一种医疗服务系统及方法
【专利摘要】本发明涉及医疗信息的通信技术领域，尤其涉及一种医疗服务系统及方法。本发明通过采集患者的医疗图像，图像处理模块能够根据之前预存储的病情信息对医疗图像进行图像分析，从而获得诊断结果，同时，人工处理模块还可以人工的对医疗图像进行诊断，从而得出精确的诊断结果，上述技术方案能够节省患者的看病时间，方便患者及时的治疗。
【专利说明】
_种医疗服务系统及方法
技术领域
[0001]本发明涉及医疗信息的通信技术领域，尤其涉及一种医疗服务系统及方法。
【背景技术】
[0002]目前看病问题一直是一项重要的民生问题，患者去医院看病需要长时间的排队，浪费了患者较长的时间，有一些治疗起来较为简单的疾病可能不需要去医院进行复杂的治疗，患者可以在家中自彳丁治疗即可疫愈，如果患者去医院进彳丁治疗可能提尚医疗成本。
【发明内容】
[0003]针对现有技术存在的问题，现提供了一种医疗服务系统及方法。
[0004]具体的技术方案如下:
[0005]一种医疗服务系统，包括:
[0006]采集模块，用以采集医疗图像；
[0007]终端设备，与所述采集模块连接，获取并存储所述医疗图像，并且发送所述医疗图像；
[0008]云端服务器，与所述终端设备连接，接收并转发所述医疗图像；
[0009]图像处理模块，与所述云端服务器连接，所述图像处理模块预存储有病情信息，所述图像处理模块接收并利用所述病情信息处理所述医疗图像，输出一诊断建议信息；
[0010]人工处理模块，与所述图像处理模块连接，接收所述诊断建议信息，并且根据所述诊断建议信息人工输出诊断结果。
[0011 ]优选的，所述采集模块包括红外热像仪。
[0012]优选的，所述云端服务器包括至少一个子云端服务器和一个分别与各个所述子云端服务器连接的总云端服务器，所述子云端服务器与所述采集终端设备连接，所述总云端服务器与所述图像处理模块连接；
[0013]其中，子云端服务器用以存储所述医疗图像，并且转发所述医疗图像至总服务器；所述总云端服务器存储各个所述子云端服务器的医疗图像，并且所述总云端服务器转发所述医疗图像至所述图像处理模块。
[0014]优选的，所述云端服务器还与所述人工处理模块连接，所述云端服务器用以获取所述诊断结果，并且将所述诊断结果和所述医疗图像绑定后存储。
[0015]优选的，所述图像处理模块获取并存储所述诊断结果。
[0016]一种医疗服务方法，包括:
[0017]步骤SI，采集医疗图像；
[0018]步骤S2，一终端设备获取并存储所述医疗图像，并且发送所述医疗图像；
[0019]步骤S3，一云端服务器接收并转发所述医疗图像；
[0020]步骤S4，一图像处理模块接收所述云端服务器发送的医疗图像，并利用预存储的病情信息处理所述医疗图像，输出一诊断建议信息；
[0021]步骤S5，一人工处理模块接收所述诊断建议信息，并且根据所述诊断建议信息人工输出诊断结果。
[0022]优选的，所述步骤SI具体包括:
[0023]步骤Sll，红外热像仪采集所述医疗图像。
[0024]优选的，所述云端服务器包括至少一个子云端服务器和一个分别与各个所述子云端服务器连接的总云端服务器，所述步骤S3具体包括:
[0025]步骤S31，所述子云端服务器存储所述终端设备发送的医疗图像，并且转发所述医疗图像至总服务器；
[0026]步骤S32，所述总云端服务器存储各个所述子云端服务器的医疗图像，并且所述总云端服务器转发所述医疗图像至所述图像处理模块。
[0027]优选的，所述步骤S5之后还包括:
[0028]步骤S6，所述云端服务器接收所述人工处理模块诊断结果，并且将所述诊断结果和所述医疗图像绑定后存储。
[0029]优选的，所述步骤S5之后还包括:
[0030]步骤S7，所述图像处理模块获取并存储所述人工处理模块的诊断结果。
[0031 ]上述技术方案的有益效果是:
[0032]上述技术方案通过采集患者的医疗图像，图像处理模块能够根据之前预存储的病情信息对医疗图像进行图像分析，从而获得诊断结果，同时，人工处理模块还可以人工的对医疗图像进行诊断，从而得出精确的诊断结果，上述技术方案能够节省患者的看病时间，方便患者及时的治疗。
【附图说明】
[0033]图1为本发明一种医疗服务系统的实施例的结构示意图；
[0034]图2为本发明一种医疗服务方法的实施例的结构示意图；
[0035]图3为本发明采集模块中的红外探测仪的技术指标表；
[0036]图4为本发明云端服务器中结构化存储的医疗图像数据结构表。
【具体实施方式】
[0037]需要说明的是，在不冲突的情况下，下述技术方案，技术特征之间可以相互组合。
[0038]下面结合附图对本发明的【具体实施方式】作进一步的说明:
[0039]—种医疗服务系统，如图1所示，包括:
[0040]采集模块，用以采集医疗图像；
[0041 ]终端设备，与采集模块连接，获取并存储医疗图像，并且发送医疗图像；
[0042]云端服务器，与终端设备连接，接收并转发医疗图像；
[0043]图像处理模块，与云端服务器连接，图像处理模块预存储有病情信息，图像处理模块接收并利用病情信息处理医疗图像，输出一诊断建议信息；
[0044]人工处理模块，与图像处理模块连接，接收诊断建议信息，并且根据诊断建议信息人工输出诊断结果。
[0045]本实施例中，通过采集模块采集医疗图像，将医疗图像传输到终端设备，该终端设备可以是患者的计算机等终端，终端设备将医疗图像存储后传输到云端服务器，云端服务器可以是医疗点，医疗点将数据经过图像存储、医生的处理等简单操作，将医疗图像传递至图像处理模块和人工助理模块，通过图像处理模块的识别与模式匹配等处理，图像处理模块进行相关检索形成诊断、医疗或防疫建议，将建议结果传递给医生，由医生可操控的人工处理模块最终做出诊断、治疗或防疫的建议。
[0046]本发明一个较佳的实施例中，采集模块包括红外热像仪。
[0047]本实施例中，采集模块可以包括控制终端，红外热像仪和云台，其中，由控制终端发送指令，控制红外热像仪的机械运动，以调整到红外热像仪的最佳成像视角，由云台以及控制终端测算相关数据，以构成成像的最佳参数控制，有控制终端发送指令，进行医疗图像的拍摄，拍摄产生医疗图像，由控制终端进行与云台以及终端设备的通讯，实现医疗图像的传输。
[0048]本发明一个较佳的实施例中，云端服务器包括至少一个子云端服务器和一个分别与各个子云端服务器连接的总云端服务器，子云端服务器与采集终端设备连接，总云端服务器与图像处理模块连接；
[0049]其中，子云端服务器用以存储医疗图像，并且转发医疗图像至总服务器;总云端服务器存储各个子云端服务器的医疗图像，并且总云端服务器转发医疗图像至图像处理模块。
[0050]本发明一个较佳的实施例中，云端服务器还与人工处理模块连接，云端服务器用以获取诊断结果，并且将诊断结果和医疗图像绑定后存储。
[0051]上述实施例中，云端服务器中存储医疗图像和与之适配的诊断结果，方便用户从云端服务器即可现在之前即治愈的病例信息，节省了用户的看病时间。
[0052]本发明一个较佳的实施例中，图像处理模块获取并存储诊断结果。
[0053]图像处理模块通过获取诊断结果，并且将诊断结果与图像处理模块中的医疗图像进行绑定，充实了图像处理模块中的病例信息，便于后续图像处理模块能够给出更好的诊断建议信息。
[0054]上述实施例中，云端服务器需要存储医疗图像，云端服务器采用结构化存储的医疗图像数据结构，本实施例以图像采集的数据主要是红外医疗图像进行举例，为了保证医疗图像的数据安全，采用数据库的BLOB字段来存储这些医疗图像，并支持查询时显示和文件复原，利用PB编程语言0racle9i数据库存储技术，对图像选取、图像存储、图像显示等技术进行研究分析后可以实现数据库图像字段的存储和检索。
[0055]当医疗图像存储在数据库中以后，就可以删除在云端服务器硬盘上原来的临时文件，不需要复杂的二进制文件管理，且数据库可以存储在数据库服务器上，对医疗图像的共享非常方便。同时，由于医疗图像存储在数据库后，医疗图像的管理由数据库系统完成，因此医疗图像的安全性相对比较高。
