一种智能中医机器人软件架构的制作方法

文档序号:14680921发布日期:2018-06-12 22:14
本发明涉及中医学和大数据及人工智能结合应用领域,特别涉及一种智能中医机器人软件架构。
背景技术
:::中医是我国优秀的民族文化遗产,是我国的国粹。但是据资料显示:我国的著名中医人数已经从上世纪80年代的5000余名骤减到现在的不足500名。这说明我国中医药正陷入传承危机,而中医也并非在所有的疾病治疗上都占有优势。近年来,基于真实世界的临床研究模式和“大数据”理念日益受到重视,越来越多的研究人员将研究重点放在了疾病干预与结局指标相关关系上,这一转变以及计算机数据挖掘与分析技术的进步,无疑给中医理论与实践的进一步发展带来了重大契机。为此,基于中医机器人研究基础上,通过中医“望、闻、问、切”的标准与西医的“析、涌”,结合现代化仪器、微观和影像检查手段及合大数据挖掘分析技术,并综合分析医疗知识大数据,提供一种智能中医机器人的软件架构,使中医机器人对病人病情分析的更加精准,并合理的给出药方和康养方案。技术实现要素::本发明的目的旨在提供一种智能中医机器人软件架构,通过中医药数据库、健康大数据库和人工智能(AI),并结合中医典型诊断方法和西医方法,使诊断结果更加精准,达到中医规范化和智能化。为达到上述目的,本发明采取以下技术方案:一种智能中医机器人软件架构,包括智能语音交互指令模块,运动控制模块,诊治信息统计模块,中西医大数据计算模块,数据库管理模块,诊断结果输出模块;其中:智能语音交互指令模块,基于用户指令将图像、文字、神经元信号、图片等数据输入至中医机器人,通过机器人学习和计算分析后,输出现实需要的解决方案或依据,实现智能语音交互;进一步地,所述智能语音交互指令模块由声音采集录音模块、语音上传模块、语音识别模块、语义理解函数模块、数据库逻辑关系模块、TTS语音播放模块组成;其中:声音采集录音模块用于对使用者的语音输入信息进行录音,采集到的录音通过语音上传模块上传到云端,上传到云端的录音文件通过语音识别模块进行语音识别;部分云端识别的结果直接在云端通过语义理解函数模块进行理解并反馈,本地获取的云端识别结果通过中西医数据集模块并结合数据库逻辑获得反馈语言;最后文本反馈结果通过TTS语音播放模块转成语音反馈给使用者。运动控制模块,中医机器人识别到语音指令后自动唤醒,用于控制中医机器人进行动作的展示;进一步地,所述展示的动作包括点头、欢迎问好、抬头示意、转头、摇头、再见、拥抱等;坐诊机器人识别到“您好/你好”关键词后自动唤醒,调用运动控制模块中动作展示函数控制机器人进行点头、欢迎问好、抬手示意让用户坐下;在看病的过程中,根据需要机器人也会做出左右转头、摇头,再见,拥抱等动作。诊治信息统计模块,用于采集统计用户的个人信息、通过中医诊断方法及西医方法获得的生命大数据涌现出来的动态值;具体如下:个人信息的采集是通过中医机器人的语音提示,让用户将身份证置于智能IC卡发卡器的扫描区,读取到的信息通过SDK接口input至系统中;望是通过照相型的扫描仪对用户的面部、舌部图像采集后,通过传感器上传至系统数据库;闻是通过电子鼻对声音、气息进行采集分析;问是通过智能语音询问用户的病情,包括一般情况、主诉病症、既往史、现病史、个人生活史、家族遗传史等,结合问诊歌、八纲辩证、六经辩证、气血津液辩证分析现在的病证;切是通过传感器采集用户脉象数据信息,对于脉象信号及其峰型数据采用时域分析、频域分析、时频联合分析、系统辨识与参数估计、人工神经网络等方法进行识别分析;析是对用户血液尿液进行化验,通过传感器将得到的生化体系数据信息上传到系统;涌是用户生命大数据的实时动态分析,通过生命指标数据库来查看对比用户生命数据显示是否旺盛和有活力。中西医大数据计算模块,用于将统计到的所有用户数据存储到大数据库中综合进行实时分析,结合辨证施治及中医机器人数据库,在线机器学习及持续计算,最终给出治疗药方及建议的养生方案。进一步地,所述中医机器人数据库包括名老中医国医大师辩证经典库、病例库、正常人生命指标体征库、生命大数据库,中草药库、处方库。进一步地,所述中医机器人数据库中的数据使用MYSQL数据库和mangodb数据库进行结构化管理和键值数据存储。进一步地,所述中西医大数据计算模块是应用大数据集群Storm实时计算系统,将通过望闻问切析涌六种诊断方法采集到的数据信息,存储到Storm里进行实时分析、在线机器学习、持续计算。数据库管理模块,用于实时更新系统数据,进行数据库的维护工作,恢复、并发控制、完整性控制、安全性控制、系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制。诊断结果输出模块:用于诊断结果的输出,并对用户病情的综合分析后通过中医机器人语音说出诊断结果或者体质类型,打印处方信息或者养生方案,语音提示用户去药房开药或者按照打印出来的建议养生方案去调养身体。