具有X光检测功能的急救用手持诊断设备及诊断方法

1.具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，其特征在于，所述手持诊断设备至少包括
组装机头(6)和按照与所述组装机头(6)活动连接的方式与所述组装机头(6)实现数据连接
的智能移动终端(5)，其中所述智能移动终端(5)至少包括：
第一执行单元(1)，其被配置为基于在第一时刻获取到的与患者相关联的个人病情信
息，从诊疗信息数据库中检索确定包含至少一个条目的预测列表，并以该预测列表内的第
一条目指令所述手持诊断设备执行特定事件以生成第一医学影像；
其中，该诊疗信息数据库是通过在大数据支撑下对各个风险因素以及相结合的至少两
个风险因素分别与用户意外承受能力之间存在的关联性进行分析而建立；
其中，针对个人病情信息对诊疗信息数据可进行检索，以确定包含至少一个条目的预
测列表，其中每个条目即为属于同类型下的一个或多个相同诊疗历史数据信息，通过类型
的匹配能够按照一定排序规则得到符合该患者的状况的预测列表；
第二执行单元(2)，其被配置为在接收到该第一医学影像时确定该预测列表内的第二
条目并指令所述手持诊断设备执行特定事件以生成至少一个第二医学影像；
初步诊断单元(3)，其被配置为在医学影像分析结果与第二时刻得到的骨折风险评估
值之间的绑定关系满足预设关系判定条件时，输出所述预测列表内相对应的初步诊断结果
至手持诊断设备以及医疗服务平台；
其中，至少包括二次诊断过程，其为将至少包括初步诊断结果的综合信息经远程无线
的方式反馈至医师进行二次诊断以获取对初步诊断结果的采纳结果以及二次诊断结果；
其中，医学影像分析结果是基于对第二医学影像与第一医学影像相结合的方式综合对
患者情况进行初步诊断所得到的结果；
其中，骨折风险评估过程中至少包括在设定至少一个风险评估因子范围的条件下分别
对当前用户的个人病情信息内的相对应的风险评估因子进行加权计算处理并生成当前用
户的骨折风险评估值；
二次诊断单元(4)，其被配置为将至少包括所述初步诊断结果的综合信息经远程无线
的方式反馈至医师进行二次诊断以获取对所述初步诊断结果的采纳结果以及二次诊断结
果；
所述初步诊断单元(3)被进一步配置为将于第二时刻由用户确认的且允许进行更新的
所述个人病情信息进行骨折风险评估并将生成的骨折风险评估值与医学影像分析结果建
立绑定关系，并将该绑定关系与所述预设关系判定条件进行分析判定；
其中，在所述医学影像分析结果为预警状态和/或所述骨折风险评估值超出预设评估
值时，即为满足第一预设关系判定条件；在所述医学影像分析结果为非预警状态且所述骨
折风险评估值超出预设评估值时，即为满足第二预设关系判定条件；在所述医学影像分析
结果为非预警状态且所述骨折风险评估值未超出预设评估值时，即为满足第三预设关系判
定条件；
在满足第二预设关系判定条件或第三预设关系判定条件时对所述医学影像分析结果
执行误差分析过程，对于执行误差分析过程后的所述医学影像分析结果，结合于第三时刻
由用户确认的且允许进行更新的所述个人病情信息进行骨折风险评估后获得的骨折风险
评估值，两者建立绑定关系，并重新将该绑定关系与所述预设关系判定条件进行二次分析
判定，其中，
二次分析判定条件包括第一预设关系判定条件、第四预设关系判定条件以及第五预设
关系判定条件，其中，
在所述医学影像分析结果为非预警状态且所述骨折风险评估值超出预设评估值时，即
为满足第四预设关系判定条件；在所述医学影像分析结果为非预警状态且所述骨折风险评
估值未超出预设评估值时，即为满足第五预设关系判定条件；
所述误差分析过程至少包括以下步骤：
由诊断信息数据库获取的诊疗历史数据信息，按照包含有满足所述第二预设关系判定
条件的初次诊断结果和二次诊断结果的方式进行筛选；
并基于由若干个骨折类型确定的至少一个误差因子，对筛选后得到的诊疗历史数据信
息进行概率统计以生成与各个误差因子相对应的误差概率，所述误差概率表示为各个骨折
类型下，满足所述第二预设关系判定条件的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的情况的
发生概率；
对当前用户的所述医学影像分析结果匹配误差概率，在误差概率超出预设误差概率阈
值的情况下更新所述医学影像分析结果为预警状态并输出，在误差概率未超出预设误差阈
值的情况下将原医学影像分析结果输出。
2.如权利要求1所述的具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，其特征在于，所述组
装机头(6)上设置有各自的转动方向相对彼此垂直的第一转动控制部(11)和第二转动控制
部(12)，所述智能移动终端(5)用于接收所述条目以调取所述条目内的医学影像采集参数
并将其传输至所述第一转动控制部(11)和/或所述第二转动控制部(12)。
3.如权利要求1所述的具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，其特征在于，所述诊
断设备被进一步配置为经远程无线的方式与由其他用户使用的手持诊断设备和/或智能可
穿戴设备进行信息交互获取大量患者进行诊断时的诊疗历史数据信息，并基于至少一个预
设分类框架对该诊疗历史数据信息进行数据处理并为不同的预设分类框架建立与之相关
联的索引文件；
利用所述个人病情信息对多个索引文件进行排序学习，以使得在接收到检索请求时是
按照索引文件的优先排列顺序分别对预设分类框架进行检索，从而无需逐一地遍历所有所
述诊疗历史数据信息且快速地有优先顺序地反馈检索结果。
4.如权利要求1所述的具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，其特征在于，所述预
测列表中至少一个条目之间的排序方法至少包括以下步骤：
基于所述条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率并对
所述预测列表中至少一个条目进行排序，其中，
对于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率相同的两
个或多个条目之间，基于条目内的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的采纳率对其进行
排序，其中，
对于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率相同且条
目内的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的采纳率相同的两个或多个条目以彼此同序
数的方式进行排序。
5.如权利要求1所述的具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，其特征在于，所述骨
折风险评估过程中至少包括在设定至少一个风险评估因子范围的条件下分别对当前用户
的个人病情信息内的相对应的风险评估因子进行加权计算处理并生成当前用户的骨折风
险评估值，其中所述风险评估因子可以为意外类别、用户年龄性别、病历史和患处所在部位
中的一种或多种。
6.如权利要求1所述的具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，其特征在于，所述诊
