<正>1解決方案的目標(biāo)和概述高尿酸血癥與痛風(fēng)已成為我國(guó)常見(jiàn)代謝性疾病,高尿酸血癥患病率高達(dá)13.3%,患病人數(shù)超過(guò)1.8億,痛風(fēng)患病率為1%～3%,患病人數(shù)超過(guò)2000萬(wàn),且呈明顯的年輕化趨勢(shì),正以每年9.7%的年增長(zhǎng)率迅速增加,常導(dǎo)致關(guān)節(jié)畸形、慢性腎衰及脂肪肝等靶器官損傷,甚至致殘、致死,縮短患者預(yù)期壽命。因此,高尿酸血癥與痛風(fēng)越來(lái)越受到社會(huì)大眾的關(guān)注, 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化博覽. 2020,(11)

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基于混合增強(qiáng)智能的平行痛風(fēng)智能診療體系框架

基于自主創(chuàng)建的平行痛風(fēng)智能診療體系框架，項(xiàng)目組融合了最新診療知識(shí)及27513例痛風(fēng)患者結(jié)構(gòu)化電子病歷等多源異構(gòu)醫(yī)療數(shù)據(jù)與多模態(tài)信息，構(gòu)建了高尿酸血癥與痛風(fēng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心，通過(guò)與深度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)推理模型深度融合，構(gòu)建了軟件定義的痛風(fēng)人工智能診療模型。該模型將實(shí)際診療過(guò)程中的“小數(shù)據(jù)”作為種子數(shù)據(jù)，利用深度模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成痛風(fēng)診療系統(tǒng)“數(shù)據(jù)模型”，將“數(shù)據(jù)模型”演繹為實(shí)際診療過(guò)程中特定目標(biāo)的“小知識(shí)”推薦給醫(yī)生，通過(guò)“人與系統(tǒng)知識(shí)融合”、數(shù)據(jù)閉環(huán)反饋，虛實(shí)互動(dòng)，平行執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)了痛風(fēng)診療知識(shí)的持續(xù)更新和診療過(guò)程的不斷優(yōu)化，成功創(chuàng)建國(guó)際首個(gè)虛實(shí)互動(dòng)、平行執(zhí)行的痛風(fēng)智能診療系統(tǒng)。如圖2所示。2.4 基于平行痛風(fēng)智能診療系統(tǒng)云平臺(tái)，打造線上線下結(jié)合的診療模式，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者的遠(yuǎn)程指導(dǎo)和管理


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