本发明应用于智能中医机器人在整个医疗诊断过程是人机智能交互的过程,对大数据的处理,综合诊断分析使得机器人集精密化、智能化,通过对过程实施检测、控制、优化、调度、管理和决策,实现了提高诊断质量、降低成本、减轻医生压力的功能,从而使基于中医药数据库、健康大数据库和人工智能(AI)的中医机器人,实现了中医规范化、标准化和智能化。本发明的有益效果在于:(1)本发明智能中医机器人软件架构中使用了大数据集群storm实时计算系统,具有低延迟、高性能、可扩展,容错性好,运维简单等优点,随着智能中医机器人业务的发展,数据量、计算量也将越来越大,该系统容错性好,Storm的部署简单从而运维相对也更简单。(2)本发明智能中医机器人软件架构中使用了MYSQL和mangodb数据库,结合大数据库,对统计的用户信息进行挖掘技术分析,内在相关性和发展预测分析,深入而全面的实现了对医疗流程的信息化管理、质量控制。(3)本发明智能中医机器人软件架构中各个模块相互作用与配合,实现了高效率的并行计算,在相对短的时间内计算复杂的问题,处理庞大的数据。(4)本发明智能中医机器人软件架构在数据的可移动性、安全性、可靠性等方面具备很大优势,在可见未来内不落后。附图说明:图1是本发明智能中医机器人软件架构的模块示意图;图2是本发明中智能语音交互指令模块的示意图;图3是本发明中智能语音交互指令模块实现人机交互示意图;图4是本发明智能中医机器人软件架构的数据处理流程图;图5是本发明应用于智能中医机器人坐诊实现的流程图。具体实施方式:下面结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。并且在不冲突的情况下,本说明书中的实施例及实施例中的特征可以互相结合。如图1所示,一种智能中医机器人软件架构,包括智能语音交互指令模块,运动控制模块,诊治信息统计模块,中西医大数据计算模块,数据库管理模块,诊断结果输出模块。具体如下:智能语音交互指令模块,基于用户指令将图像、文字、神经元信号、图片等数据输入至中医机器人,通过机器人学习和计算分析后,输出现实需要的解决方案或依据,实现智能语音交互。如图2所示,智能语音交互指令模块由声音采集录音模块、语音上传模块、语音识别模块、语义理解函数模块、数据库逻辑关系模块、TTS语音播放模块组成;其中:声音采集录音模块用于对使用者的语音输入信息进行录音,采集到的录音通过语音上传模块上传到云端,上传到云端的录音文件通过语音识别模块进行语音识别;部分云端识别的结果直接在云端通过语义理解函数模块进行理解并反馈,本地获取的云端识别结果通过中西医数据集模块并结合数据库逻辑获得反馈语言;最后文本反馈结果通过TTS语音播放模块转成语音反馈给使用者。智能语音交互指令模块配合了麦克风阵列,在用户向机器人打招呼之前,语音系统就一直处于监听状态,当麦克风的SDK接口监听到关键词“您好/你好”的数据信息后,即采集到了语音输入,并对输入信号进行滤波降噪得到脉冲数据流,存储在数据缓冲区中,数据流以每200毫秒的间隔上传到云平台,根据语音平台返回的数据判断停止录音时间和识别的数据,并将数据转化为文字输出即为识别结果,语音指令使得机器人自动唤醒,调用运动控制模块串口函数,且将语音信号转化为本地音频文件并结合TTS语音播放,向用户点头问好打招呼并进行自我介绍及询问用户需要什么帮助。从AI技术能力来讲,这是实现简简单单交互的过程,但是实际是需要具体技术的组件,比方说语音识别、语义理解、知识图谱等等,如图3所示,为人机交互比较完整的图谱,是从人发出声音,到被麦克风接收到,一直到最后形成反馈给到用户,整个这道链条有十几个环节,语音识别在感知计算的第三个环节。运动控制模块,中医机器人识别到语音指令后自动唤醒,用于控制中医机器人进行动作的展示。坐诊机器人识别到“您好/你好”关键词后自动唤醒,调用运动控制模块中动作展示函数控制机器人进行点头、欢迎问好、抬手示意让用户坐下;在看病的过程中,根据需要机器人也会做出左右转头、摇头,再见,拥抱等动作。诊治信息统计模块,用于采集统计用户的个人信息、通过中医诊断方法及西医方法获得的生命大数据涌现出来的动态值。其中:个人信息的采集是通过中医机器人的语音提示,让用户将身份证置于智能IC卡发卡器的扫描区,读取到的信息通过SDK接口input至系统中;望是通过照相型的扫描仪对用户的面部、舌部图像采集后,通过传感器上传至系统数据库;闻是通过电子鼻对声音、气息进行采集分析;问是通过智能语音询问用户的病情,包括一般情况、主诉病症、既往史、现病史、个人生活史、家族遗传史等,结合问诊歌、八纲辩证、六经辩证、气血津液辩证分析现在的病证;切是通过传感器采集用户脉象数据信息,对于脉象信号及其峰型数据采用时域分析、频域分析、时频联合分析、系统辨识与参数估计、人工神经网络等方法进行识别分析;析是对用户血液尿液进行化验,通过传感器将得到的生化体系数据信息上传到系统;涌是用户生命大数据的实时动态分析,通过生命指标数据库来查看对比用户生命数据显示是否旺盛和有活力。