断设备还被配置为基于由手持诊断设备获取到的用户当前地理位置信息生成符合推荐规
则的目标医院并提醒用户确认是否自行前往或请求支援，并且分别于第一时刻、第二时刻
以及第三时刻提醒用户确认是否需要更新所述个人病情信息。

具有X光检测功能的急救用手持诊断设备及诊断方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及医学急救技术领域，尤其涉及具有X光检测功能的急救用手持诊断设\n备及诊断方法。\n背景技术\n[0002] 在急救人员向院内急诊科医务人员交接前的急救过程，称为"院前急救"。随着社\n会经济的发展，目前院内急诊、急救的流程与技术已日渐完善和成熟。但院前急救工作，仍\n有待加强之处。目前的急诊模式一般为：伤病员或目击者呼救→急救中心接受呼救和调度\n出车→急救人员及救护车到达现场→急救人员对伤病员的现场诊治→伤病员搬运至救护\n车→转送医院途中的监护→抵达医院后急救人员向医院急诊科医务人员交接伤病员→急\n诊科医生重新对伤病员进行监测和评估→对伤病员的急诊处置(手术)或收入专科病区进\n一步诊治。现有急救模式的存在的弊端包括：现场急救和救护车上的救治尚无法得到院内\n专家的指导；医院的急诊部门在救护车到达之前无法了解将要到达的伤员数量与事件特\n征，因此就无法提前作好准备，常常错过最佳救治时间；大部分患者是在突发疾病或遇到事\n故后拨打紧急救援电话，发病地点主要集中在是在家中或事故现场。发生上述情况中，均需\n要急救中心派出院前急救组到达现场进行紧急救治，而有些患者因突发病地点距离急救服\n务半径过大，急救车往往并不能立即到达现场。尤其对于那些发病点距离医院较远的病人，\n距离从几公里甚至几千公里不等，病人去医院挂号找主治医生或医生去病人所在地都需要\n长距离旅行，不仅需要花费时间和金钱成本，加重了病人家庭的经济负担，还有些病重的病\n人并不适宜长途旅行。由此逐渐地发展出关于及时高效、能够减少急救突发状况的、在急救\n过程中采取有效的院前急救工作的远程医疗，通过远程医疗以期望能够解决目前急救中存\n在的缺陷。\n[0003] 远程医学是利用远程通信和信息技术向一定距离以外的病人提供医疗服务的新\n模式。成功地解决了远程会诊、远程教学和远程学术交流等，可以最大限度发挥大型医院的\n技术优势，解决偏远地区医疗技术力量不足的问题。远程医疗从广义上讲：使用远程通信技\n术、全息影像技术、新电子技术和计算机多媒体技术发挥大型医学中心医疗技术和设备优\n势对医疗卫生条件较差的及特殊环境提供远距离医学信息和服务。它包括远程诊断、远程\n会诊及护理、远程教育、远程医疗信息服务等所有医学活动。从狭义上讲：是指远程医疗，包\n括远程影像学、远程诊断及会诊、远程护理等医疗活动。远程医疗可以使身处偏僻地区和没\n有良好医疗条件的患者获得良好的诊断和治疗，如农村、山区、野外勘测地、空中、海上、战\n场等，也可以使医学专家同时对在不同空间位置的患者进行会诊。医疗水平有明显的区域\n性差别，特别是广大农村和边远地区，医疗水平落后且信息闭塞，因此此区域内的远程医疗\n更有发展的必要。而在远程会诊中，医学影像是必不可少的一部分。针对影像远程诊断建立\n的影像会诊系统也成为了远程会诊系统的重要组成部分。\n[0004] 中国专利(公开号为CN106021910A)公开了基于智慧医疗服务的远程疾病诊断系\n统，该系统包括用户病症信息采集系统、云端服务器、科室分配系统、远程会诊系统和远程\n医疗终端；用户病症信息采集系统与远程会诊系统通过网络进行信息交互；用户病症信息\n采集系统、科室分配系统和远程医疗终端通过网络与云端服务器进行信息交互；科室分配\n系统通过网络与远程会诊系统进行信息交互。通过对患者病症信息与过往病历信息、常见\n病病症信息的对比分析，实现初步诊断自动化，也为科室在与患者交互之前提供一定的参\n考资料，方便科室深入了解患者，提高会诊效率；患者通过就近的远程医疗终端可以方便的\n进行常规检查和取药，也可以足不出户的实现会诊和取药，体现了以患者为中心的智慧医\n疗理念。\n[0005] 该专利仅仅是将患者病症信息与过往病历信息、常见病病症信息进行对比分析，\n而对于骨折或扭伤这种隐匿性较强的损伤，往往在出现该状况的当下，大多数患者受伤后\n尚未疼痛感或明显的外观变化，在一开始的时候不会对这一情况多加在意，使得患者填写\n的自身病症信息具有时效性且较强的主观性，进一步地影响到初步诊断的结果，在实际应\n用中并不能实现科室在与患者交互之前提供一定的参考资料的有利效果。\n[0006] 因此综上仅仅只解决了偏远地区医疗技术力量不足的问题，而通常情况下，由于\n现场没有可供患者使用的体征检查设备，导致急救医生无法在到达任务地点前获取患者实\n时体征信息和病情信息，并且无法在前往任务地点过程中为患者及现场人员提供有效的自\n救指导。而单纯依靠患者家属远端主诉病情信息，仅仅基于该可靠性差的病情信息且无法\n获取病人既往医疗档案的情况下，远程急救医生无法给予远程诊断及有效的远程自救指\n导。例如，跟骨骨折是足部常见损伤，占全身骨折的1.5％，占所有跗骨骨折的60％，常由突\n然的高速冲击力作用于足跟引起的。最常见的损伤机制是机动车事故或由于高处坠落跟骨\n首先触地所造成。其往往因不同的个体表现出很大的差异，主要是由于骨折类型的不同及\n治疗方法的选择。有的跟骨骨折本应恢复较好，但由于诊断不及时，结果往往令人失望。\n[0007] 在平时的生活中很容易出现意外摔伤或扭伤，在出现该状况的当下，大多数患者\n受伤后很难自己判断是骨折还是扭伤，在一开始的时候并没有对这一情况多加在意，觉得\n这只是单纯的软组织损伤，只要多注意休息，那么就会消肿痊愈。即使能够通过远程医疗的\n方式和医师视频通话，医师也并不能只是从图像中确诊严重程度。患者如果忽视病情而继\n续坚持使用其患肢可能导致病情的进一步恶化，或是选择去配备有大型分立式X射线成像\n设备的大型医院，不仅成本昂贵，也会由于患者因行动不便或因时间和空间的限制而被进\n一步地延误其宝贵的治疗时间。此外临床工作中经常会发现，有时外伤发生的当下，经检查\n没有发生骨折，而过了一段时间才发现有骨折情况的存在。\n[0008] 往往只是通过将疑似患处的医学影像传输至医师手上，由医师对其进行诊断，但\n该过程中，不仅需要等待较长一段时间才能匹配到合适的骨科医师，而且有些可能出现漏\n诊的情况，例如对于经验不足的骨科医师难以辨识韧带结构是否损伤，对于在成年人中较\n为少见的前交叉韧带撕脱骨折易被忽略等。在医院内拍摄骨关节X线平片时，一般要求对投\n照的骨骼采取正位和侧位两个角度进行投照，尽量避免因投照角度的问题导致骨折不易诊\n断，然而对拍摄者要求正位拍摄和侧位拍摄，拍摄者难以理解并难以把握正确的投照角度，\n增大了医师诊断的难度且延长了诊断需要的时间。因为X线平片有相互重叠和遮挡的问题，\n所以通常会要求同一部位要由两个或两个以上的投照角度，投照角度不只是正位拍摄和侧\n位拍摄，还需要要求正斜位投照或其他特殊角度的方法。在骨关节X线平片中，一般要求对\n投照的骨骼采取正位和侧位两个角度进行投照，尽量避免因投照角度的问题导致骨折不易\n诊断。