CN113113124A - 一种神经外科多患者的整合护理方法及*** - Google Patents
一种神经外科多患者的整合护理方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种神经外科多患者的整合护理方法及***,应用于一信息管理***,其中,所述方法包括:获得第一时间阈值内在第一医院办理住院的第一用户信息;获得用户信息的第一整合信息;构建第一护理方案数据库;将第一整合信息输入至第一护理方案数据库进行比对,获得第一用户的护理方案集合;依据所述护理方案集合对第一用户进行分类,获得第一分类等级;获得第一医院与合作医院的床位共享资源信息;将床位共享资源信息和第一分类等级输入至第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;依据所述第一床位分配信息为第一用户进行床位分配。解决了现有技术中医院对于患者信息的整合不够完善,护理资源无法实现智能分配的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及医院信息***领域,尤其涉及一种神经外科多患者的整合护理方法及***。
背景技术
区域内协同医疗网络服务体系是以医疗信息以及健康数据为中心,以区域内各级医疗服务机构、医疗服务保障机构、医疗服务监管机构为基础,突破人力、物力、财力以及网络信息壁垒,最终实现信息与资源共享。通过共享医疗资源设备,加大医务人员流动,适当引入社会资本等方式协调分配医疗资源,利用规模效应提升区域内医疗资源的相互吸收与利用效率。
本申请发明人在实现本申请实施例中发明技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:
医院对于患者信息整合的***不够完善,护理资源的分配不够智能化。
发明内容
本申请实施例通过提供一种神经外科多患者的整合护理方法及***,解决了现有技术中医院对于患者信息整合的***不够完善,护理资源的分配不够智能化的技术问题。实现了通过整合患者信息并构建护理方案数据库,在共享医疗资源的范围内为患者智能分配医疗资源的技术目的。
鉴于上述问题,本申请实施例提供一种神经外科多患者的整合护理方法及***。
第一方面,本申请提供了一种神经外科多患者的整合护理方法,应用于一信息管理***,其中,所述方法包括:获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;获得所述第一用户的第一整合信息;构建第一护理方案数据库;将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;获得所述第一医院的第一合作医院;依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
另一方面,本申请还提供了一种神经外科多患者的整合护理***,其中,所述***包括:第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;第二获得单元,所述第二获得单元用于获得所述第一用户的第一整合信息;第三获得单元,所述第三获得单元用于构建第一护理方案数据库;第一输入单元,所述第一输入单元用于将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;第四获得单元,所述第四获得单元用于获得所述第一医院的第一合作医院;第五获得单元,所述第五获得单元用于依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;第六获得单元,所述第六获得单元用于获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;第二输入单元,所述第二输入单元用于将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;第七获得单元,所述第七获得单元用于获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
另一方面,本申请实施例还提供了一种神经外科多患者的整合护理***,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
由于采用了基于医疗资源信息共享,对用户信息进行整合,并通过构建护理方案数据库,将整合信息输入数据库中进行数据比对,从而获得各用户对应的护理方案,继而基于医疗信息共享,为用户在医疗资源共享区域内进行医疗资源的分配。实现了通过整合患者信息并构建护理方案数据库,在共享医疗资源的范围内为患者智能分配医疗资源的技术目的。
上述说明是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为本申请实施例一种神经外科多患者的整合护理方法的流程示意图;
图2为本申请实施例一种神经外科多患者的整合护理***的结构示意图;
图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明:第一获得单元11,第二获得单元12,第三获得单元13,第一输入单元14,第四获得单元15,第五获得单元16,第六获得单元17,第二输入单元18,第七获得单元19,总线300,接收器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口305。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种神经外科多患者的整合护理方法及***,解决了现有技术中医院对于患者信息整合的***不够完善,护理资源的分配不够智能化的技术问题。实现了通过整合患者信息并构建护理方案数据库,在共享医疗资源的范围内为患者智能分配医疗资源的技术目的。