中西医大数据计算模块,用于将统计到的所有用户数据存储到大数据库中综合进行实时分析,结合辨证施治及中医机器人数据库,在线机器学习及持续计算,最终给出治疗药方及建议的养生方案。如图4所示,通过望闻问切析涌六种诊断方法采集的用户病情信息依次存储到分布式数据系统Storm进行实时分析,同时调用导入了名老中医国医大师辩证经典库、病例库、正常人生命指标体征库、生命大数据库,中草药库、处方库的MYSQL数据库,结合辨证论治、分子机制、生命运行规律,分别以取象比类的方法及结合现代生物医学采用数据挖掘方法,聚类分析、决策树、贝叶斯网络、神经网络和多实例学习和多标记学习等对疾病主症进行提取、结合中药配伍规律及用药与症状关系进行分析,最终通过数据库系统挖掘分析,形成“病征-药征”关联分析,综合分析后给出治疗药方及相应的养生方案。中西医大数据计算模块中分布式数据存储、实时分析storm集群:整个系统高速处理事件的过程是将拓扑Topology运行的程序提交给集群storm,Storm主要分为两种组件Nimbus和Supervisor,由集群中Nimbus的主控节点masternode分发代码,将采集到的数据实时分析的任务分配给Supervisor的工作节点workernode执行,并且一直处于监控状态。Zookeeper是Storm重点依赖的外部资源。Nimbus和Supervisor实际运行的Worker都是把心跳保存在Zookeeper上。Nimbus也是根据Zookeerper上的心跳和任务运行状况,进行调度和任务分配。Storm的Topology灵活的编程方式和分布式协调给系统带来了方便,采集的信息存储后低延迟响应,在毫秒级完成分析、并得到响应,而且能够随着数据量的增大而拓展。将从采集到的分散的、模糊的、大量的病情信息通过分布式数据存储storm的实时分析,进行直接和间接的数据挖掘分析后,调用知识数据库给出药方或者养生方案。MYSQL数据库存储结构化数据,在安装mysql之后,通过代码指令cmd->mysql-uroot-p->回车输入密码进入->建立数据库createdatabase,显示下当前的数据库showdatabases->use数据库名->createtable->将名老中医国医大师辩证经典库、病例库、正常人生命指标体征库、生命大数据库,中草药库、处方库均insert到各自相应的表中,然后切换数据库目录->showtables查看建立的表是否全面,选择查找表->sql查询select*from表名->exit退出。MYSQL数据库快速、多线程,采用多种数据类型,能对数据进行各种详细的查询等。该系统中数据库的丰富完善除了依靠在程序中手动导入数据信息外,智能中医机器人本身具有自主学习的能力,通过学习提升自己的储备,将云计算信息处理和信息分析与机器人结合,从而拥有了学习功能,利用云平台上的大量知识和信息资源,用户与机器人之间的人机交互和人机互动的原始数据会自动store到数据库。数据库管理模块:用于实时更新系统数据,进行数据库的维护工作,恢复、并发控制、完整性控制、安全性控制、系统缓冲区的管理以及数据存储的某些自适应调节机制。诊断结果输出模块:在中医机器人的旁边放置着一台打印机,连接在机器人的USB接口上,当结合大数据分析后,机器人会智能语音说出诊断结果或者体质类型,在此调用print函数,打印处方信息或者养生方案,语音提示用户拿着打印出来的药方去药房开药或者按照打印出来的建议养生方案去调养身体。该系统用于智能中医机器人坐诊时,实现的流程如图5所示,在机器人唤醒之后,根据用户的选择进入不同的流程:(1)在用户选择看病的情况下,直接进行个人信息统计及望闻问切析涌的数据采集,其中问诊是通过聊天的方式结合八纲辨证、六经辨证、气血津液辩证判断出用户的体质,再结合特性病症及统计到的望闻切析涌信息,最后结合大数据库综合分析后判断出病证及给出相应的处方;看病结束后用户可以继续聊天直到选择退出系统。(2)在体质判断后,如果用户没有特性的病症,那么直接给出用户的体质类型及相应的养生调理方案。(3)在机器人唤醒之后,没有用户的语音输入,那么语音系统自动退出当前系统处于监听状态等待下一个用户的唤醒。由上可知,本发明的系统应用于智能中医机器人中用于处理大数据,使整个人机交互过程机器人都是语音和用户进行交流,实现了智能化和规范化。当前第1页1 2 3 当前第1页1 2 3 
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