\n[0009] 中国专利(公开号为CN106326661A)公开了一种可实现远程诊断和远程控制的手\n持式超声诊断系统，包括：手持式b超，医生端app，远程医疗服务器和专家端app，其中医生\n使用手持式b超和医生端app，专家使用专家端app，远程医疗服务器用于向app端提供存储\n和查询服务。通过本系统，医疗专家可以对整个基层医生的操作过程进行监控和指导，根据\n医生上传的病人数据，判断病人的病情，提供准确的分析结果和诊断信息，指导医生规范的\n超声诊断流程，指导医生超声图像的参数调节，向基层医生定期推送超声知识培训信息，提\n高了医疗服务的效率，并有效解决基层医生的痛点。\n[0010] 该专利是通过上传的病人的如病人的id、姓名、年龄等基本信息，来确定用于指导\n操作者对医学影像进行调节的参数，该参数是脱离当前病人所处的实际情况而得到的只是\n具有普遍性的常规性的参数，不具有针对性和各异性，难以适应环境多变的室外环境以及\n不同体质患者。同时该医学影像的单次采集往往不能满足医师进行准确诊断的需求，尤其\n地对于拍摄骨关节X线平片，一般要求对投照的骨骼采取正位和侧位两个角度进行投照，尽\n量避免因投照角度的问题导致骨折不易诊断。例如，髌股关节是膝关节的重要组成部分，针\n对髌股关节不稳定、髌股关节退变等病患时，需要进行不同屈曲角度(如屈20度、30度、45\n度、60度、90度等)的轴位X线摄影，以了解髌骨的运动轨迹和相对位置。然而实质上往往不\n同的骨折情况下是需要从正斜位投照或其他特殊角度投照才能确诊的，该点对于经验不足\n的医师很容易被忽略。尤其是不同医师评阅医疗影像的经验和技术水平存在一定的差异\n性，对于骨折或扭伤这种隐匿性较强的损伤，导致诊断的准确性、分析结果可行度降低。此\n外，该专利手持端设备局限于使用者为有部分经验的医生，而对于在意外突发的当下使用\n者往往是无经验无操作常识的患者的照料者，照料者无法正确操作该手持端设备获得有利\n于医师诊断的医学影像，只是通过将疑似患处的医学影像传输至医师手上，由医师对其进\n行诊断，但该过程中，不仅需要等待较长一段时间才能匹配到合适的骨科医师，而且增大了\n医师诊断的难度且延长了诊断需要的时间。\n[0011] 此外，一方面由于申请人所理解的本领域技术人员与审查部门必然有所差异；另\n一方面由于发明人做出本发明时研究了大量文献和专利，但篇幅所限并未详细罗列所有的\n细节与内容，然而这绝非本发明不具备这些现有技术的特征，相反本发明已经具备现有技\n术的所有特征，而且申请人保留依据审查指南相关规定随时在背景技术中增加相关现有技\n术之权利。\n发明内容\n[0012] 针对现有技术之不足，本发明提供了具有X光检测功能的急救用手持诊断设备的\n诊断方法，至少包括，第一执行步骤，其基于在第一时刻获取到的与患者相关联的个人病情\n信息，从诊疗信息数据库中检索确定包含至少一个条目的预测列表，并以该预测列表内的\n第一条目指令所述手持诊断设备执行特定事件以生成第一医学影像；\n[0013] 第二执行步骤，其在接收到该第一医学影像时确定该预测列表内的第二条目并指\n令所述手持诊断设备执行特定事件以生成至少一个第二医学影像；\n[0014] 初步诊断步骤，其为在医学影像分析结果与第二时刻得到的骨折风险评估值之间\n的绑定关系满足预设关系判定条件时，输出所述预测列表内相对应的初步诊断结果至手持\n诊断设备以及医疗服务平台；\n[0015] 二次诊断步骤，其为将至少包括所述初步诊断结果的综合信息经远程无线的方式\n反馈至医师进行二次诊断以获取对所述初步诊断结果的采纳结果以及二次诊断结果。\n[0016] 根据一种优选实施方式，其中所述初步诊断步骤至少包括以下步骤：\n[0017] 将于第二时刻由用户确认的且允许进行更新的所述个人病情信息进行骨折风险\n评估并将生成的骨折风险评估值与医学影像分析结果建立绑定关系，并将该绑定关系与所\n述预设关系判定条件进行分析判定；\n[0018] 在所述医学影像分析结果为预警状态和/或所述骨折风险评估值超出预设评估值\n时，即为满足第一预设关系判定条件；在所述医学影像分析结果为非预警状态且所述骨折\n风险评估值超出预设评估值时，即为满足第二预设关系判定条件；在所述医学影像分析结\n果为非预警状态且所述骨折风险评估值未超出预设评估值时，即为满足第三预设关系判定\n条件。\n[0019] 根据一种优选实施方式，其中所述初步诊断步骤还包括以下步骤：\n[0020] 在满足第二预设关系判定条件或第三预设关系判定条件时对所述医学影像分析\n结果执行误差分析过程，对于执行误差分析过程后的所述医学影像分析结果，结合于第三\n时刻由用户确认的且允许进行更新的所述个人病情信息进行骨折风险评估后获得的骨折\n风险评估值，两者建立绑定关系，并重新将该绑定关系与所述预设关系判定条件进行二次\n分析判定，其中，\n[0021] 二次分析判定条件包括第一预设关系判定条件、第四预设关系判定条件以及第五\n预设关系判定条件，其中，\n[0022] 在所述医学影像分析结果为非预警状态且所述骨折风险评估值超出预设评估值\n时，即为满足第四预设关系判定条件；在所述医学影像分析结果为非预警状态且所述骨折\n风险评估值未超出预设评估值时，即为满足第五预设关系判定条件。\n[0023] 根据一种优选实施方式，该诊断方法至少包括用于建立所述诊断信息数据库的以\n下步骤：\n[0024] 经远程无线的方式与由其他用户使用的手持诊断设备和/或智能可穿戴设备进行\n信息交互获取大量患者进行诊断时的诊疗历史数据信息，并基于至少一个预设分类框架对\n该诊疗历史数据信息进行数据处理并为不同的预设分类框架建立与之相关联的索引文件；\n[0025] 利用所述个人病情信息对多个索引文件进行排序学习，以使得在接收到检索请求\n时是按照索引文件的优先排列顺序分别对预设分类框架进行检索，从而无需逐一地遍历所\n有所述诊疗历史数据信息且快速地有优先顺序地反馈检索结果。\n[0026] 根据一种优选实施方式，所述误差分析过程至少包括以下步骤：\n[0027] 由所述诊断信息数据库获取的所述诊疗历史数据信息，按照包含有满足所述第二\n预设关系判定条件的初次诊断结果和二次诊断结果的方式进行筛选；\n[0028] 并基于由若干个骨折类型确定的至少一个误差因子，对筛选后得到的诊疗历史数\n据信息进行概率统计以生成与各个误差因子相对应的误差概率，所述误差概率表示为各个\n骨折类型下，满足所述第二预设关系判定条件的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的情\n况的发生概率；\n[0029] 对当前用户的所述医学影像分析结果匹配误差概率，在误差概率超出预设误差概\n率阈值的情况下更新所述医学影像分析结果为预警状态并输出，在误差概率未超出预设误\n差阈值的情况下将原医学影像分析结果输出。