CN114171176A - 一种基于互联网的医院分诊数据处理方法及*** - Google Patents

一种基于互联网的医院分诊数据处理方法及*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于互联网的医院分诊数据处理方法及***，属于互联网技术领域，包括预约管理平台，所述预约管理平台的输出端与分诊挂号单元的输入端连接。通过预约管理平台采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息，基于病例评估模型并且从患者身体状况信息数据中提取病情关键词，对病症进行评估，并根据病情指标的分类后的病症种类进行分诊挂号，通过分诊挂号单元中分诊导诊模型的建立，对患者的病情进行记录病情通过与数据库进行对比分析，推荐与病患者相互匹配的分诊方案，并且实现不同科室及不同医生间的信息共享，智能推荐分诊方案，有效根据患者的具体病例信息对专家及患者进行关联匹配，减轻工作负担的同时提高分诊效率及准确性。

Description

一种基于互联网的医院分诊数据处理方法及***
技术领域
本发明属于互联网技术领域，具体为一种基于互联网的医院分诊数据处理方法及***。
背景技术
分诊是指对来院急诊就诊病人进行快速、重点地收集资料，并将资料进行分析、判断，分类、分科，同时按轻、重、缓、急安排就诊顺序，同时登记入册(档)，时间一般应在2～5分钟内完成，分诊的重点：病情分诊和学科分诊。
通过问诊，得到病人的主观资料，即主诉及其相关的伴随症状，并了解病人对疾病的感受，心理状态与行为反应及社会情况，了解与现病史有关的既往史、用药史、过敏史等，在问诊过程中应注意病人及家属倾向性的表述，根据病情有目的地进行诱问，使收集的资料真实全面，如发现病人陈述不清楚、不全面，切不可用自己的主观臆断套问或暗示病人，以免使问诊资料与实际不符，不要给病人精神上带来不良刺激或产生不良影响，如对急性腹痛的病人要注意询问是否腹泻，是否暴饮暴食或进食辛辣食品，妇女尤其询问月经情况，恐防***的发生，随着互联网和人工智能技术的快速发展，文本的识别和分类应用于越来越多的领域。例如，用于为医院提供智能导诊服务的分诊模型，其输入是病人的病情描述，输出是病人应该挂号的科室编号，是一个典型的文本分类问题。由于医院科室分诊业务的特殊性，不能误导病人去错误的科室，所以对分诊模型的准确性要求非常高。
目前，在医院就诊的过程中可通过现场挂号、网络预约挂号或电话预约挂号的方式进行，通过电话预约和现场挂号方式就医时，挂号员根据患者简单自诉进行分诊，选择不同科室，当通过网络挂号时，患者根据自己的经验选择科室和医生就诊，在挂号的过程中。
(1)目前大多在挂号的过程中可根据各个不同的科室对专家及医师进行预约挂号，由于在预约过程中，各专家及医师并无法充分了解患者的病例情况，患者只能根据病例情况去选择指定的专家及医师，部分患者由于缺乏医学知识会导致直接预约专家号进行分诊，在分诊的过程中，增加专家工作压力，出现优质医疗资源浪费，无法根据患者的具体病例信息对专家及患者进行关联匹配，导致分诊结果不精准，影响后续的诊断治疗。
(2)在患者进行预约分诊过程中，各个科室的位置相对分布较广，并且各个科室设有门禁关卡，因预约的时间有限，无法根据患者的行动来判断患者是否到达指定的科室进行就诊并且及时提醒患者，且医院中各类手续繁杂，且手续办理地点较为分散，到达指定地点时易导致某一项手续未完成需重新折回，给患者造成一定的困扰，耽误就诊时间。
发明内容
(一)解决的技术问题
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于互联网的医院分诊数据处理方法及***，解决了各专家及医师并无法充分了解患者的病例情况，患者只能根据病例情况去选择指定的专家及医师，部分患者由于缺乏医学知识会导致直接预约专家号进行分诊，在分诊的过程中，增加专家工作压力，出现优质医疗资源浪费，无法根据患者的具体病例信息对专家及患者进行关联匹配，无法根据患者的行动来判断患者是否到达指定的科室进行就诊并且及时提醒患者的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于互联网的医院分诊数据处理方法，包括以下步骤：