下面,将参考附图详细的描述本申请的示例实施例,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
申请概述
通过共享医疗资源设备,加大医务人员流动,适当引入社会资本等方式协调分配医疗资源,利用规模效应提升区域内医疗资源的相互吸收与利用效率。现有技术中还存在着医院对于患者信息整合的***不够完善,护理资源的分配不够智能化的技术问题。
针对上述技术问题,本申请提供的技术方案总体思路如下:
本申请提供了一种神经外科多患者的整合护理方法,应用于一信息管理***,其中,所述方法包括:获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;获得所述第一用户的第一整合信息;构建第一护理方案数据库;将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;获得所述第一医院的第一合作医院;依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
在介绍了本申请基本原理后,下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
如图1所示,本申请实施例提供了一种神经外科多患者的整合护理方法,应用于一信息管理***,其中,所述方法包括:
步骤S100:获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;
步骤S200:获得所述第一用户的第一整合信息;
具体而言,随着信息技术的快速发展,国内越来越多的医院正加速实施基于信息化平台、HIS***的整体建设,信息化在医疗行业的应用具有重要的意义,既能提高服务质量、挖掘医疗潜能,又能方便调配资源,更为重要的是对于保障医疗安全具有重要意义。在物联网、大数据的背景下,不断完善医院的医疗信息管理***,才能逐步实现医疗信息共享。因此,所述信息管理***是实现医院信息管理以及跨院之间信息传递的***,将所述第一医院在所述第一时间阈值之内办理入住的用户信息传输至所述信息管理***,并由所述信息管理***获得可实现信息共享的各医院信息***中存储的关于所述第一用户的用户信息,继而由***将各用户信息进行分类整合,获得所述第一整合信息。所述第一整合信息包括所述第一用户中各用户的姓名、性别、病史信息、各项检查报告、责任医师等用户信息。通过将用户信息进行整合,为合理分配医疗资源奠定了基础。
步骤S300:构建第一护理方案数据库;
具体而言,基于大数据信息处理技术,对可与所述第一医院实现信息共享的医院进行护理方案信息采集,并构建所述第一护理方案数据库。所述第一护理方案数据库包括对于不同诊断结果、不同病史、不同严重程度的病人所采取护理方案,包括护理方式,护理人员需求、住院方式及住院需求等。在构建所述第一护理方案数据库之后,在获得用户信息之后,就可通过数据库进行数据比对,从而准确、高效的为用户选择合理的护理方案。
步骤S400:将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;
具体而言,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行数据比对,依据数据库中对应的用户信息与数据库进行关键词匹配,举例而言,通过匹配用户的病史、病情、年龄信息与数据库进行相关匹配,从而获得对应的护理方案。通过将所述第一整合信息输入至所述信息管理***进行数据比对,从而获得所述第一整合信息中包含的各用户的护理方案信息的集合,即所述第一护理方案集合。通过构建数据库,使得所述第一护理方案集合的获得更为高效、准确。
步骤S500:获得所述第一医院的第一合作医院;
步骤S600:依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;
步骤S700:获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;
具体而言,所述第一合作医院为与所述第一医院实现区域医疗资源共享的医院信息。所述第一医院和所述第一合作医院之间通过共享医疗资源设备,加大医务人员流动,适当引入社会资本等方式协调分配医疗资源,利用规模效应提升区域内医疗资源的相互吸收与利用效率。举例而言,在合作区域内进行登记住院的病人,由***进行查阅合作医院的住院床位、剩余护理资源等信息,从而为合作区域内登记医院医疗资源不足的患者重新安排床位及护理资源。依据所述第一护理方案获得所述第一分类等级,所述第一分类等级用于依据护理力度及护理需求为所述第一用户划定的护理等级,所述第一分类等级越高,用户所需要的护理等级越高。对用户进行等级划分,为准确制定护理方案奠定了基础。
步骤S800:将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;
步骤S900:获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