\n[0030] 根据一种优选实施方式，所述预测列表中至少一个条目之间的排序方法至少包括\n以下步骤：\n[0031] 基于所述条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率\n并对所述预测列表中至少一个条目进行排序，其中，\n[0032] 对于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率相同\n的两个或多个条目之间，基于条目内的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的采纳率对其\n进行排序，其中，\n[0033] 对于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率相同\n且条目内的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的采纳率相同的两个或多个条目以彼此\n同序数的方式进行排序。\n[0034] 根据一种优选实施方式，所述骨折风险评估过程中至少包括在设定至少一个风险\n评估因子范围的条件下分别对当前用户的个人病情信息内的相对应的风险评估因子进行\n加权计算处理并生成当前用户的骨折风险评估值，其中所述风险评估因子可以为意外类\n别、用户年龄性别、病历史和患处所在部位中的一种或多种。\n[0035] 根据一种优选实施方式，所述诊断方法至少包括自动提醒步骤：基于由手持诊断\n设备获取到的用户当前地理位置信息生成符合推荐规则的目标医院并提醒用户确认是否\n自行前往或请求支援，并且分别于第一时刻、第二时刻以及第三时刻提醒用户确认是否需\n要更新所述个人病情信息。\n[0036] 根据一种优选实施方式，所述手持诊断设备至少包括组装机头和按照与所述组装\n机头活动连接的方式与所述组装机头实现数据连接的智能移动终端，其中所述智能移动终\n端至少包括：\n[0037] 第一执行单元，其被配置为基于在第一时刻获取到的与患者相关联的个人病情信\n息，从诊疗信息数据库中检索确定包含至少一个条目的预测列表，并以该预测列表内的第\n一条目指令所述手持诊断设备执行特定事件以生成第一医学影像；\n[0038] 第二执行单元，其被配置为在接收到该第一医学影像时确定该预测列表内的第二\n条目并指令所述手持诊断设备执行特定事件以生成至少一个第二医学影像；\n[0039] 初步诊断单元，其被配置为在医学影像分析结果与第二时刻得到的骨折风险评估\n值之间的绑定关系满足预设关系判定条件时，输出所述预测列表内相对应的初步诊断结果\n至手持诊断设备以及医疗服务平台；\n[0040] 二次诊断单元，其被配置为将至少包括所述初步诊断结果的综合信息经远程无线\n的方式反馈至医师进行二次诊断以获取对所述初步诊断结果的采纳结果以及二次诊断结\n果。\n[0041] 根据一种优选实施方式，所述组装机头上设置有各自的转动方向相对彼此垂直的\n第一转动控制部和第二转动控制部，所述智能移动终端用于接收所述条目以调取所述条目\n内的医学影像采集参数并将其传输至所述第一转动控制部和/或所述第二转动控制部。\n[0042] 本发明提供的具有X光检测功能的急救用手持诊断设备及诊断方法至少具有如下\n有益技术效果：\n[0043] (1)本发明所提供的诊断方法综合地分析了可能影响用户的意外承受能力的各个\n风险因素，即多个用户基本信息和多个环境情况信息等，并在大数据支撑下对各个风险因\n素以及相结合的至少两个风险因素分别与用户意外承受能力之间存在的关联性建立相应\n的诊疗信息数据库，基于该数据库即能为不同用户判定不同情形下是否可能具有潜在高风\n险度，在不过大增加分析过程的同时，对非预警状态的医学影像分析结果进行二次验证进\n行修正并及时地输出相应的初步诊断结果，能够为患者提供有效的且适应环境多变的室外\n环境以及不同体质患者的指导支援。同时通过至少两次分别地对医学影像采集减少采集医\n学影像次数的同时增大投照角度的有效性，能够满足医师进行准确诊断的需求，尤其是对\n于不同医师评阅医疗影像的经验和技术水平存在一定的差异性的情况下，对于骨折或扭伤\n这种隐匿性较强的损伤，为后续医师或专家进行二次诊断提供了可靠性准确性高的参考资\n料。\n[0044] (2)本发明提供的手持端设备不仅局限于使用者为有部分经验的医生，尤其对于\n在意外突发的当下使用者往往是无经验无操作常识的患者的照料者，照料者无法正确操作\n该手持端设备获得有利于医师诊断的医学影像的情况下，通过提供有效的医学影像采集参\n数以调节手持端设备投照角度，不仅无需再等待较长一段时间匹配到合适的骨科医师才开\n始采集医学影像，降低了医师或专家诊断的难度且缩短了诊断需要的时间，同时获取医师\n或专家对所述初步诊断结果的采纳结果来提高所述初步诊断结果的准确度。\n附图说明\n[0045] 图1是本发明提供的一种优选实施方式的手持诊断设备的简化结构连接侧视示意\n图；和\n[0046] 图2是本发明提供的一种优选实施方式的手持诊断设备的简化模块连接关系示意\n图。\n[0047] 附图标记列表\n[0048] 1：第一执行单元    2：第二执行单元        3：初步诊断单元\n[0049] 4：二次诊断单元    5：智能移动终端        6：组装机头\n[0050] 7：第二转动轴      8：手持架              9：第一转动轴\n[0051] 10：曲柄           11：第一转动控制部     12：第二转动控制部\n[0052] 13：支持架\n具体实施方式\n[0053] 下面结合附图对本发明进行详细说明。\n[0054] 实施例1\n[0055] 本实施例提供具有X光检测功能的急救用手持诊断设备的诊断方法。\n[0056] 如图2所示，具有X光检测功能的急救用手持诊断设备的诊断方法可以用于在现场\n急救和救护车上的救治尚无法得到院内专家的指导的情况下。具有X光检测功能的急救用\n手持诊断设备的诊断方法可以用于在医院的急诊部门在救护车到达之前无法了解将要到\n达的伤员数量与事件特征的情况下。或具有X光检测功能的急救用手持诊断设备的诊断方\n法可以用于在大部分患者是在突发疾病或遇到事故后拨打紧急救援电话，发病地点主要集\n中在是在家中或事故现场的情况下。或具有X光检测功能的急救用手持诊断设备的诊断方\n法可以用于在平时的生活中出现意外摔伤或扭伤，而出现该状况的当下多数患者受伤后很\n难自己判断是骨折还是扭伤的情况下。\n[0057] 该诊断方法至少包括第一执行步骤。第一执行步骤包括基于在第一时刻获取到的\n与患者相关联的个人病情信息。该个人病情信息至少包括年龄性别、病史、体质情况、骨质\n疏松程度、平时运动信息、地理位置信息等用户基本信息以及意外类型如跌倒、平地摔跤、\n体育活动、楼梯间摔落或猛烈撞击等、患处所在部位及患处外观表现、用户痛感等环境情况\n信息。个人病情信息中含有确定信息以及患处外观表现、用户痛感等不确定信息，不确定信\n息可能随着时间的变化而逐渐地或突发地变化，需要对不同时刻下的不确定信息进行采集\n并更新。\n[0058] 第一执行步骤包括从诊疗信息数据库中检索确定包含至少一个条目的预测列表。\n针对个人病情信息对诊疗信息数据可进行检索，以确定包含至少一个条目的预测列表。其\n中每个条目即为属于同类型下的一个或多个相同诊疗历史数据信息。通过类型等信息的匹\n配能够按照一定排序规则得到符合该患者该状况下的预测列表。确定预测列表内匹配率最\n高的第一条目。根据第一条目内包含的至少一个医学影像采集参数指示手持诊断设备执行\n特定事件。