科创中国

本发明提供一种骨关节损伤智能预警系统诊断模型动态优化系统和优化方法，解决现有骨关节疾病诊断方法中影像学方法成本高、微创方法给患者带来痛苦、听诊方法不够准确与智能；国内外基于骨关节信号的骨关节诊断多为理论阶段，瓶颈在于建立智能诊断模型以及难以动态优化的不足之处，本发明基于大数据分析、人工智能算法，结合物联网技术，设计了优化系统和优化方法。

与现有技术相比，本发明具备以下有益效果： 1.本发明基于骨关节运动信息通过人工智能算法提取骨关节的特征信号，将骨关节疾病诊断模型放在云服务器上，通过物联网技术，实现诊断模型的更新、优化，完成骨关节疾病的智能诊断，在云端进行大量的数据传输，处理，更新，不仅速度快，还不受制于本机性能，节约成本，同时可以实现诊断模型共享、降低了医疗诊断成本，避免集中处理，增加时间和人力成本。 2.本发明使用物联网技术，能够实时、共享、动态的将骨关节信息保存和更新；测试得到的骨关节信号包括患者骨关节的振动信号、噪声信号、姿态信号，数据量(即采集样本量)大且无法类比，使用人工智能算法提取骨关节信号在时域或频域中的特征值后，可以对各种骨关节疾病进行分类别作标记，并形成骨关节疾病智能诊断模型，实现不断迭代、学习的方式优化诊断模型，可解决目前骨关节疾病诊断的弊端，推进人工智能诊断技术的应用，低成本、有效、智能、准确诊断骨关节疾病，具有很好的实用价值。

临床上对于骨关节的诊断通常包括影像学方法、微创方法和听诊方法。mri(磁共振成像)等影像学检测方法是最为常用的技术手段，该方法能够实现对早期骨关节骨性关节炎的检测，但这些大型仪器设备成本高，不便于日常检查，同时有很多弊端。作为微创手段的关节镜检查能提供诊断的详细信息，但其对骨关节的反复切口，对患者造成痛苦，且不利于损伤疾病的恢复。骨关节听诊的方法通过听取患者骨骼内的声音，初步检查是否有异常等杂声，但存在无统一标准、受医生主观判断影响大等缺陷；研究探索低成本的无创骨关节损伤疾病检测新方法具有重要意义。

陈临溪，男，博士，二级教授，留美博士后，博士研究生导师，博士后合作导师，湖南省医学学科（心脑血管药理学）学科带头人（225人才工程），1995年在衡阳医学院获药理学硕士学位，2002年中山大学中山医学院获博士学位，2005-2007年在美国Johns Hopkins大学医学院做博士后，国际动脉硬化学会会员、国际心脏研究会中国分会会员、中国药理学会会员，中国药学会高级会员，国家自然科学基金通讯评议专家, 《Journal of Biochemistry and Molecular Biology Research》杂志编委；《药学学报》杂志编委，《中国药理学通报》杂志编委，《中国动脉硬化杂志》编委，《肿瘤药学》杂志编委，国际期刊《APSB》、《APS》、《ATVB》、《Cell Report》、《OpenBiology》、《The International Journal of Biochemistry & Cell Biology》《Acta Biochimica et Biophysica Sinica》《Chemotherapy》、《Apoptosis》、《Biofactor》、

本发明提供了一种骨关节损伤智能预警系统诊断模型动态优化系统和优化方法，避免目前骨关节疾病诊断的弊端，推进人工智能诊断技术的应用，提高了准确性，研究期间发表论文12篇，申请专利1项，培养研究生10名，2017年获省中医药学会科技进步二等奖。有一定创新性，技术优势显著，临床应用广泛，学术价值高，是一项前景广阔的实用成果，中国药理学会推荐本项目在全国推广应用。

1. 自行投资促进基础医学研究与临床医学实践的转化。

2. 结合特定医院的用药情况，结合引发肝肾严重不良反应/事件的病例分析，制定可能的针对特定药物的严重不良反应/事件转化及应用的相关指南，提高临床安全用药的水平，并归纳出可能指导新药研发的有效信息。

3. 向他人转让该科技成果。

4. 许可他人使用该科技成果。

5. 以该以该科技成果作价投资，折算股份或者出资比例。

6. 科技成果作为合作条件，与他人共同实施转化。

7. 其他协商确定的方式。