S1、首先采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息；
S2、建立病例评估模型，并将采集的各项数据信息带入病例评估模型；
S3、通过病例评估模型生成病情轻A、病情急B、病情重C和病情危D四个评价指标；
S4、建立分诊导诊模型，负责病患分诊流程，根据在预约管理平台上创建任务并且进行任务分配；
S5、将得到的分诊方案通过信息发布模块发送至患者接收数据端，由患者判断是否实施分诊方案；
S6、分诊过程中，通过科室门禁识别端识别人脸特征信息，进行患者身份验证，生成位置状态链。
一种基于互联网的医院分诊数据处理***，包括预约管理平台，所述预约管理平台的输出端与分诊挂号单元的输入端连接，所述分诊挂号单元的输出端与身份认证模块的输入端连接，所述身份认证模块的输入端与候诊队列管理模块的输入端连接，所述候诊队列管理模块的输入端与预约管理平台的输入端连接，所述预约管理平台包括病例评估模型、患者信息数据库、医疗人员数据库和病例医疗数据库，所述分诊挂号单元包括分诊导诊模型和信息发布模块，所述信息发布模块的输入端与分诊导诊模型的输出端连接。
作为本发明的进一步方案：所述预约管理平台用于采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息，所述病例评估模块用于通过患者身体状况信息中提取疾病信息关键词，根据疾病关键词形成评估结果，所述病例评估模型中分为病情轻、病情急、病情重和病情危四个评价指标，分别为A、B、C、D，反映各个患者的病情严重程度。
作为本发明的进一步方案：所述病例评估模型包括病例信息模块、病例查找模块、关键词识别模块、指标信息录入模块，所述病例评估模型的建立步骤如下：
S101、首先通过病例信息模块输入个人基本信息，且包括接诊记录信息、病例报告信息、用药及调整信息，并且自动生成各患者的基本信息编号，通过关键词识别模块对各信息包含的关键词进行录入认证，通过关键词模块识别输入的查找信息即显示关于关键词的所有信息；
S102、其次通过病例查找模块对患者的姓名、编号、性别、年龄和出生年月，找到对应编号的患者所有信息；
S103、根据查找病情轻、病情急、病情重和病情危关联的关键词数据信息能够列出A、B、C、D评价指标清单，得到评估结果，供人员及时安排就诊。
作为本发明的进一步方案：所述S103中评估方法如下：
S1031、将病情描述语句与预设的病情关键词中的每个病情描述信息进行比对，确定与语句匹配的病情描述句关键词，且相似病情描述关键词分别对应A、B、C、D病情评价指标；
S1032、将确定病情描述关键词输入病例评估模型，由病例评估模型输出分诊的科室。
作为本发明的进一步方案：所述分诊导诊模型包括数据融合模块、分诊训练模块和分诊调度模块，所述分诊导诊模型的建立方式如下：
E1、对患者的病情信息及病情等级进行收集，采用修正余弦的方法对病请状况的数据进行智能融合，融合后的数据传递至分诊训练模块，计算公式为：
Figure BDA0003412278180000041
且y和z表示对病理状况的数据，表示m对所有已采集到的数据的评分，Mmy和Mmz表示m分别对数据y和数据z的评分,Kyz表示数据y与数据z的的评分相似度；
E2、训练模块对病情数据进行训练后将数据传递至分诊调度模块，分诊调度模块连接的各分诊科室终端，将接收融合的患者病理数据通过结构格式储存，结构格式包括【G(t)，g(t)，G(t+1)】，分别表示为病情状况的当前阶段t的状态G，当前阶段执行的分诊方案g，下一就诊阶段t+1的病情信息；
若与病情状况的当前阶段t的状态G相似度大于病理状况的阈值，则输出对应的分诊方案g；
E3、通过将E2中得到的分诊方案通过信息发布模块发送至患者接收数据端，由患者判断是否实施分诊方案，若是则执行病情将确认信息发送至预约管理平台，若否可重新输入病情信息或与相关人员进行及时沟通。