该特定事件可以为提示操作手持诊断设备的患者或医护人员进行医学影像采\n集，或是指示手持诊断设备按照输出的医学影像采集参数进行调节以备后续影像采集。优\n选的，该诊疗信息数据库是通过在大数据支撑下对各个风险因素以及相结合的至少两个风\n险因素分别与用户意外承受能力之间存在的关联性进行分析而建立的。诊疗信息数据库可\n以智能移动终端5与多个现有技术中的医院信息系统通过无线连接实现彼此信息交互，获\n取由医院信息系统提供的多个诊疗历史数据信息。诊疗历史数据信息可以是对医师为患者\n进行诊断治疗整个过程的一个信息采集汇总。诊疗历史数据信息包括与用户的个人病情信\n息相当的多种信息。诊疗历史数据信息至少包括用户年龄、性别、病史、患处所在部位、发生\n的意外类型和骨密度等，以及用户的个人信息或体质信息或病情信息等相关联的信息，以\n及病史中的病情类型、医学影像采集参数、初次诊断结果、二次诊断结果以及二次诊断结果\n是否采纳初次诊断结果等多元子信息。\n[0059] 在用户未使用提供的诊断设备之前，当前用户使用的智能移动终端5通过无线连\n接的方式自动地与其他用户使用的智能移动终端5进行信息交互，或与其他智能移动终端5\n的诊疗信息数据库进行信息交互，并通过当前用户的个人病情信息与数据库内多个案例之\n间的匹配情况，对多个案例进行先后排序得到预测列表。该预测列表能够在发生紧急事故\n的情况下自动采集更新个人病情信息，由此能够再次地更新，提高匹配的准确率。由于用户\n的个人病情信息中除开患处所在部位以及发生的意外类型是不确定的，其他相关联的信息\n均是已定的能够预先分析计算得到相应匹配率的。由此在用户使用提供的诊断设备的初期\n阶段，用户通过向智能移动终端5提供个人信息，以完善诊疗信息数据库内与当前用户相关\n联的个人病情信息，由于智能移动终端5与多个医院信息系统之间进行信息交互，基于当前\n用户的个人基本信息能够调取出医院信息系统内与之匹配的当前用户的病史情况，并将其\n一并存储到当前用户的个人病情信息内，由此能够增大预测列表的匹配准确率和数据处理\n速率。并且根据平时的数据比对排序后，推送其预测列表至智能移动终端5，以此对用户当\n前状态易患病症进行提醒，以达到用户在平时生活中也能对易患病症进行预防。\n[0060] 第一执行步骤包括以预测列表内的第一条目指令手持诊断设备执行特定事件以\n生成第一医学影像。具体地，根据第一条目内包含的至少一个医学影像采集参数指示手持\n诊断设备执行特定事件。由于第一条目作为预测列表内与当前用户情况最为相近的条目，\n其中诊疗历史数据信息内至少包含为其他用户提供过的确诊用的医学影像采集参数，通过\n要求当前用户在同一医学影像采集参数下进行影像采集，能够判定其匹配率最高的第一条\n目是否与当前用户的实际情况相符合。\n[0061] 该诊断方法至少包括第二执行步骤。第二执行步骤包括在接收到该第一医学影像\n时确定该预测列表内的第二条目并指令手持诊断设备执行特定事件。优选的，第二执行步\n骤包括确定该预测列表内的第二条目并指令手持诊断设备执行特定事件。由于在接收到该\n第一医学影像时即能立即地对其进行分析并输出分析结果，通过将其分析结果与第一条目\n内相关信息进行比对确定两者是否符合。在两者相符合的情况下，所述第二条目即为第一\n条目，并提供不同于第一医学影像的医学影像采集参数的且用于第二医学影像采集的医学\n影像采集参数，由此能够进一步地验证第一条目是否符合当前用户，同时进一步地检测能\n够确诊当前用户的严重程度。在两者不符合的情况下，提取所述根据预测列表内的排列于\n第一条目后的，且符合第一医学影像的分析结果的第二条目，具体地根据第二条目内提供\n的医学影像采集参数采集第二医学影像。优选地对第一医学影像进行分析处理后提取分析\n结果内的主要特征，将其与预测列表内的多个条目分别地进行比对分析，确定预测列表内\n匹配率最高的第二条目。优选地医学影像采集参数至少包括要求当前用户将患肢置于不同\n的体位下比如弯曲膝盖一定角度或脚踝平伸。特定事件即为对患处进行投照采集医学影\n像。\n[0062] 根据第二条目内包含的且不同于由第一条目提供的医学影像采集参数之间的医\n学影像采集参数，指示手持诊断设备执行特定事件以获取医学影像。对医学影像进行分析\n处理后提取其中的特征，将其与预测列表内的多个条目分别地进行比对分析，确定预测列\n表内匹配率最高的第三条目以获得第三条目下的医学影像分析结果。其中，第一条目、第二\n条目及第三条目可以为同一条目，也可以是第一条目与第二条目为同一条目且不同于第三\n条目，也可以是第二条目与第三条目为同一条目且不同于第一条目，也可以是第一条目与\n第三条目为同一条目且不同于第二条目。\n[0063] 该诊断方法至少包括初步诊断步骤，其为在医学影像分析结果与第二时刻得到的\n骨折风险评估值之间的绑定关系满足预设关系判定条件时，输出预测列表内相对应的初步\n诊断结果至手持诊断设备以及医疗服务平台。该诊断方法至少包括二次诊断步骤，其为将\n至少包括初步诊断结果的综合信息经远程无线的方式反馈至医师进行二次诊断以获取对\n初步诊断结果的采纳结果以及二次诊断结果。其中，医学影像分析结果是基于对第二医学\n影像与第一医学影像相结合的方式综合对患者情况进行初步诊断所得到的结果。优选的，\n对于医学影像如何地进行分析诊断可以是通过中国专利公开号为CN108305248A提供的一\n种骨折识别模型的构建方法准确地判断骨折的类型及区域位置，或是中国专利公开号为\nCN107361842A提供的医用图像诊断装置以及图像处理方法，或是中国专利公开号为\nCN108520519A提供的一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质利用骨折检测模型在\n目标图像中检测骨折区域已得到医学影像分析结果。\n[0064] 由此，本发明所提供的诊断方法综合地分析了可能影响用户的意外承受能力的各\n个风险因素，即多个用户基本信息和多个环境情况信息等，并在大数据支撑下对各个风险\n因素以及相结合的至少两个风险因素分别与用户意外承受能力之间存在的关联性建立相\n应的诊疗信息数据库，基于该数据库即能为不同用户判定不同情形下是否可能具有潜在高\n风险度，在不过大增加分析过程的同时，对非预警状态的医学影像分析结果进行二次验证\n进行修正并及时地输出相应的初步诊断结果，能够为患者提供有效的且适应环境多变的室\n外环境以及不同体质患者的指导支援。同时通过至少两次分别地对医学影像采集减少采集\n医学影像次数的同时增大投照角度的有效性，能够满足医师进行准确诊断的需求，尤其是\n对于不同医师评阅医疗影像的经验和技术水平存在一定的差异性的情况下，对于骨折或扭\n伤这种隐匿性较强的损伤，为后续医师或专家进行二次诊断提供了可靠性准确性高的参考\n资料。\n[0065] 根据一种优选实施方式，初步诊断步骤至少包括以下步骤：将于第二时刻由用户\n确认的且允许进行更新的个人病情信息进行骨折风险评估并将生成的骨折风险评估值与\n医学影像分析结果建立绑定关系，并将该绑定关系与预设关系判定条件进行分析判定。优\n选的，骨折风险评估值与医学影像分析结果建立绑定关系，可以为同一个用户的骨折风险\n评估值和医学影像分析结果相互绑定，彼此对应。