具体而言,所述第一资源分配模型为一神经网络模型,通过将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级作为输入数据输入至所述第一资源分配模型,所述第一资源分配模型通过训练学习,获得准确的所述第一床位分配信息。所述第一床位分配信息包括医院信息以及具体的床位分配信息,基于大数据技术,在训练模型得出结果后,通过用户信息对结果进行筛选,从而获得所述第一床位分配信息。在获得所述第一床位分配信息之后,由所述信息管理***将所获得的所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。实现了通过整合患者信息并构建护理方案数据库,在共享医疗资源的范围内为患者智能分配医疗资源的技术目的。
进一步而言,本申请实施例步骤S200还包括:
步骤S210:获得所述第一用户的第一检查项目信息;
步骤S220:依据所述第一检查项目信息获得所述第一用户的第一检查项目所对应的第一检查医院;
步骤S230:判断所述第一检查医院是否属于所述第一合作医院;
步骤S240:若所述第一检查医院属于所述第一合作医院,获得所述第一检查医院的第二用户信息;
步骤S250:依据所述第一用户信息和所述第二用户信息整合生成所述第一整合信息。
具体而言,通过获得所述第一用户在所述第一医院登记的用户信息,并基于大数据信息处理技术,获得所述第一用户在一定时间阈值内所做的检查结果信息,并获得对应的检查医院,即所述第一检查医院。判断所述第一检查医院是否属于所述第一合作医院,若所述第一检查医院属于所述第一合作医院,基于医疗信息共享,由所述信息管理***获得所述第一检查医院的第二用户信息,继而将所述第二用户信息与所述第一用户信息进行信息整合,从而获得所述第一整合信息。由于医疗信息共享区域内的各医院的检查结果等信息可直接由云端获取,可使得信息整合的效率更高。
进一步而言,本申请实施例步骤S250还包括:
步骤S251:若所述第一检查医院不属于所述第一合作医院,获得所述第一检查医院对于所述第一检查项目的第一检查标准度;
步骤S252:判断所述第一检查标准度是否处于第一阈值;
步骤S253:若所述第一检查标准度不处于所述第一阈值,将所述第一检查项目发送至所述智能管理***;
步骤S254:由所述智能管理***依据所述第一检查项目和所述第一合作医院获得第二检查医院;
步骤S255:依据所述第一检查项目和所述第二检查医院获得第一提醒信息;
步骤S256:将所述第一提醒信息发送至所述第一用户,所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户到所述第二检查医院完成所述第一检查项目的检查。
具体而言,若所述第一检查医院不属于所述第一合作医院,则需要基于大数据技术,进一步获取所述第一检查医院的医疗水平信息,进而由其医疗水平信息获得所述第一检查医院对于所述第一检查项目的检查标准度,所述第一检查标准度越高,所述第一检查项目的准确性越高,对于病人护理方案制定的参考价值也就越高。因此通过判断所述第一检查标准度是否处于第一阈值,如不处于,则代表所述第一检查项目的检查结果准确性不满足要求,则由所述信息管理***自动依据区域内的医疗资源共享信息,为所述第一用户分配可进行所述第一检查项目的医院,并通过获得所述第一提醒信息,将检查项目信息和医院信息发送至所述第一用户,提醒所述第一用户到所述第二检查医院完成所述第一检查项目的检查,从而进一步提高了医疗服务的效率。
进一步而言,本申请实施例步骤S200还包括:
步骤S210a:获得所述第一整合信息的第一数据形式;
步骤S220a:获得所述第一整合信息在第一时间阈值内的第一数据量;
步骤S230a:依据所述第一数据形式和所述第一数据量获得所述第一整合信息的第一传输速率;
步骤S240a:判断所述第一传输速率是否处于第二阈值;
步骤S250a:若所述第一传输速率不处于所述第二阈值,获得第一调整信息,依据所述第一调整信息对第一带宽进行调整。
具体而言,由于所述第一整合信息中含有所述第一用户的检查报告信息,如各类影像资料、图片等信息。所述第一数据形式为所述第一整合信息中所需要进行数据传输的数据格式,包括文字、图像、图像等数据形式。所述第一数据量为所述信息管理***在所述第一时间阈值内所需要进行数据传输的数据总量,由所述信息管理***,依据所述第一数据形式和所述第一数据量获得所述第一整合信息的第一传输速率,若所述第一传输速率不处于所述第二阈值,则需要提醒所述信息管理***对所述第一带宽进行调整。由于在实现医疗资源共享的过程中,医疗信息的传输数据量大,因此通过监测数据量,及时调整带宽,保证网络的稳定性,提高信息传输效率。
进一步而言,本申请实施例步骤S800还包括:
步骤S810:获得第一更新指令;
步骤S820:依据所述第一更新指令对所述第一护理方案数据库进行更新,获得第二护理方案数据库;
步骤S830:将所述第一整合信息输入至所述第二护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第二护理方案集合;
步骤S840:依据所述第二护理方案集合对所述第一分类等级进行修正,获得第二分类等级。
具体而言,由所述信息管理***依据现有医疗数据信息,对所述第一护理方案数据库进行更新,从而获得所述第二护理方案数据库,通过对数据库进行及时更新,在获得所述第一整合信息之后,将所述第一整合信息输入至所述第二护理方案数据库进行数据比对,从而对所述第一分类等级进行修正,获得所述第二分类等级,为后续进行增量学习提供了数据基础。通过更新数据库,进一步保证了数据获取的准确性。
进一步而言,本申请实施例步骤S840还包括:
步骤S841:依据所述第二分类等级对所述第一资源分配模型进行增量学习,获得第二资源分配模型;
步骤S842:依据所述第二资源分配模型,获得所述第一用户的第二床位分配信息;