作为本发明的进一步方案：所述训练模块通过以下方式建立：
E201、针对各科室的多个病情描述文本，对单个病情描述文本进行关键词编号，得到每个病情描述文本的病情的初级特征向量，针对各科室的病情关键词表进行处理，得到针对每个科室的关键词表向量；
E202、针对每个病情描述文本，对比病情描述文本的特征向量与每个科室的关键词表向量之间的相关性，生成针对每个科室的所述病情描述文本的次级特征向量；
E203、针对每个病情描述文本，对比病情描述文本的初级特征向量与次级特征向量之间的相关性，生成病情描述文本的融合特征向量，匹配各病情描述文本的融合特征向量和病情描述文本的科室信息，得到分诊训练模块；
所述E201中针对病情描述文本s与科室解释文本之间的相关性公式为：
Figure BDA0003412278180000051
PMI(s)表示病情描述文本s与科室解释文本之间的相关性，F(s，m)表示描述文本s与病情特征向量m的联合分布概率，能够表征二者同时出现的频率。
作为本发明的进一步方案：所述身份认证模块用于识别患者的识别卡信息或人脸特征信息，根据识别的信息匹配对应的患者ID，获取患者的位置信息，根据多个位置信息的确定生成患者的位置状态链。
作为本发明的进一步方案：所述候诊队列管理模块从HIS***获取诊区内各科室或医生的排队信息，根据挂号信息，手工增加患者就诊队列，根据科室挂号信息生成普通门诊候诊队列和专家门诊候诊队列。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
1、本发明中，通过预约管理平台采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息，基于病例评估模型并且从患者身体状况信息数据中提取病情关键词，对病症进行评估，并根据病情指标的分类后的病症种类进行分诊挂号，通过分诊挂号单元中分诊导诊模型的建立，对患者的病情进行记录病情通过与数据库进行对比分析，推荐与病患者相互匹配的分诊方案，并且实现不同科室及不同医生间的信息共享，智能推荐分诊方案，有效根据患者的具体病例信息对专家及患者进行关联匹配，减轻工作负担的同时提高分诊效率及准确性；
2、本发明中，通过身份认证模块用于识别患者的识别卡信息或人脸特征信息，根据识别的信息匹配对应的患者ID，获取患者的位置信息，根据多个位置信息的确定生成患者的位置状态链，根据患者的位置状态链确定诊患者是否到达对应的科室就诊，同时还可以根据该就诊患者的就诊信息进行分诊处理，对患者就诊过程中起到导向的作用，进一步提高就诊效率。
附图说明
图1为本发明***的示意框图；
图2为本发明流程的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
如图1-2所示，本发明提供一种技术方案：一种基于互联网的医院分诊数据处理方法，包括以下步骤：
S1、首先采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息。
S2、建立病例评估模型，并将采集的各项数据信息带入病例评估模型。
S3、通过病例评估模型生成病情轻A、病情急B、病情重C和病情危D四个评价指标。
S4、建立分诊导诊模型，负责病患分诊流程，根据在预约管理平台上创建任务并且进行任务分配。
S5、将得到的分诊方案通过信息发布模块发送至患者接收数据端，由患者判断是否实施分诊方案。
S6、分诊过程中，通过科室门禁识别端识别人脸特征信息，进行患者身份验证，生成位置状态链。
一种基于互联网的医院分诊数据处理***，包括预约管理平台，预约管理平台的输出端与分诊挂号单元的输入端连接，分诊挂号单元的输出端与身份认证模块的输入端连接，身份认证模块的输入端与候诊队列管理模块的输入端连接，候诊队列管理模块的输入端与预约管理平台的输入端连接，预约管理平台包括病例评估模型、患者信息数据库、医疗人员数据库和病例医疗数据库，分诊挂号单元包括分诊导诊模型和信息发布模块，信息发布模块的输入端与分诊导诊模型的输出端连接。