例如在骨折风险评估值更新时需要向用\n户提示确认医学影像分析结果是否更新，如医学影像分析结果未更新则将更新后的骨折风\n险评估值与原医学影像分析结果建立新的绑定关系。\n[0066] 初步诊断步骤至少包括以下步骤中的一个或多个相组合：在医学影像分析结果为\n预警状态和/或骨折风险评估值超出预设评估值时，即为满足第一预设关系判定条件；在医\n学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值超出预设评估值时，即为满足第二预设关\n系判定条件；在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值未超出预设评估值时，\n即为满足第三预设关系判定条件。\n[0067] 其中，在医学影像分析结果为预警状态和/或骨折风险评估值超出预设评估值时，\n即为满足第一预设关系判定条件。在医学影像分析结果为预警状态和/或骨折风险评估值\n超出预设评估值时，医学影像分析结果中可以确定患者发生骨折的情况即为预警状态。而\n对患者进行骨折风险评估后针对患者的个人体质病史等，判断其骨折风险评估值超出预设\n评估值。此时即为满足第一预设关系判定条件。输出预警信息警示患者不可再使用患处，并\n同时提供相应的自救指导建议以及为患者连接在线咨询的医师或专家为其提供二次诊断\n结果。\n[0068] 其中，在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值超出预设评估值时，\n即为满足第二预设关系判定条件。在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值超\n出预设评估值时，医学影像分析结果中可以确定患者未检查发生骨折的情况即为非预警状\n态。而对患者进行骨折风险评估后针对患者的个人体质病史等判断其骨折风险评估值超出\n预设评估值。此时即为满足第二预设关系判定条件。例如虽然未检查发现骨折情况，但综合\n考虑到医学影像由非专业的操作者进行拍摄且拍摄环境处于室外以及对于年迈或有骨折\n史或意外事故严重等多影响因素，会导致骨折风险评估值相应的增大而超出预设评估值，\n当前用户仍具有潜在风险，所以即使在满足第二预设关系判定条件的情况下，也会对用户\n进行警示不可再使用患处，以及为患者连接在线咨询的医师或专家为其提供更为专业的二\n次诊断结果。\n[0069] 其中，在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值未超出预设评估值\n时，即为满足第三预设关系判定条件。在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估\n值未超出预设评估值时，医学影像分析结果中可以确定患者未检查发生骨折的情况即为非\n预警状态。而对患者进行骨折风险评估后针对患者的个人体质病史等判断其骨折风险评估\n值未超出预设评估值，即为满足第三预设关系判定条件。此时当前用户并无骨折现象且无\n潜在风险，输出提示信息提醒患者可以继续进行活动，以宽慰患者紧张情绪避免不必要的\n担忧。\n[0070] 根据一种优选实施方式，其中初步诊断步骤还包括以下步骤中的一个或多个相组\n合：在满足第二预设关系判定条件或第三预设关系判定条件时对医学影像分析结果执行误\n差分析过程；对于执行误差分析过程后的医学影像分析结果，结合于第三时刻由用户确认\n的且允许进行更新的个人病情信息进行骨折风险评估后获得的骨折风险评估值；医学影像\n分析结果与骨折风险评估值两者建立绑定关系；重新将该绑定关系与预设关系判定条件进\n行二次分析判定；二次分析判定条件包括第一预设关系判定条件、第四预设关系判定条件\n以及第五预设关系判定条件；在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值超出预\n设评估值时，即为满足第四预设关系判定条件；在医学影像分析结果为非预警状态且骨折\n风险评估值未超出预设评估值时，即为满足第五预设关系判定条件。\n[0071] 由于对第一医学影像以及对其结合第二医学影像分别进行分析的图像处理过程\n中，对于采集图像时投照角度、对图像内信息进行测量分析以及与预设标准图像之间进行\n比对分析匹配等过程中均可能会造成误差。本发明通过二次分析判定对为非预警状态的医\n学影像分析结果进行验证。并设置二次分析判定的判定条件为第一预设关系判定条件、第\n四预设关系判定条件以及第五预设关系判定条件。对于能够直观直接地判定出的即为满足\n第一预设关系判定条件的骨折类型不予考虑。主要是针对满足第二预设关系判定条件或第\n三预设关系判定条件的骨折类型。\n[0072] 在未判定出现骨折但存在较高的骨折潜在风险评估值时，第四预设关系判定条件\n及第五预设关系判定条件分别与原第二预设关系判定条件及第三预设关系判定条件相同。\n由此通过设置第四预设关系判定条件及第五预设关系判定条件避免反复地满足二次分析\n判定过程的执行条件，而是在不过大增加计算分析过程的同时，对非预警状态的医学影像\n分析结果进行有效验证后就可以输出相应的初步诊断结果，能够及时地为患者提供现场指\n导支援。\n[0073] 根据一种优选实施方式，该诊断方法至少包括用于建立诊断信息数据库的以下步\n骤中的一个或多个相组合：经远程无线的方式与由其他用户使用的手持诊断设备和/或智\n能可穿戴设备进行信息交互获取大量患者进行诊断时的诊疗历史数据信息。基于至少一个\n预设分类框架对该诊疗历史数据信息进行数据处理并为不同的预设分类框架建立与之相\n关联的索引文件。预设分类框架对应的索引文件内包括有例如患者的年龄段、该疾病的发\n生率、在患者所在区域内该疾病的事故率、该时间段内根据患者的骨折过次数、该骨质疏松\n程度或是发生事故的具体状况类型或是发生率高的骨折类型或是该区域内发生率较高的\n或是意外率较高的时间段等，以及由上述信息中的两个或多个合并形成的索引信息。同样\n地预设分类框架是按照索引信息进行分类而预先设定的。利用个人病情信息对多个索引文\n件进行排序学习，以使得在接收到检索请求时是按照索引文件的优先排列顺序分别对预设\n分类框架进行检索，从而无需逐一地遍历所有诊疗历史数据信息且快速地有优先顺序地反\n馈检索结果。其中排序学习即为利用个人病情信息内单个信息对索引文件进行检索比对，\n使得索引文件能够按照与个人病情信息之间匹配率由高到低的顺序进行排序。并且由于个\n人病情信息是具有时间依赖性的，由此需要对个人病情信息进行学习过程以周期性地对排\n序结果进行更新。\n[0074] 根据一种优选实施方式，误差分析过程至少包括以下步骤：由诊断信息数据库获\n取的诊疗历史数据信息，按照包含有满足第二预设关系判定条件的初次诊断结果和二次诊\n断结果的方式进行筛选。在医学影像分析结果为非预警状态且骨折风险评估值超出预设评\n估值时，即为满足第二预设关系判定条件。\n[0075] 误差分析过程至少包括以下步骤中的一个或多个相组合：由若干个骨折类型确定\n至少一个误差因子。对于不同的骨折类型下的误差因子可以为医学影像分析结果和/或骨\n折风险评估值。由于判定结果较为笼统，一般只有预警状态和非预警状态或是超出预设评\n估值和未超出预设评估值，由此可能存在由于误差因子模糊而进行误判的情况。