[0056]—种医疗服务方法，如图2所示，包括:
[0057]步骤SI，采集医疗图像；
[0058]步骤S2，一终端设备获取并存储医疗图像，并且发送医疗图像；
[0059]步骤S3，一云端服务器接收并转发医疗图像；
[0060]步骤S4，一图像处理模块接收云端服务器发送的医疗图像，并利用预存储的病情信息处理医疗图像，输出一诊断建议信息；
[0061]步骤S5，一人工处理模块接收诊断建议信息，并且根据诊断建议信息人工输出诊断结果。
[0062]上述实施例中的图像处理模块是利用大量的某个领域专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题，是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统。利用人工智能技术和计算机应用技术，根据某领域专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
[0063]基于云计算的图像处理模块描述为:在医学领域里，运行于一系列通过各种网络连接的、紧密合作的疾病状态监测与诊断系统，实现分布式控制、资源共享、动态扩展、远程调度、专家诊断等多项功能，同时考虑系统的并发性、分布性、可靠性、安全性、共享性、保密性与智能性等特性的开放系统。
[0064]图像处理模块引入多个Agent技术，设计一个基于MAS的医学诊断决策图像处理模块的分布式体系框架，并通过使用带有用户请求的Agent在地理上分散的各个专家诊断Agent之间诊断的方式，以提供一种透明的、实时的诊断服务，实现对整个系统的组织和管理，同时改进传统的合同网模型，设计了一种分布式的诊断任务分配机制，以此提高任务分配的效率，增加诊断结果的精确性。
[0065]将MAS技术运用于分布式诊断专家系统，主要是解决多专家系统、多实验数据集成过程中出现的分布式、多源异构、共享、动态环境处理等集成问题。Agent技术具有自主性、智能性、交互性、反应性、主动性、社会性等特征，具体优势体现在:
[0066]①自治性:由于各个Agent是独立自治的，因此他们具有各自独立的知识库，可以将不同平台下的诊断异构数据，通过其专用的知识库转换成统一的格式。因为在不同的Agent之间，传递的是标准化后的诊断数据，而无须传递异构的数据，因此易于实现异构数据环境下的诊断图像处理模块的集成。
[0067]②效用最大化:这也是多Agent系统与一般分布式系统的最根本区别。在多Agent系统中可以存在多个Agent组同时为多个用户提供服务;每个Agent具有特定的知识和能力，通过管理Agent的组织管理。当多个专家节点之间进行交互时，Agent能够代表各节点以最大利益的方式进行工作，即效用最大化，从而提高整个诊断数据协同处理的效率。
[0068]③动态处理:采用多Agent技术，主要是为了创造一个即插即用的运行环境。在多Agent系统中，Agent之间的耦合关系非常松散。在这个环境中，诊断数据处理的相关节点可以随时连入或离开系统，而不至于影响或中断整个数据处理过程。这种即插即用的运行环境，增加了分布式图像处理模块数据协同处理的灵活性和可扩展性，减少了重新开发诊断图像处理模块相关集成系统的成本。同时这种动态加入和离开的工作模式，使各节点资源得到了充分的利用，从而有效地控制数据处理任务，提高诊断效率。
[0069]④透明性:由于分布式专家系统中各子专家系统节点都是独立的，其都已经存在了各自的业务应用系统，采用多Agent技术后，各节点不需要再为某一数据处理任务开发协同界面，Agent的协同对于节点是透明的，各节点只需要对自己所分配到的数据进行处理，其它的协同处理由Agent自行处理。