预约管理平台用于采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息，病例评估模块用于通过患者身体状况信息中提取疾病信息关键词，根据疾病关键词形成评估结果，病例评估模型中分为病情轻、病情急、病情重和病情危四个评价指标，分别为A、B、C、D，反映各个患者的病情严重程度。
病例评估模型包括病例信息模块、病例查找模块、关键词识别模块、指标信息录入模块，病例评估模型的建立步骤如下：
S101、首先通过病例信息模块输入个人基本信息，且包括接诊记录信息、病例报告信息、用药及调整信息，并且自动生成各患者的基本信息编号，通过关键词识别模块对各信息包含的关键词进行录入认证，通过关键词模块识别输入的查找信息即显示关于关键词的所有信息。
S102、其次通过病例查找模块对患者的姓名、编号、性别、年龄和出生年月，找到对应编号的患者所有信息。
S103、根据查找病情轻、病情急、病情重和病情危关联的关键词数据信息能够列出A、B、C、D评价指标清单，得到评估结果，供人员及时安排就诊。
S103中评估方法如下：
S1031、将病情描述语句与预设的病情关键词中的每个病情描述信息进行比对，确定与语句匹配的病情描述句关键词，且相似病情描述关键词分别对应A、B、C、D病情评价指标。
S1032、将确定病情描述关键词输入病例评估模型，由病例评估模型输出分诊的科室。
分诊导诊模型包括数据融合模块、分诊训练模块和分诊调度模块，分诊导诊模型的建立方式如下：
E1、对患者的病情信息及病情等级进行收集，采用修正余弦的方法对病请状况的数据进行智能融合，融合后的数据传递至分诊训练模块，计算公式为：
Figure BDA0003412278180000081
且y和z表示对病理状况的数据，表示m对所有已采集到的数据的评分，Mmy和Mmz表示m分别对数据y和数据z的评分,Kyz表示数据y与数据z的的评分相似度。
E2、训练模块对病情数据进行训练后将数据传递至分诊调度模块，分诊调度模块连接的各分诊科室终端，将接收融合的患者病理数据通过结构格式储存，结构格式包括【G(t)，g(t)，G(t+1)】，分别表示为病情状况的当前阶段t的状态G，当前阶段执行的分诊方案g，下一就诊阶段t+1的病情信息。
若与病情状况的当前阶段t的状态G相似度大于病理状况的阈值，则输出对应的分诊方案g。
E3、通过将E2中得到的分诊方案通过信息发布模块发送至患者接收数据端，由患者判断是否实施分诊方案，若是则执行病情将确认信息发送至预约管理平台，若否可重新输入病情信息或与相关人员进行及时沟通。
训练模块通过以下方式建立：
E201、针对各科室的多个病情描述文本，对单个病情描述文本进行关键词编号，得到每个病情描述文本的病情的初级特征向量，针对各科室的病情关键词表进行处理，得到针对每个科室的关键词表向量。
E202、针对每个病情描述文本，对比病情描述文本的特征向量与每个科室的关键词表向量之间的相关性，生成针对每个科室的病情描述文本的次级特征向量。
E203、针对每个病情描述文本，对比病情描述文本的初级特征向量与次级特征向量之间的相关性，生成病情描述文本的融合特征向量，匹配各病情描述文本的融合特征向量和病情描述文本的科室信息，得到分诊训练模块。
E201中针对病情描述文本s与科室解释文本之间的相关性公式为：
Figure BDA0003412278180000091
PMI(s)表示病情描述文本s与科室解释文本之间的相关性，F(s，m)表示描述文本s与病情特征向量m的联合分布概率，能够表征二者同时出现的频率。
身份认证模块用于识别患者的识别卡信息或人脸特征信息，根据识别的信息匹配对应的患者ID，获取患者的位置信息，根据多个位置信息的确定生成患者的位置状态链。
候诊队列管理模块从HIS***获取诊区内各科室或医生的排队信息，根据挂号信息，手工增加患者就诊队列，根据科室挂号信息生成普通门诊候诊队列和专家门诊候诊队列。
综上所得：
