(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 202210706164.0 (22)申请日 2022.06.21 (71)申请人 浙江中医药大学 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨 文路 548号 (72)发明人 温成平　黄琳　郑明智　谢志军　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 陈升华 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G16H 50/70(2018.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 一种面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗 系统 (57)摘要 本发明公开了一种面向中西医结合的痛风 智能辅助诊疗系统， 涉及智能医疗领域。 所述的 智能辅助诊疗系统包括知识提取模块， 辅助诊断 推理模块， 评估反馈模块和数据存储模块。 所述 的知识提取模块负责构造痛风知识图谱。 辅助诊 断推理模块负责结合历史标注数据学习预测模 型， 用于推理诊断， 预测患者痛风病程阶段， 并推 荐治疗方案。 评估反馈模块负责对诊治效果进行 评估， 用于反馈强化辅助诊疗系统， 提高系统的 智能化水平。 数据存储模块负责存储整个系统各 环节的数据。 本发明考虑了痛风的复杂性， 挖掘 多层次的痛 风相关知识， 联合中西医进行诊断预 测， 并构建反馈增强模块， 大大提高痛风辅助诊 疗系统的可靠性和智能化 程度。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 115148350 A 2022.10.04 CN 115148350 A 1.一种面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特 征在于， 包括： 知识提取模块， 负责提取现有古籍、 中外文文献、 治疗指南中的相关信息， 构造痛风知 识图谱； 辅助诊断推理模块， 包括离线训练和在线使用两个部分， 在离线训练阶段利用标注的 医疗数据和知识图谱， 训练得到预测模型； 在线使用部分， 输入患者病症及西 医检测结果， 进行推理诊断， 预测 患者痛风病程阶段， 推荐治疗方案， 并输出数据库中相似度最高的治疗 案例； 评估反馈模块， 负责收集专家诊断建议以及后期对患者治疗效果的收集， 根据专家知 识以及治疗评估结果， 通过强化学习的手段， 对所述辅助诊断推理模块中的预测模型进行 调整； 数据存储模块， 负责存储整个系统所需及产生的数据， 包括知识提取模块中相关的文 献资源及知识图谱； 辅助诊断推理模块中所需要的训练数据， 以及其产生预测模 型文件； 评 估反馈模块中， 对新患者情况输入数据、 专 家诊断结果以及治后评估数据。 2.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 所述 的知识提取模块包括文献知识提取、 专 家知识提取和指南知识提取。 3.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 所述 的预测推理模块包括离线学习训练、 相似病例展示、 分级 诊断输出和中药 药方推荐。 4.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 所述 的评估反馈模块包括专 家复诊诊断反馈和治疗效果评估反馈 。 5.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 所述 的数据存 储模块包括知识图谱 存储、 训练模型存 储和原始数据存 储。 6.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 负责 提取现有古 籍、 中外文 文献、 治疗指南中的相关信息， 构造痛风知识图谱， 具体包括： 模式层， 由中 医专家定义本体 类型， 包括命名实体分类和实体关系分类； 数据层， 对提取的电子病历数据进行人工标注， 利用标注好的样本， 使用序列标注算 法， 进行电子病历的自动标注， 识别出医学材料中的实体和实体关系， 然后保存到数据库 中。 7.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 所述 的辅助诊断推理模块中的预测模型通过对痛风病程分期划分。 8.根据权利要求1所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 其特征在于， 辅助 诊断推理模块中， 离线训练阶段， 预测模型是经过对包含输入症状 ‑病性证素 ‑病位证素 的 数据集进行训练而得到的； 在线使用阶段， 一方面， 输入患者数据， 使用关键字、 同义词匹配及语义理解技术提取 血清尿酸盐浓度、 关节肿痛部位及数量临床表现用于判断痛风病程分期的信息， 以及中医 症状信息， 基于提取到的信息， 评估痛风病程分期， 匹配该时期的基本诊疗方案； 另一方面， 根据中医症状， 使用预测模 型进行病性、 病位的证素预测， 证素根据判断出的证素查找痛 风 知识图谱， 使用痛风知识图谱推理给出中医药物； 最后将基本诊疗方案和痛风知识图谱推 理得出的药物结合， 形成推荐的诊疗方案 。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115148350 A 2一种面向中西医结 合的痛风智能辅助诊疗系统 技术领域 [0001]本发明涉及痛风智能辅助诊疗领域， 具体涉及一种面向中西医结合的痛风智能辅 助诊疗系统。 背景技术 [0002]随着科技的发展， 人们迫切期望将大数据技术和人工智能技术引入医疗领域， 为 医疗行业赋能。 现阶段针对专病研发相应的智能医疗产品具有更切实的意义， 通过收集专 家知识、 构建智能系统， 即可以提升专病的医疗水平， 也可以进一 步促进相关研究。 [0003]痛风是一种由单钠尿酸盐晶体(痛风石)沉积在关节和非关节结构中引起的， 间歇 性发作的慢性可治疗疾病。 痛风的自然病程可分为3个阶段： ①无症状性高尿酸血症； ②急 性痛风性关节炎反复发作， 间歇期无症状； ③慢性痛风性关节炎， 通常此阶段有明显的痛 风 石。 血清尿酸盐浓度升高(高尿酸血症)是痛 风发展的最重要危险因素。 美国、 欧洲以及国内 风湿病协会制 定了多部痛风诊疗指南， 指导临床应用降尿酸药以及抗炎镇痛药进行治疗。 其缺点在于副作用和并发症较多。 有研究表明， 中医药配合西药治疗痛风时具有增效减毒 的独特优势。 但是 由于缺乏经验丰富的中医专家， 痛风中西 医结合治疗方案还未得到广泛 应用。 [0004]鉴于痛风当前严峻的诊疗形势， 迫切需要构建专业的智能辅助诊疗系统。 针对痛 风治疗构建智能辅助诊疗系统面临诸多挑战： 一是， 缺少直接可借鉴和使用的智能诊疗系 统架构； 二是， 痛风相关中医药典籍繁多， 缺乏简单可行的诊疗指南， 知识提取困难； 三是， 单纯的中医诊疗手段已经难以适应现代化医疗发展需求， 如何在智能系统中有机的将中西 医结合起来是难点。 [0005]通过引入人工智能技术， 构建痛风智能辅助诊疗系统， 可以减少对相关中医专家 的依赖程度， 提高痛风诊疗 水平， 同时为痛风中药治疗相关研究提供支撑， 具有十 分重要的 实际应用价 值和理论 意义。 发明内容 [0006]本发明提出了一种面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统， 使得用户(医生)输 入患者症状快速得到诊断结果和推荐治疗方案， 且能够 对患者治疗后效果进 行持续跟踪评 估， 通过强化学习增强系统智能化水平。 [0007]本发明所述的面向中西医结合的痛风智能辅助诊疗系统主要包括以下几个模块： 知识提取模块， 辅助诊断推理模块， 评估反馈模块和数据存储模块。 所述的知识 提取模块负 责提取现有古籍、 中外文文献、 治疗指南中的相关信息， 构造痛风知识图谱。 辅助诊断推理 模块， 包括离线训练和在线使用两个部分， 在离线训练阶段利用标注的医疗数据和知识图 谱， 训练得到预测模型， 特别的通过对痛风病程分期划分， 实现不同时期的精细化预测； 在 线使用部分， 输入患者病症及西医检测结果， 进行推理诊断， 预测患者痛风病程阶段， 推荐 治疗方案， 并输出数据库中相似度最高的治疗案例。 评估反馈模块， 负责收集专家诊断建议说　明　书 1/5 页 3 CN 115148350 A 3