对筛选后\n得到的诊疗历史数据信息进行概率统计以生成与各个误差因子相对应的误差概率。即为筛\n选出属于同种骨折类型下的诊疗历史数据信息，并记筛选出的属于同种骨折类型下的诊疗\n历史数据信息总数量为N。其中满足第二预设关系判定条件的初次诊断结果被二次诊断结\n果所采纳的情况，列为出现判定误差的诊疗历史数据信息，并记其数量为n。误差概率表示\n为各个骨折类型下，满足第二预设关系判定条件的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的\n情况的发生概率。发生概率即误差概率，为n/N。对当前用户的医学影像分析结果匹配误差\n概率，即为当前用户的医学影像分析结果对应的骨折类型所对应的误差概率。在误差概率\n超出预设误差概率阈值的情况下，更新医学影像分析结果为预警状态并输出。在误差概率\n未超出预设误差阈值的情况下将原医学影像分析结果输出。例如当前用户的医学影像分析\n结果为非预警状态，预设误差概率阈值为10％，而统计得到的误差概率为11％，则更新该用\n户的医学影像分析结果为预警状态。例如当前用户的医学影像分析结果为非预警状态，预\n设误差概率阈值为10％，而统计得到的误差概率为3％，则保持该用户的医学影像分析结果\n为非预警状态。\n[0076] 其中，由于对第一医学影像以及对其结合第二医学影像分别进行分析的图像处理\n过程中，对于采集图像时投照角度、对图像内信息进行测量分析以及与预设标准图像之间\n进行比对分析匹配等过程中均可能会造成误差。其中对于能够直观直接地判定出的即为满\n足第一预设关系判定条件的骨折类型不予考虑。主要是针对满足第二预设关系判定条件或\n第三预设关系判定条件的骨折类型，即为未判定出现骨折但存在较高的骨折潜在风险评估\n值。而现有技术中往往忽视了诊断装置判定还需要人工校验的问题。由此本发明通过对提\n供的第二预设关系判定条件或第三预设关系判定条件通过误差分析过程进行再次判定，不\n仅减小了由采集图像时投照角度、对图像内信息进行测量分析以及与预设标准图像之间进\n行比对分析匹配等过程中造成的误差，尤其是在采集的诊疗历史数据信息不足以支撑进行\n数据分析处理的情况下可能产生误差的情况，进一步地减小了由于误差过大导致误判的可\n能。\n[0077] 根据一种优选实施方式，预测列表中至少一个条目之间的排序方法至少包括以下\n步骤：基于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率并对预测\n列表中至少一个条目进行排序，其中，对于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户的个人\n病情信息之间的匹配率相同的两个或多个条目之间，基于条目内的初次诊断结果被二次诊\n断结果所采纳的采纳率对其进行排序，其中，对于条目内的诊疗历史数据信息与当前用户\n的个人病情信息之间的匹配率相同且条目内的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳的采\n纳率相同的两个或多个条目以彼此同序数的方式进行排序。\n[0078] 预测列表可以为由多个诊断历史数据的条目所构成的。条目内的诊疗历史数据信\n息与当前用户的个人病情信息之间的匹配率，为基于当前用户的个人病情信息中包括用户\n年龄、性别、病史、患处所在部位、发生的意外类型和骨密度等与当前用户的个人信息或体\n质信息或病情信息等相关联的信息，对条目内的与之对应的信息进行匹配并计算相应的匹\n配率。优选的，可以通过分别地对各项增设不同的权重值，以对个人病情信息中对骨折风险\n影响较大的信息赋以较大的权重。优选的，条目内的初次诊断结果被二次诊断结果所采纳\n的采纳率，即为其他患者在进行诊断时先是获取到由对大数据进行分析后得到的初次诊断\n结果，而该初次诊断结果与其他信息一起传输至医师或专家处进行进一步地诊断，医师或\n专家需要对初次诊断结果进行判定是否同意采纳初次诊断结果，继而获取到采纳了初次诊\n断结果的二次诊断结果或未采纳初次诊断结果的二次诊断结果。由于多个情况大致相同的\n其他用户在使用诊断设备后即会积累多次对该初次诊断结果的判定，因此能够分析计算得\n到多次中该初次诊断结果的采纳率。由于在获取的诊断历史数据量很大时，对大量的诊断\n历史数据进行排序以形成列表的过程是一个时间与空间消耗都很大的过程，而现有技术中\n如果在对大量数据的处理过程中设定了需要执行的数据排序操作，那么无论实际情况如何\n都必须执行数据排序操作。然而本发明中是通过在未使用提供的诊断设备时会自动地与其\n他由用户使用的智能移动终端5如智能手机以及诊疗信息数据库之间进行信息交互，由于\n用户的个人病情信息中除开患处所在部位以及发生的意外类型是不确定的，其他相关联的\n信息均是稳定的能够预先分析计算得到相应的匹配率，而实际操作时只需对两项信息进行\n分析计算，同样地各个条目对应的匹配率也是与该不确定因素无关而能够在未使用提供的\n诊断设备时定期地进行自动更新，从而使得在急需诊断结果的当下能够大量地减少了数据\n处理过程和时间，在满足不同患者不同情况下的个性化需求并同时提高了整体装置的运行\n效率。\n[0079] 根据一种优选实施方式，骨折风险评估过程中至少包括在设定至少一个风险评估\n因子范围的条件下分别对当前用户的个人病情信息内的相对应的风险评估因子进行加权\n计算处理并生成当前用户的骨折风险评估值。\n[0080] 其中，由于发生意外的人群以及意外类型等等均是会直接地或间接地影响到骨折\n风险的因素，从而本发明通过提供体质环境情景等多因素考虑的骨折风险评估过程，对不\n同用户的抗意外风险能力进行了全面评估，避免因分析误差未及时地发现骨折的情况下能\n够对高风险的人群进行预警。此外由于在对用户患处进行诊断的过程中，病情随时可能加\n重而出现明显肿胀或剧烈疼痛，由此本发明分为第一时刻、第二时刻以及第三时刻对当前\n用户的个人病情信息进行重新采集确认，实现对诊断过程中的风险持续追踪监测。\n[0081] 风险评估因子可以为意外类别、用户年龄性别、病史和患处所在部位中的一种或\n多种。\n[0082] 例如，风险评估因子可以为意外类型，诸如跌倒、平地摔跤、楼梯间摔落或猛烈撞\n击等多种意外类型，对于跌倒或平地摔跤而言骨折的可能性较低而在风险评估因子范围之\n外，而对于楼梯间摔落或猛烈撞击等而言骨折的可能性增加而在风险评估因子范围之内，\n虽然可能看起来表面上没事，但是极有可能会隐藏着巨大的隐患。基于个人病情信息中用\n户的意外类型，对于该风险评估因子范围进行加权计算处理生成综合加权因子。例如，风险\n评估因子可以为用户年龄性别，诸如女性20～25岁、女性40～45岁、男性70～75岁或男性60\n～65岁等不同区段，对于女性20～25岁等而言发生骨折的可能性较低而在风险评估因子范\n围之外，对于女性40～45岁或男性60～65岁等而言发生骨折的可能性稍增加而在风险评估\n因子第一范围之内，对于男性70～75岁等发生骨折的可能性较大幅度增加而在风险评估因\n子第二范围之内。年轻人、老年人、中年人或小孩子等抗骨折风险能力差异较大，基于个人\n病情信息中用户的性别年龄，对于该风险评估因子范围继续进行加权计算处理生成综合加\n权因子。