【嘉德点评】腾讯发明的医疗信息处理方法，可以实现病历信息与图像的特征融合以及分类，分类结果即为病情的诊断情况，因此可以用于辅助医生进行病情的诊断，从而提升了医疗图像分类的准确性，也便于医生开展诊断工作。
集微网消息，基于深度学习所进行的各类别识别，一直以来都是各应用场景下解决大量数据分的重要工具。在对图像所进行的分类预测中，根据所部署的应用场景不同，例如AI+医疗场景或者AI+智能驾驶，具体的实现方式也各不相同。
同时，随着诊疗设备类型的增多，不同诊疗设备所形成医疗影像的各种图像在不断产生，例如，随着病人病情的发展，需要在不同的科室中拍摄大量的医疗图像，面对这样情况，就需要借助于分类预测的执行实现大规模分类和识别。
现有技术中，常见的医学影像如CT、MRI等由于分辨率有限，无法作为诊断金标准的存在，而且很多具体体征信息如：血压大小或血细胞变化等无法利用普通仪器看清。因而，数据的局限性也决定了算法在数据上应用能够达到的上限，无法对医疗图像进行高精确度地分类。
而目前常用的医学电子病历虽然能够通过患者体征和问答形式采集到一些信息，如性别，年龄，血检指标，体温血压等生物信息，但具体体内不同位置信息如心脏大脑等出血或梗死病变往往只能通过影像判断。因此用病历诊断场景有限且细节体现的也有限，缺少了与医疗图像的结合，不仅影响了结合病历信息对医疗图像进行分类的精确度，也影响了医疗图像分类的辅助分析的准确性。
因此，在这种问题导向的前提下，腾讯在2020年3月16日申请了一项名为“医疗信息处理方法、装置、电子设备及存储介质”的发明专利（申请号：202010183038.2），申请人为腾讯科技（深圳）有限公司。
根据该专利目前公开的资料，让我们一起来看看这项医疗信息处理方法吧。
如上图，为这种医疗信息处理方法的布局环境示意图，在两个终端10-1和10-2上设置有能够执行不同功能的相应客户端，分别与用户进行交互。客户端通过网络300从服务器200中获取不同的相应目标对象的病历信息，有了病历信息就可以对医疗图像中的病灶位置进行分析，服务器在这个过程中担任数据传输以及提供医疗图像分类结果的角色。
此外，如图右上角所展示的内窥镜400，这是一种用于诊疗的工具，用于发现病人的病灶。当医生利用内窥镜的过程中，通过移动摄像头、切换放大倍率等操作反复观察意思的病灶区域，从而得到多视野的病理图片的集合，这些图像中也融合了内窥镜下特定视野的信息。
通过将这些数据传递到服务器中由医疗图像分类器进行进一步的处理，就可以辅助医生进行诊疗，避免医生在快移动内窥镜的过程中，忽略微小的病变区域，从而提供比单帧图片更多的信息来辅助医生诊断并发现微小病变区域。
不过需要说明的是，这里的内窥镜只是为了方便说明其工作的流程，医生用于诊疗的手段有多种，这里的内窥镜可以替换为其他的诊疗工具来提供数据，例如我们常见的CT图像以及心电图图像等。
如上图，为该专利提供的医疗信息处理方法的流程示意图，可以应用在带有医疗信息处理功能的专用终端、服务器以及服务器集群中。首先，医疗信息处理装置需要获取医疗信息中的病历信息以及诊断使用的医疗图像（同一病灶的不同医疗图像的集合）。
其次，医疗信息处理模块通过文字信息处理网络对病历信息进行处理，确定与病历信息相匹配的第一特征向量，方便后续的医疗信息处理模型使用。接着通过图像信息处理网络对医疗图像进行处理，确定与医疗图像相匹配的第二特征向量。
最后，融合第一、第二特征向量，就可以对医疗图像进行分类。具体的过程需要借助于人工智能分类算法，通过医疗信息处理模型中的第三因子分解网络对融合特征向量进行降维处理，并通过图像信息处理网络中的第三双层全连接层处理，再利用分类器层完成医疗图像的分类，以便于辅助医生进行诊疗。
以上就是腾讯发明的医疗信息处理方法，基于医疗信息中的病历信息以及医疗图像信息，借助于医疗信息处理模块，可以实现病历信息与图像的融合，从而输出医疗图像的分类结果，这个分类结果代表了不同病情的诊断结果，可以用于辅助医生进行病情的诊断，从而提升了医疗图像分类的准确性，也便于医生开展诊断工作。
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（校对/holly）