步骤S843:依据所述第二床位分配信息,对所述第一床位分配信息进行修正,获得第三床位分配信息。
具体而言,在获得所述第二分类等级之后,将所述第二分类等级作为增量学习的准备数据,将所述第二分类等级输入至所述第一资源分配模型进行增量学习,从而完善所述第一资源分配模型的缺损数据,得到更为准确的所述第二资源分配模型,从而由所述第二资源分配模型通过训练学习,获得所述第二床位分配信息,并依据所述第二床位分配信息,对所述第一床位分配信息进行修正。通过增量学习修正数据,使得床位分配信息更为准确。
进一步而言,本申请实施例步骤S800还包括:
步骤S810a:将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,所述第一资源分配模型通过多组训练数据训练获得,其中,所述多组训练数据均包含所述第一床位共享资源信息、所述第一分类等级以及用于标识所述第一床位分配信息的标识信息;
步骤S820a:获得所述第一资源分配模型的第一输出结果,所述第一输出结果包括所述第一床位分配信息。
具体而言,所述第一资源分配模型为一神经网络模型,所述神经网络模型通过多组训练数据训练获得,所述神经网络模型即机器学习中的神经网络模型,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学习***。所述神经网络模型通过训练数据训练的过程本质上为监督学习的过程。所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括所述第一床位共享资源信息、所述第一分类等级以及用于标识所述第一床位分配信息的标识信息;在获得所述第一床位共享资源信息、所述第一分类等级的情况下,神经网络模型会输出所述第一床位分配信息的标识信息来对神经网络模型输出的所述第一床位分配信息进行校验,如果输出的所述第一床位分配信息同标识的所述第一床位分配信息相一致,则本数据监督学习完成,则进行下一组数据监督学习;如果输出的所述第一床位分配信息同标识的所述第一床位分配信息不一致,则神经网络模型自身进行调整,直到神经网络模型达到预期的准确率后,进行下一组数据的监督学习。通过训练数据使神经网络模型自身不断地修正、优化,通过监督学习的过程来提高神经网络模型处理所述数据的准确性,进而使得所述第一床位分配信息更加准确。
综上所述,本申请实施例所提供的一种神经外科多患者的整合护理方法具有如下技术效果:
1、由于采用了基于医疗资源信息共享,对用户信息进行整合,并通过构建护理方案数据库,将整合信息输入数据库中进行数据比对,从而获得各用户对应的护理方案,继而基于医疗信息共享,为用户在医疗资源共享区域内进行医疗资源的分配。实现了通过整合患者信息并构建护理方案数据库,在共享医疗资源的范围内为患者智能分配医疗资源的技术目的。
2、由于采用了通过神经网络模型进行训练学习,将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型进行训练学习,基于训练模型能够不断学习、获取经验来处理数据的特点,使得所获得的上述输出结果更为准确。
实施例二
基于与前述实施例中一种神经外科多患者的整合护理方法同样发明构思,本发明还提供了一种神经外科多患者的整合护理***,如图2所示,所述***包括:
第一获得单元11,所述第一获得单元11用于获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;
第二获得单元12,所述第二获得单元12用于获得所述第一用户的第一整合信息;
第三获得单元13,所述第三获得单元13用于构建第一护理方案数据库;
第一输入单元14,所述第一输入单元14用于将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;
第四获得单元15,所述第四获得单元15用于获得所述第一医院的第一合作医院;
第五获得单元16,所述第五获得单元16用于依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;
第六获得单元17,所述第六获得单元17用于获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;
第二输入单元18,所述第二输入单元18用于将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;
第七获得单元19,所述第七获得单元19用于获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
进一步的,所述***还包括:
第八获得单元,所述第八获得单元用于获得所述第一用户的第一检查项目信息;
第九获得单元,所述第九获得单元用于依据所述第一检查项目信息获得所述第一用户的第一检查项目所对应的第一检查医院;
第一判断单元,所述第一判断单元用于判断所述第一检查医院是否属于所述第一合作医院;
第十获得单元,所述第十获得单元用于若所述第一检查医院属于所述第一合作医院,获得所述第一检查医院的第二用户信息;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于依据所述第一用户信息和所述第二用户信息整合生成所述第一整合信息。
进一步的,所述***还包括:
第十二获得单元,所述第十二获得单元用于若所述第一检查医院不属于所述第一合作医院,获得所述第一检查医院对于所述第一检查项目的第一检查标准度;
第二判断单元,所述第二判断单元用于判断所述第一检查标准度是否处于第一阈值;
