一种常见皮肤病网络辅助诊断系统的制作方法

本发明涉及一种诊断系统，特别是涉及一种常见皮肤病网络辅助诊断系统。

背景技术：

皮肤病是皮肤（包括毛发和甲）受到内外因素的影响后，其形态、结构和功能均发生变化、产生病理过程，并相应地产生各种临床表现的一类疾病。皮肤病的发病率较高，临床症状多比较轻，常不影响健康，但少数病情较重者甚至可以危及生命。当前常见皮肤病的诊断仍过度依赖于专业医生，这存在如下缺陷：一方面，由于许多皮肤病的外形类似、症状相仿，患者难以通过自诊来进行有效辨别，比如普通痣和黑色素瘤，患者若误将黑色素瘤认为是普通痣不加重视，则可能延误病情。而另一方面，常见皮肤病诊断工作给医生带来了大量重复性劳动，加大了医疗资源的紧张。

随着人工智能技术的爆炸式发展，尤其是深度学习技术在自然语言处理和图像识别领域的突破，其在各个传统领域的应用让人充满期待。然而，在医学领域，尤其是皮肤类疾病，尚未有成熟的商业产品进行智能辅助诊断。

技术实现要素：

本发明的目的就是提供一种常见皮肤病网络辅助诊断系统，能完全解决上述现有技术的不足之处。

本发明的目的通过下述技术方案来实现：

一种常见皮肤病网络辅助诊断系统，包括客户端和服务器端；客户端包括用户系统；服务器端包括文本智能处理系统、图片智能处理系统、综合评价系统和反馈系统；用户系统分别连接文本智能处理系统和图片智能处理系统，文本智能处理系统和图片智能处理系统分别连接综合评价系统，综合评价系统连接反馈系统，反馈系统连接用户系统。

进一步，文本智能处理系统包括依次连接的文本清洗模块、分词模块、命名实体识别模块和知识图谱链路推理模块。

进一步，图片智能处理系统包括依次连接的深度学习卷积神经网络框架和支持向量机分类模型。

进一步，综合评价系统用于对文本智能处理系统和图片智能处理系统的方案进行融合，得到加权后的统一评价模型。

进一步，反馈系统用于自动生成结构化答案，作为响应返回给用户系统。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

1.本系统提供了一种基于自然语言处理技术和图像识别技术的可用于常见皮肤病快速诊断的方案，是人工智能技术与医疗领域的交叉融合；

2.本系统可以搭载在用户手机上，方便广大用户进行自诊、预诊；并可为其它综合性医疗平台提供api，丰富其在皮肤病领域的功能；

3.本系统能囊括普通痣、黑色素瘤、带状疱疹、湿疹、痤疮、荨麻疹、牛皮癣、疣等多种常见皮肤疾病，并可根据需求进行类别的扩展。

附图说明

图1是本发明的结构示意图。

附图标记：用户系统1、文本智能处理系统2、图片智能处理系统3、综合评价系统4、反馈系统5。

具体实施方式

下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步的说明。

如图1所示，一种常见皮肤病网络辅助诊断系统，是一款基于人工智能技术的常见皮肤病网络辅助诊断系统，服务器端通过自动提取、识别用户端提交的皮肤病症状文本和图片信息，对可能存在的皮肤病种类进行判断，并反馈建议就诊方案和相关注意事项。提出了一种基于皮肤病症状文本抽取和知识图谱推理方案以及一种基于深度学习框架的皮肤病图像识别分类模型，并对两种模型进行了融合，提高了预测的准确率。

本系统采取客户-服务器网络架构，包括客户端的用户系统1和服务器端的文本智能处理系统2、图片智能处理系统3、综合评价系统4和反馈系统5。用户系统1分别连接文本智能处理系统2和图片智能处理系统3，文本智能处理系统2和图片智能处理系统3分别连接综合评价系统4，综合评价系统4连接反馈系统5，反馈系统5连接用户系统1。其辅助诊断全流程包括如下步骤：

1.数据上传。用户使用客户端的用户系统1上传疑似皮肤病病症处的照片，以及对病症的相关文字描述，如皮肤异常发生时间、身体状况、病症触感、病症大小和过敏史等。

2.文本智能自动处理。文本智能处理系统2由文本清洗、分词、命名实体识别、知识图谱链路推理等模块构成，并形成自动化文本处理流水线，从用户提交的文本信息中自动发现潜在的皮肤疾病线索。

3.图片智能自动处理。图片智能处理系统3由预训练的深度学习卷积神经网络框架、支持向量机（svm）分类模型等构成，并行成自动化图片处理流水线，输出与训练模型中最接近的皮肤疾病分类。

4.综合评价系统4。对上述两个模型方案进行融合，得到加权后的统一评价模型，最终确定与用户上传的文本和图片最近似的疾病。

5.反馈系统5。根据综合评价系统4给出疾病诊断，搜索知识图谱中该疾病的关系（如该疾病与相关治疗方案的关系、与饮食的关系等）和属性（如疾病的典型症状、周期等），并自动生成结构化答案，作为响应返回给用户系统1。

由此，本系统提供了一种基于自然语言处理技术和图像识别技术的可用于常见皮肤病快速诊断的方案，是人工智能技术与医疗领域的交叉融合。可以搭载在用户手机上，方便广大用户进行自诊、预诊；并可为其它综合性医疗平台提供api（应用程序接口），丰富其在皮肤病领域的功能。能囊括普通痣、黑色素瘤、带状疱疹、湿疹、痤疮、荨麻疹、牛皮癣、疣等多种常见皮肤疾病，并可根据需求进行类别的扩展。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

技术总结
本发明公开了一种常见皮肤病网络辅助诊断系统，包括客户端和服务器端；客户端包括用户系统；服务器端包括文本智能处理系统、图片智能处理系统、综合评价系统和反馈系统；用户系统分别连接文本智能处理系统和图片智能处理系统，文本智能处理系统和图片智能处理系统分别连接综合评价系统，综合评价系统连接反馈系统，反馈系统连接用户系统。本发明提供了一种基于自然语言处理技术和图像识别技术的可用于常见皮肤病快速诊断的方案，是人工智能技术与医疗领域的交叉融合。可以搭载在用户手机上进行使用，并可为其它综合性医疗平台提供API。能囊括普通痣、黑色素瘤、带状疱疹、湿疹等多种常见皮肤疾病，并可根据需求进行类别的扩展。

技术研发人员：董艺航;郭飞
受保护的技术使用者：颐保医疗科技（上海）有限公司
技术研发日：2019.03.21
技术公布日：2019.06.25