為：幫助診療信息（患者癥狀、體征及輔檢）的標準采集；提供規(guī)范的診斷幫助，避免誤診漏診；幫助醫(yī)務(wù)人員及患者對疾病知識全面了解；幫助醫(yī)生快捷規(guī)范地完成病歷記錄；幫助管理者實現(xiàn)真實的統(tǒng)計分析和決策。
利用大數(shù)據(jù)、知識圖譜、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI技術(shù)，在醫(yī)生診療過程的各個環(huán)節(jié)實時提醒和推送，輔助醫(yī)生完成診療業(yè)務(wù)，提升醫(yī)生診療服務(wù)能力，規(guī)范診療行為、減少誤診漏診。
基于深度學(xué)習(xí)的智能臨床輔助決策系統(tǒng)以國家診療規(guī)范為標準、以人工智能技術(shù)為支撐，在數(shù)據(jù)核心層通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、推理模型等構(gòu)件各類庫，通過與其他醫(yī)療信息系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)互聯(lián)互通采集診療所需的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)核心層的智能推理引擎，實現(xiàn)快速、準確的智能綜合分析與判斷，通過數(shù)據(jù)服務(wù)總線提供智能問診策略、體格檢查、輔助檢查推薦、參考診斷依據(jù)策略以及治療建議的輔助服務(wù)。
系統(tǒng)采用了Spring MVC架構(gòu)，底層采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和圖形數(shù)據(jù)庫Neo4j結(jié)合的方式，通過Java語言來實現(xiàn)所有的功能。后臺深度學(xué)習(xí)引擎使用Python，結(jié)合谷歌的TensorFlow的框架，創(chuàng)建了智能學(xué)習(xí)的模型。集中式云平臺部署的B/S架構(gòu),支持Weblogic 或Tomcat中間件技術(shù)；支持XML和JSON格式數(shù)據(jù)傳輸，能與不同廠商的醫(yī)療信息化系統(tǒng)和信息相對接。
朗通醫(yī)學(xué)知識庫主要基于不斷更新的疾病臨床診療指南、臨床路徑、醫(yī)學(xué)教材等權(quán)威部門頒布的醫(yī)學(xué)資料，以及三甲醫(yī)院的歷史病歷數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘與人工整理審核相結(jié)合的方式，對醫(yī)學(xué)知識庫內(nèi)容進行結(jié)構(gòu)化、元素化梳理。目前，朗通醫(yī)學(xué)知識庫覆蓋常見癥狀670多個，癥狀同義詞700多個，常用體格檢查項目1200多項，常用檢驗檢查項目600多項，能夠?qū)?span lang="EN-US">750多種常見疾病進行智能推理。醫(yī)學(xué)知識庫主要以臨床診療指南為核心，后續(xù)將擴展引入英國的NICE指南。
AI推理引擎，通過指南文獻、臨床病歷等原始文本數(shù)據(jù)進行采集，利用自主研發(fā)的NLP技、大數(shù)據(jù)處理、醫(yī)學(xué)術(shù)語標注等技術(shù)，把與診療相關(guān)的如癥狀、體征等關(guān)鍵特征信息提取出來，形成知識圖譜，并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，生成多個不同應(yīng)用的醫(yī)學(xué)邏輯推理模型，用于輔助診療、智能導(dǎo)診/分診、異常檢驗指標解讀等不用場景的智能推送。應(yīng)用創(chuàng)新的知識發(fā)現(xiàn)和建模方法，使得輔助診療和臨床決策支持功能完全符合正規(guī)的臨床思維規(guī)范并契合最新的醫(yī)學(xué)發(fā)展趨勢。
1. 醫(yī)生信息推送：根據(jù)醫(yī)生相關(guān)科室、以及使用頻次等屬性為醫(yī)生推送關(guān)鍵信息。
2. 患者信息推送：將患者信息（健康檔案、歷史就診信息等）進行智能過濾，并根據(jù)導(dǎo)入信息進行其他關(guān)聯(lián)信息的推送。