第一发送单元,所述第一发送单元用于若所述第一检查标准度不处于所述第一阈值,将所述第一检查项目发送至所述智能管理***;
第十三获得单元,所述第十三获得单元用于由所述智能管理***依据所述第一检查项目和所述第一合作医院获得第二检查医院;
第十四获得单元,所述第十四获得单元用于依据所述第一检查项目和所述第二检查医院获得第一提醒信息;
第二发送单元,所述第二发送单元用于将所述第一提醒信息发送至所述第一用户,所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户到所述第二检查医院完成所述第一检查项目的检查。
进一步的,所述***还包括:
第十五获得单元,所述第十五获得单元用于获得所述第一整合信息的第一数据形式;
第十六获得单元,所述第十六获得单元用于获得所述第一整合信息在第一时间阈值内的第一数据量;
第十七获得单元,所述第十七获得单元用于依据所述第一数据形式和所述第一数据量获得所述第一整合信息的第一传输速率;
第三判断单元,所述第三判断单元用于判断所述第一传输速率是否处于第二阈值;
第十八获得单元,所述第十八获得单元用于若所述第一传输速率不处于所述第二阈值,获得第一调整信息,依据所述第一调整信息对第一带宽进行调整。
进一步的,所述***还包括:
第十九获得单元,所述第十九获得单元用于获得第一更新指令;
第二十获得单元,所述第二十获得单元用于依据所述第一更新指令对所述第一护理方案数据库进行更新,获得第二护理方案数据库;
第三输入单元,所述第三输入单元用于将所述第一整合信息输入至所述第二护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第二护理方案集合;
第二十一获得单元,所述第二十一获得单元用于依据所述第二护理方案集合对所述第一分类等级进行修正,获得第二分类等级。
进一步的,所述***还包括:
第二十二获得单元,所述第二十二获得单元用于依据所述第二分类等级对所述第一资源分配模型进行增量学习,获得第二资源分配模型;
第二十三获得单元,所述第二十三获得单元用于依据所述第二资源分配模型,获得所述第一用户的第二床位分配信息;
第二十四获得单元,所述第二十四获得单元用于依据所述第二床位分配信息,对所述第一床位分配信息进行修正,获得第三床位分配信息。
进一步的,所述***还包括:
第四输入单元,所述第四输入单元用于将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,所述第一资源分配模型通过多组训练数据训练获得,其中,所述多组训练数据均包含所述第一床位共享资源信息、所述第一分类等级以及用于标识所述第一床位分配信息的标识信息;
第二十五获得单元,所述第二十五获得单元用于获得所述第一资源分配模型的第一输出结果,所述第一输出结果包括所述第一床位分配信息。
前述图1实施例一中的一种神经外科多患者的整合护理方法和具体实例同样适用于本实施例的一种神经外科多患者的整合护理***,通过前述对一种神经外科多患者的整合护理方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种神经外科多患者的整合护理***,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
示例性电子设备
下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实施例一种神经外科多患者的整合护理方法的发明构思,本发明还提供一种神经外科多患者的整合护理***,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前文所述一种神经外科多患者的整合护理方法的任一方法的步骤。
其中,在图3中,总线架构(用总线300来代表),总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理,而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本申请提供了一种神经外科多患者的整合护理方法,应用于一信息管理***,其中,所述方法包括:获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;获得所述第一用户的第一整合信息;构建第一护理方案数据库;将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;获得所述第一医院的第一合作医院;依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的***。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令***的制造品,该指令***实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种神经外科多患者的整合护理方法,应用于一信息管理***,其中,所述方法包括:
获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;
获得所述第一用户的第一整合信息;
构建第一护理方案数据库;
将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;
获得所述第一医院的第一合作医院;
依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;