[0070]图像处理模块需要知识库来存放专家提供的知识，知识库中知识的质量和数量决定着图像处理模块的质量水平。知识获取是图像处理模块知识库是否优越的关键，针对医用红外热像仪，需要采集大量的不同年龄、地区、性别、人体部位等各种不同类型正常、异常机体的病理热像图片。尤其是罕见病例、疑难杂症等特殊情况下的疾病异常和异常程度发展的红外热图像的积累，更是医疗健康检查、精确判断病情甚至解决人类重大疫病的有效方法。只有通过对完备的知识库中信息和规则的反复匹配，才能对当前问题得出合理的推理，对医生的病情判断提供帮助。
[0071 ]本发明一个较佳的实施例中，步骤SI具体包括:
[0072]步骤Sll，红外热像仪采集医疗图像。
[0073]本实施例中，红外热像仪是采集模块关键的探测设备，红外热像仪是通过非接触探测红外能量(热量)，并将其转换为电信号，进而在显示器上生成热图像和温度值，并可以对温度值进行计算的一种检测设备。医用红外热像仪的硬件部分主要由光学系统、红外探测仪、热图采集与预处理电路以及图像显示和处理等模块组成，其中红外探测器是整个红外成像系统的关键。本申请可以采用TAU2 640非制冷红外探测仪。
[0074]TAU2 640非制冷红外探测仪技术指标如图3所示，TAU2 640非制冷红外探测仪采用的成像技术与照相机类似，由非晶硅电阻辐射计通过微桥结构连接到硅读出集成电路，将光信号转换为表征热辐射的图像电信号。即用镜头将目标成像在焦平面上成像，其每一个像元一一对应视场中的场元，成像时相当于“凝视”景物。克服了机械扫描的速度慢、复杂性尚、可靠性差的缺点。
[0075]TAU2 640非制冷红外探测仪不需要制冷，因此不需要制冷剂和高压气体或斯特林循环制冷装置。这使得本研究中的医用红外热像仪不仅具有性价比高、体积小、质量小、功耗小、整机工作寿命长和便于携带等优势，还不存在保养和维修等问题，更便于产品的推广使用。
[0076]本发明一个较佳的实施例中，云端服务器包括至少一个子云端服务器和一个分别与各个子云端服务器连接的总云端服务器，步骤S3具体包括:
[0077]步骤S31，子云端服务器存储终端设备发送的医疗图像，并且转发医疗图像至总服务器；
[0078]步骤S32，总云端服务器存储各个子云端服务器的医疗图像，并且总云端服务器转发医疗图像至图像处理模块。
[0079]本实施例中，子云端服务器可以是一个城市的子医疗点，总服务器可以是一个省或者更大区域的总医疗点，通过层级上传医疗图像的方式，便于各个具体的地区存储医疗图像，便于患者从子医疗点了解到医疗信息。
[0080]本发明一个较佳的实施例中，步骤S5之后还包括:
[0081]步骤S6，云端服务器接收人工处理模块诊断结果，并且将诊断结果和医疗图像绑定后存储。
[0082]本发明一个较佳的实施例中，步骤S5之后还包括:
[0083]步骤S7，图像处理模块获取并存储人工处理模块的诊断结果。
[0084]上述实施例中，为使用云计算技术，减轻计算压力，降低医疗成本以构建医生远程治疗，提高医用精度，惠及大众群体，本申请的一种实际应用场景可以是，病人或疑似病人通过红外热像仪拍摄医疗图片，并将医疗图像通过终端设备传递至社区、城镇、城市医疗点，即子云端服务器，社区、城镇、城市医疗点将病人或疑似病人信息传至总云服务器，并通过图像处理模块进行诊断给出诊断建议，人工处理模块根据医生的操作最终给病人诊断结果(诊断结果包括:治疗、防疫建议)，该诊断结果和医疗图像可以绑定成为治疗案例，将治疗案例同样传至图像处理模块以充实图像处理模块中的病情信息的病情信息库，同时还可以将治疗案例传输至服务器(子服务器和总服务器)，方便用户随时下载了解治疗案例。
[0085]综上，上述技术方案通过采集患者的医疗图像，图像处理模块能够根据之前预存储的病情信息对医疗图像进行图像分析，从而获得诊断结果，同时，人工处理模块还可以人工的对医疗图像进行诊断，从而得出精确的诊断结果，上述技术方案能够节省患者的看病时间，方便患者及时的治疗。