3. 模糊搜索：可根據(jù)癥狀不同名稱描述進行模糊的關(guān)鍵字搜索。
系統(tǒng)會根據(jù)選入信息進行分析和推導(dǎo)，將醫(yī)生可能需要的問診信息推送給醫(yī)生，輔助醫(yī)生在診療各個節(jié)點中進行規(guī)范、標準的問診，問診可以根據(jù)患者實際情況和醫(yī)生的操作習(xí)慣從各個環(huán)節(jié)直接進入，具體問診功能如下：
1. 主訴&現(xiàn)病史：
（1） 癥狀關(guān)聯(lián)推送：根據(jù)已錄入癥狀，系統(tǒng)進行綜合分析和判斷，推送其他建議詢問的伴隨癥狀及癥狀詳細信息（如誘因、程度、性質(zhì)等）。
2. 既往史：
（1） 既往史關(guān)聯(lián)推送：根據(jù)已填選信息（如癥狀信息、體征信息等）推送建議詢問和常規(guī)詢問的既往史信息。
（2） 既往史自動識別：系統(tǒng)可自動識別分析患者歷史病歷信息，自動填充患者既往史部分信息，避免用戶重復(fù)錄入，避免診療疏漏。
3. 其他史
（1） 其他史關(guān)聯(lián)推送：根據(jù)已填選信息（如癥狀信息、體征信息等）推送建議詢問和常規(guī)詢問的其他史信息。
（2） 其他史自動識別：系統(tǒng)可自動識別分析患者歷史病歷信息，自動填充患者其他史部分信息，避免用戶重復(fù)錄入，避免診療疏漏。
4. 體征
（1）體征項目推送：根據(jù)已錄入信息推送可能需要進一步檢查的患者體征信息。隨著病史采集內(nèi)容的輸入，推送的內(nèi)容也會相應(yīng)的變化。
1.1.4.3.1 輔助檢驗策略
系統(tǒng)根據(jù)已有問診信息推送規(guī)范的、合理的檢查項目，用于輔助鑒別疾病診斷。
1. 實驗室檢查項目推送：根據(jù)已填選信息進行綜合分析和判斷，推送醫(yī)生可能的化驗項目。
2. 影像學(xué)檢查項目推送：根據(jù)已填選信息進行綜合分析和判斷，推送醫(yī)生可能的檢查項目。
1.1.4.3.2 輔助檢查策略
根據(jù)患者已填選信息（如癥狀情況、體征情況、檢查結(jié)果情況等一系列信息）進行綜合分析和判斷，根據(jù)判斷結(jié)果推送疑似診斷、可能診斷、警惕疾病等信息供醫(yī)生參考，輔助醫(yī)生進行診斷。同時系統(tǒng)為用戶提供疾病的診斷依據(jù)、診斷依據(jù)匹配情況、疾病百科等靜態(tài)醫(yī)學(xué)知識供參考，提升醫(yī)生的專業(yè)醫(yī)療水平。
1. 疾病診斷推薦：根據(jù)患者具體病情分析，推送疑似疾病診斷、可能的診斷、臨床診斷信息供醫(yī)生參考。
2. 危急重病提醒：系統(tǒng)根據(jù)患者病情進行分析和判斷，對于可能出現(xiàn)的危急重癥給予提醒和警示，避免診療疏漏而引起的重大醫(yī)療事故。
3. 診斷依據(jù)查看：將患者已有信息與醫(yī)學(xué)知識庫進行匹配，讓醫(yī)生對推送疾病的診斷依據(jù)及其符合情況一目了然。
4. 疾病百科知識推送：將國內(nèi)最新版標準的臨床診療指南及內(nèi)科學(xué)知識推送給醫(yī)生供參考和學(xué)習(xí)。
醫(yī)生對患者疾病做出診斷后，對診斷疾病進行相應(yīng)的治療，系統(tǒng)針對每種疾病為醫(yī)生提供了對應(yīng)的治療方案作為醫(yī)生治療參考，治療方案內(nèi)容包括：推薦藥物、治療處置、健康處方建議。
醫(yī)生使用本系統(tǒng)完成診療后，系統(tǒng)可以自動生成規(guī)范化的、可打印的、符合質(zhì)控要求的、高質(zhì)量的結(jié)構(gòu)化門診電子病歷。無需醫(yī)生診療完成后再次手動輸入門診病歷內(nèi)容，提高工作效率。臨床輔助診療系統(tǒng)的電子病歷符合衛(wèi)生部頒發(fā)的《病歷書寫規(guī)范》、《電子病歷共享文檔規(guī)范》、《電子病歷基本架構(gòu)與數(shù)據(jù)標準》、《電子病歷數(shù)據(jù)組與數(shù)據(jù)元標準》、《電子病歷基礎(chǔ)模板數(shù)據(jù)集標準》等標準規(guī)范。
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