例如，风险评估因子可以为患处所在部位，诸如膝关节、手臂、腰椎、手关节或脚踝\n等不同身体部位，对于女性20～25岁各个身体部位等而言发生骨折的可能性较低而在风险\n评估因子范围之外，对于女性40～45岁或男性60～65岁膝关节、腰椎等而言发生骨折的可\n能性稍增加而在风险评估因子第一范围之内，对于男性70～75岁各个身体部位而言发生骨\n折的可能性较大幅度增加而在风险评估因子第二范围之内。基于个人病情信息中用户的性\n别年龄以及患处发生部位综合考虑，对于该风险评估因子范围继续进行加权计算处理生成\n综合加权因子。由此风险评估因子并不是只是对单一项进行评估，还通过具有强关联性的\n两个或多个影响因子彼此相结合进行考虑，增大该风险评估过程的敏感性以及评估结果的\n可靠性。\n[0083] 根据一种优选实施方式，诊断方法至少包括自动提醒步骤：基于由手持诊断设备\n获取到的用户当前地理位置信息，生成符合推荐规则的目标医院，并提醒用户确认是否自\n行前往或请求支援。\n[0084] 诊断方法至少包括自动提醒步骤：分别于第一时刻、第二时刻以及第三时刻提醒\n用户确认是否需要更新个人病情信息。\n[0085] 早期微小的骨折，在片子上看起来，骨折线不明显，又没有变形，所以不易被发现。\n骨折以后大约2周左右的时候，骨折部周围的血肿机化完成，骨折端会有一个轻微的断端吸\n收，这个时候拍片子，相对于骨折初起，骨折线就明显多了。所以对于这种发现不了的损伤，\n一般会按照骨折来处理，并要求患者在半个月左右的时候复查一次，以明确诊断。要求再次\n进行复查的时间较长，自动提醒步骤中优选的还包括自动提取二次诊断结果内的时间信\n息，自动地在要求时间向由当前用户使用的智能穿戴设备或智能移动终端5等具有即时通\n信功能的移动终端发送相应的提醒信息，提醒当前用户确认是否前往医院进行复查，从而\n来避免当前用户复查不及而可能耽误病情确诊或加重病情的问题。同样地，提醒信息还包\n括从二次诊断结果中提取出的治疗期间的医嘱信息，例如提醒用户注意加强肌肉的锻炼，\n关节的锻炼有利于骨折断端紧密接触直至愈合，同时需要注意预防一些骨折的并发症。\n[0086] 具有X光检测功能的急救用手持诊断设备，手持诊断设备至少包括组装机头6和按\n照与组装机头6活动连接的方式与组装机头6实现数据连接的智能移动终端5，其中智能移\n动终端5至少包括：第一执行单元1，其被配置为基于在第一时刻获取到的与患者相关联的\n个人病情信息，从诊疗信息数据库中检索确定包含至少一个条目的预测列表，并以该预测\n列表内的第一条目指令手持诊断设备执行特定事件以生成第一医学影像。其中智能移动终\n端5至少包括：第二执行单元2，其被配置为在接收到该第一医学影像时确定该预测列表内\n的第二条目并指令手持诊断设备执行特定事件以生成至少一个第二医学影像。其中智能移\n动终端5至少包括：初步诊断单元3，其被配置为在医学影像分析结果与第二时刻得到的骨\n折风险评估值之间的绑定关系满足预设关系判定条件时，输出预测列表内相对应的初步诊\n断结果至手持诊断设备以及医疗服务平台。其中智能移动终端5至少包括：二次诊断单元4，\n其被配置为将至少包括初步诊断结果的综合信息经远程无线的方式反馈至医师进行二次\n诊断以获取对初步诊断结果的采纳结果以及二次诊断结果。诊疗信息数据库可以为数据仓\n库、数据库、计算引擎、计算机文件或网络文件。第一执行单元、第二执行单元、初步诊断单\n元和二次诊断单元分别可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器等；还可以是数字\n信号处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体\n管逻辑器件、分立硬件组件中的一种或多种。\n[0087] 组装机头6上设置有各自的转动方向相对彼此垂直的第一转动控制部11和第二转\n动控制部12，智能移动终端5用于接收条目以调取条目内的医学影像采集参数并将其分别\n传输至第一转动控制部11和/或第二转动控制部12。第一转动控制部11配置有第一转动轴\n9，第二转动控制部12配置有第二转动轴7，第一转动控制部11设置与手持架8上，第一转动\n轴9经曲柄10与第二转动控制部12转动连接，以使得组装机头6两端能够通过第一转动控制\n部11与第二转动控制部12转动的方式相对彼此转动，从而能够适应多投照角度要求的医学\n影像采集参数，尤其对于无法移动患肢的情况以及对该手持诊断设备的无操作经验的情况\n下能够提高投照角度的准确度。优选的，转动控制部可以为转动电机或驱动电机。优选地医\n学影像采集参数至少包括第一转动控制部11对应的医学影像采集参数和第二转动控制部\n12对应的医学影像采集参数以及对操作者要求保持的位置。其中对操作者要求保持的位置\n可以为，通过语音播放的方式提示操作者将患肢置于检测区域内，例如患处为脚踝处的情\n况下要求操作者将该手持诊断装置置于脚踝正上方，对第二转动控制部12的医学影像采集\n参数为顺时针转动180°，从而能够将脚踝处置于检测区域内并进行医学影像的采集。优选\n地对于有操作经验的部分医护人员来说能够直接通过智能移动终端5控制第一转动控制部\n11和第二转动控制部12进行转动，以达到接收到的医学影像采集参数要求。由此本发明提\n供的手持端设备不仅局限于使用者为有部分经验的医生，尤其对于在意外突发的当下使用\n者往往是无经验无操作常识的患者的照料者，照料者无法正确操作该手持端设备获得有利\n于医师诊断的医学影像的情况下，通过提供有效的医学影像采集参数以调节手持端设备投\n照角度，不仅无需再等待较长一段时间匹配到合适的骨科医师才开始采集医学影像，降低\n了医师或专家诊断的难度且缩短了诊断需要的时间，同时获取医师或专家对初步诊断结果\n的采纳结果来提高初步诊断结果的准确度。\n[0088] 优选的，组装机头6可以为中国专利公开号为CN204790302U的便携式X光机或是中\n国专利公开号为CN206641858U的便携式医用X光机或是中国专利公开号为CN203337571U的\n便携式X光检测仪或是中国专利公开号为CN207707926U的低剂量手提式X光机。组装机头6\n上设置有用于安装智能移动终端5的支持架13，支持架13内圈部分设置有用于组装机头6与\n智能移动终端5之间数据连接的USB插头。\n[0089] 优选的，智能移动终端5，用于作为组装机头6的控制台或控制面板，可以是通过无\n线方式与组装机头6数据连接的普通PC机、笔记本电脑、平板电脑比如ipad等，或手机等，也\n可以是上述设备的组合网络或只是硬件的连接。优选的，智能移动终端5与组装机头6数据\n连接的方式比如可以是具备USB接口及无线收发接口，用于接收来自智能移动终端5的指令\n和向智能移动终端5发出信息，并实现对组装机头6的控制。优选的，远程无线通信网络可为\nCDMA网络、GSM网络、3G网络、4G网络、5G网络、GPRS网络中的一种。\n[0090] 需要注意的是，上述具体实施例是示例性的，本领域技术人员可以在本发明公开\n内容的启发下想出各种解决方案，而这些解决方案也都属于本发明的公开范围并落入本发\n明的保护范围之内。本领域技术人员应该明白，本发明说明书及其附图均为说明性而并非\n构成对权利要求的限制。本发明的保护范围由权利要求及其等同物限定。