[0086]通过说明和附图，给出了【具体实施方式】的特定结构的典型实施例，基于本发明精神，还可作其他的转换。尽管上述发明提出了现有的较佳实施例，然而，这些内容并不作为局限。
[0087]对于本领域的技术人员而言，阅读上述说明后，各种变化和修正无疑将显而易见。因此，所附的权利要求书应看作是涵盖本发明的真实意图和范围的全部变化和修正。在权利要求书范围内任何和所有等价的范围与内容，都应认为仍属本发明的意图和范围内。
【主权项】
1.一种医疗服务系统，其特征在于，包括: 采集模块，用以采集医疗图像； 终端设备，与所述采集模块连接，获取并存储所述医疗图像，并且发送所述医疗图像； 云端服务器，与所述终端设备连接，接收并转发所述医疗图像； 图像处理模块，与所述云端服务器连接，所述图像处理模块预存储有病情信息，所述图像处理模块接收并利用所述病情信息处理所述医疗图像，输出一诊断建议信息； 人工处理模块，与所述图像处理模块连接，接收所述诊断建议信息，并且根据所述诊断建议信息人工输出诊断结果。2.根据权利要求1所述的医疗服务系统，其特征在于，所述采集模块包括红外热像仪。3.根据权利要求1所述的医疗服务系统，其特征在于，所述云端服务器包括至少一个子云端服务器和一个分别与各个所述子云端服务器连接的总云端服务器，所述子云端服务器与所述采集终端设备连接，所述总云端服务器与所述图像处理模块连接； 其中，子云端服务器用以存储所述医疗图像，并且转发所述医疗图像至总服务器;所述总云端服务器存储各个所述子云端服务器的医疗图像，并且所述总云端服务器转发所述医疗图像至所述图像处理模块。4.根据权利要求1所述的医疗服务系统，其特征在于，所述云端服务器还与所述人工处理模块连接，所述云端服务器用以获取所述诊断结果，并且将所述诊断结果和所述医疗图像绑定后存储。5.根据权利要求1所述的医疗服务系统，其特征在于，所述图像处理模块获取并存储所述诊断结果。6.一种医疗服务方法，其特征在于，包括: 步骤SI，采集医疗图像； 步骤S2，一终端设备获取并存储所述医疗图像，并且发送所述医疗图像； 步骤S3，一云端服务器接收并转发所述医疗图像； 步骤S4，一图像处理模块接收所述云端服务器发送的医疗图像，并利用预存储的病情信息处理所述医疗图像，输出一诊断建议信息； 步骤S5，一人工处理模块接收所述诊断建议信息，并且根据所述诊断建议信息人工输出诊断结果。7.根据权利要求6所述的医疗服务方法，其特征在于，所述步骤SI具体包括: 步骤SI I，红外热像仪采集所述医疗图像。8.根据权利要求6所述的医疗服务方法，其特征在于，所述云端服务器包括至少一个子云端服务器和一个分别与各个所述子云端服务器连接的总云端服务器，所述步骤S3具体包括: 步骤S31，所述子云端服务器存储所述终端设备发送的医疗图像，并且转发所述医疗图像至总服务器； 步骤S32，所述总云端服务器存储各个所述子云端服务器的医疗图像，并且所述总云端服务器转发所述医疗图像至所述图像处理模块。9.根据权利要求6所述的医疗服务方法，其特征在于，所述步骤S5之后还包括: 步骤S6，所述云端服务器接收所述人工处理模块诊断结果，并且将所述诊断结果和所述医疗图像绑定后存储。10.根据权利要求6所述的医疗服务方法，其特征在于，所述步骤S5之后还包括: 步骤S7，所述图像处理模块获取并存储所述人工处理模块的诊断结果。
【文档编号】G06F19/00GK106096254SQ201610395351
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月3日 公开号201610395351.6, CN 106096254 A, CN 106096254A, CN 201610395351, CN-A-106096254, CN106096254 A, CN106096254A, CN201610395351, CN201610395351.6
【发明人】田思, 徐璟, 李永平, 章晓敏
【申请人】宁波大红鹰学院