获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;
将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;
获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
2.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
获得所述第一用户的第一检查项目信息;
依据所述第一检查项目信息获得所述第一用户的第一检查项目所对应的第一检查医院;
判断所述第一检查医院是否属于所述第一合作医院;
若所述第一检查医院属于所述第一合作医院,获得所述第一检查医院的第二用户信息;
依据所述第一用户信息和所述第二用户信息整合生成所述第一整合信息。
3.如权利要求2所述的方法,其中,所述方法包括:
若所述第一检查医院不属于所述第一合作医院,获得所述第一检查医院对于所述第一检查项目的第一检查标准度;
判断所述第一检查标准度是否处于第一阈值;
若所述第一检查标准度不处于所述第一阈值,将所述第一检查项目发送至所述智能管理***;
由所述智能管理***依据所述第一检查项目和所述第一合作医院获得第二检查医院;
依据所述第一检查项目和所述第二检查医院获得第一提醒信息;
将所述第一提醒信息发送至所述第一用户,所述第一提醒信息用于提醒所述第一用户到所述第二检查医院完成所述第一检查项目的检查。
4.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
获得所述第一整合信息的第一数据形式;
获得所述第一整合信息在第一时间阈值内的第一数据量;
依据所述第一数据形式和所述第一数据量获得所述第一整合信息的第一传输速率;
判断所述第一传输速率是否处于第二阈值;
若所述第一传输速率不处于所述第二阈值,获得第一调整信息,依据所述第一调整信息对第一带宽进行调整。
5.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
获得第一更新指令;
依据所述第一更新指令对所述第一护理方案数据库进行更新,获得第二护理方案数据库;
将所述第一整合信息输入至所述第二护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第二护理方案集合;
依据所述第二护理方案集合对所述第一分类等级进行修正,获得第二分类等级。
6.如权利要求5所述的方法,其中,所述方法包括:
依据所述第二分类等级对所述第一资源分配模型进行增量学习,获得第二资源分配模型;
依据所述第二资源分配模型,获得所述第一用户的第二床位分配信息;
依据所述第二床位分配信息,对所述第一床位分配信息进行修正,获得第三床位分配信息。
7.如权利要求1所述的方法,其中,所述方法包括:
将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,所述第一资源分配模型通过多组训练数据训练获得,其中,所述多组训练数据均包含所述第一床位共享资源信息、所述第一分类等级以及用于标识所述第一床位分配信息的标识信息;
获得所述第一资源分配模型的第一输出结果,所述第一输出结果包括所述第一床位分配信息。
8.一种神经外科多患者的整合护理***,其中,所述***包括:
第一获得单元,所述第一获得单元用于获得第一用户信息,其中,第一用户为第一时间阈值内在第一医院办理住院的用户;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得所述第一用户的第一整合信息;
第三获得单元,所述第三获得单元用于构建第一护理方案数据库;
第一输入单元,所述第一输入单元用于将所述第一整合信息输入至所述信息管理***,获得第一检索指令,由所述信息管理***将所述第一整合信息输入至所述第一护理方案数据库进行比对,获得所述第一用户的第一护理方案集合;
第四获得单元,所述第四获得单元用于获得所述第一医院的第一合作医院;
第五获得单元,所述第五获得单元用于依据所述第一护理方案集合对所述第一用户进行分类,获得第一分类等级;
第六获得单元,所述第六获得单元用于获得所述第一合作医院与所述第一医院的第一床位共享资源信息;
第二输入单元,所述第二输入单元用于将所述第一床位共享资源信息和所述第一分类等级输入至所述第一资源分配模型,获得第一床位分配信息;
第七获得单元,所述第七获得单元用于获得第一发送指令,由所述信息管理***将所述第一床位分配信息发送至所述第一用户。
9.一种神经外科多患者的整合护理***,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。
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CN202110478822.0A CN113113124A (zh) | 2021-04-30 | 2021-04-30 | 一种神经外科多患者的整合护理方法及*** |
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CN113986890A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-01-28 | 四川华迪信息技术有限公司 | 一种基于少样本模型学习的联合医院数据迁移方法及*** |
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