(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210209263.8 (22)申请日 2022.03.03 (71)申请人 浙江树人 学院 （浙江树人 大学） 地址 310000 浙江省杭州市舟山 东路17号 (72)发明人 叶雪威　张雅轩　 (74)专利代理 机构 北京棘龙知识产权代理有限 公司 11740 专利代理师 张开 (51)Int.Cl. G16H 80/00(2018.01) G16H 50/20(2018.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 自助问诊方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种自助问诊 方法， 所述自助问 诊方法包括： 提供深度学习所需的数据库； 获取 用户的问诊信息； 通过比对所述数据库和所述问 诊信息， 识别所述问诊信息对应的问诊状态； 根 据所述问诊信息和所述问诊状态， 利用诊断模型 自动生成诊断建议； 以及根据所述诊断建议， 利 用治疗模型匹配对应的治疗 方案。 本发明还涉及 自助问诊系统， 包括： 数据库模块， 用于提供深度 学习； 输入模块， 用于提供问诊信息， 所述问诊信 息用于所述数据库的比对； 识别模块， 用于根据 所述比对的结果， 识别对应的问诊状态； 诊断模 块， 根据所述问诊状态自动生成诊断建议。 本发 明的自助问诊系统和方法可以在家庭或社区进 行使用， 且使用对象不仅仅限于患者， 可随时随 地操作方便了问诊者， 数据记录便携了医生和问 诊者及时查询。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 114596970 A 2022.06.07 CN 114596970 A 1.一种自助问诊方法， 其特 征在于， 所述自助问诊方法包括： 提供深度学习所需的数据库； 获取用户的问诊信息； 通过比对所述数据库和所述问诊信息， 识别所述问诊信息对应的问诊状态； 根据所述问诊信息和所述问诊状态， 利用诊断模型自动生成诊断建议； 根据所述诊断建议， 利用治疗 模型匹配对应的治疗方案 。 2.根据权利要求1所述的自助问诊方法， 其特征在于， 所述问诊信息包括图片信息、 视 频信息、 音频信息或数字信息中的一个或多个。 3.根据权利要求1所述的自助问诊方法， 其特征在于， 所述数据库包括面诊知识库和案 例收集库， 所述面诊知识库是 由提取的面诊特征与专家诊断的证型构成的； 所述案例收集 库由预先收集各种不同类型的案例构成。 4.根据权利要求1 ‑4中任一项所述的自助问诊方法， 其特征在于， 所述深度学习方法配 置为卷积神经网络方法。 5.根据权利要求1所述的自助问诊方法， 其特征在于， 所述问诊状态包括第 一问诊状态 和第二问诊状态， 所述诊断建议包括第一诊断建议和第二诊断建议， 其中， 所述第一问诊状 态对应所述第一诊断建议， 所述第二问诊状态对应所述第二诊断建议。 6.根据权利要求1所述的自助问诊方法， 其特征在于， 所述自助问诊方法还包括： 记录 所述问诊信息和所述问诊状态， 并且将所述问诊信息和所述问诊状态存入所述数据库， 通 过记录所述问诊信息和问诊状态， 训练所述诊断模型和所述治疗 模型。 7.一种自助问诊系统， 其特 征在于， 所述自助问诊系统包括： 数据库模块， 用于提供深度学习； 输入模块， 用于提供问诊信息， 所述问诊信息用于所述数据库的比对； 识别模块， 用于根据所述比对的结果， 识别对应的问诊状态； 诊断模块， 根据所述问诊状态自动生成诊断建议。 8.根据权利要求7所述的自助问诊系统， 其特征在于， 所述自助问诊系统还包括记录模 块， 用于记录所述问诊信息和所述问诊状态。 9.根据权利要求7所述的自助问诊系统， 其特征在于， 所述输入模块通过摄像头、 手动 输入的方式输入。 10.根据权利要求7 ‑9之一所述的自助问诊系统， 其特征在于， 所述自助问诊系统还包 括独立的扩展模块， 所述扩展模块设置于便携式通讯设备中， 以与所述自助问诊系统的其 他模块建立 一一对应的关系。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114596970 A 2自助问诊方法及系统 技术领域 [0001]本发明涉及人工智能相关领域， 更 具体地， 涉及自助问诊方法及自助问诊系统。 背景技术 [0002]“互联网+医疗 ”是当今发展的潮流和趋势。 在疫情期间， “互联网+医疗 ”的优势， 不 仅仅是因为它之于患者的便捷性， 还有它之于医护人员的便捷性。 “互联网+”本身带来的是 背后的大 数据的整理和运用， 可以更加精准和有效地分析病情， 进行诊断和治疗。 [0003]目前， 阿里健康医疗AI系统 “Doctor You"， 包括临床医学科研诊断平台、 医疗辅助 检测引擎等； 腾讯自建的首款医学影像产品 “腾讯觅影 ”， 用于辅助医生临床诊断和食管癌、 肺癌、 糖网病变等疾病的早期 筛查； 南京美桥科技的A I陪诊， 通过虚拟真人直接语音对话服 务。 然而它们的使用地点和使用者受到相应的 限制， 仅限于医院和 患者， 并且需要专业的设 备和专用系统作为支撑。 另外， 现有技术中， 通常只关注于看病的过程， 而缺乏后续疾病恢 复、 预防、 保持健康等内容。 发明内容 [0004]为解决以上技术问题， 本发明的第一方面提供了一种自助问诊方法， 所述自助问 诊方法包括： 提供深度学习所需的数据库； 获取用户的问诊信息； 通过比对所述数据库和所 述问诊信息， 识别所述问诊信息对应的问诊状态； 根据所述问诊信息和所述问诊状态， 利用 诊断模型自动生成诊断建议； 以及根据所述诊断建议， 利用治疗 模型匹配对应的治疗方案 。 [0005]可选地， 所述问诊信息包括图片信息、 视频信息、 音频信息或数字信息中的一个或 多个。 [0006]可选地， 所述数字信息包括血糖信息和/或血压信息 。 [0007]可选地， 所述数据库包括面诊知识库和案例收集库， 所述面诊知识库是由提取的 面诊特征与专家诊断的证型构成的； 所述案例收集库由预先收集各种不同类型的案例构 成。 [0008]可选地， 所述深度学习方法配置为卷积神经网络方法。 [0009]可选地， 所述问诊状态包括第一问诊状态和第二问诊状态， 所述诊断建议包括第 一诊断建议和 第二诊断建议， 其中， 所述第一问诊状态对应所述第一诊断建议， 所述第二问 诊状态对应所述第二诊断建议。 [0010]可选地， 所述自助问诊方法还包括： 记录所述问诊信息和所述问诊状态， 并且将所 述问诊信息和所述问诊状态存 入所述数据库。 [0011]可选地， 所述自助问诊方法还包括： 通过记录所述问诊信息和问诊状态， 训练所述 诊断模型和所述治疗 模型。 [0012]本发明的第二方面 提供了一种自助问诊系统， 所述自助问诊系统包括： [0013]数据库模块， 用于提供深度学习； 输入模块， 用于提供问诊信息， 所述问诊信息用 于所述数据库的比对； 识别模块， 用于根据所述比对的结果， 识别对应的问诊状态； 诊断模说　明　书 1/5 页 3 CN 114596970 A 3