通过预约管理平台采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息，基于病例评估模型并且从患者身体状况信息数据中提取病情关键词，对病症进行评估，并根据病情指标的分类后的病症种类进行分诊挂号，通过分诊挂号单元中分诊导诊模型的建立，对患者的病情进行记录病情通过与数据库进行对比分析，推荐与病患者相互匹配的分诊方案，并且实现不同科室及不同医生间的信息共享，智能推荐分诊方案，有效根据患者的具体病例信息对专家及患者进行关联匹配，减轻工作负担的同时提高分诊效率及准确性。
通过身份认证模块用于识别患者的识别卡信息或人脸特征信息，根据识别的信息匹配对应的患者ID，获取患者的位置信息，根据多个位置信息的确定生成患者的位置状态链，根据患者的位置状态链确定诊患者是否到达对应的科室就诊，同时还可以根据该就诊患者的就诊信息进行分诊处理，对患者就诊过程中起到导向的作用，进一步提高就诊效率。
上面对本专利的较佳实施方式作了详细说明，但是本专利并不限于上述实施方式，在本领域的普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本专利宗旨的前提下作出各种变化。

Claims (9)

1.一种基于互联网的医院分诊数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、首先采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息；
S2、建立病例评估模型，并将采集的各项数据信息带入病例评估模型；
S3、通过病例评估模型生成病情轻A、病情急B、病情重C和病情危D四个评价指标；
S4、建立分诊导诊模型，负责病患分诊流程，根据在预约管理平台上创建任务并且进行任务分配；
S5、将得到的分诊方案通过信息发布模块发送至患者接收数据端，由患者判断是否实施分诊方案；
S6、分诊过程中，通过科室门禁识别端识别人脸特征信息，进行患者身份验证，生成位置状态链。
2.一种基于互联网的医院分诊数据处理***，包括预约管理平台，其特征在于：所述预约管理平台的输出端与分诊挂号单元的输入端连接，所述分诊挂号单元的输出端与身份认证模块的输入端连接，所述身份认证模块的输入端与候诊队列管理模块的输入端连接，所述候诊队列管理模块的输入端与预约管理平台的输入端连接，所述预约管理平台包括病例评估模型、患者信息数据库、医疗人员数据库和病例医疗数据库，所述分诊挂号单元包括分诊导诊模型和信息发布模块，所述信息发布模块的输入端与分诊导诊模型的输出端连接。
3.根据权利要求2所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述预约管理平台用于采集患者身份信息、身体状况信息、病例信息，所述病例评估模块用于通过患者身体状况信息中提取疾病信息关键词，根据疾病关键词形成评估结果，所述病例评估模型中分为病情轻、病情急、病情重和病情危四个评价指标，分别为A、B、C、D，反映各个患者的病情严重程度。
4.根据权利要求3所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述病例评估模型包括病例信息模块、病例查找模块、关键词识别模块、指标信息录入模块，所述病例评估模型的建立步骤如下：
S101、首先通过病例信息模块输入个人基本信息，且包括接诊记录信息、病例报告信息、用药及调整信息，并且自动生成各患者的基本信息编号，通过关键词识别模块对各信息包含的关键词进行录入认证，通过关键词模块识别输入的查找信息即显示关于关键词的所有信息；
S102、其次通过病例查找模块对患者的姓名、编号、性别、年龄和出生年月，找到对应编号的患者所有信息；
S103、根据查找病情轻、病情急、病情重和病情危关联的关键词数据信息能够列出A、B、C、D评价指标清单，得到评估结果，供人员及时安排就诊。
5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述S103中评估方法如下：
S1031、将病情描述语句与预设的病情关键词中的每个病情描述信息进行比对，确定与语句匹配的病情描述句关键词，且相似病情描述关键词分别对应A、B、C、D病情评价指标；
S1032、将确定病情描述关键词输入病例评估模型，由病例评估模型输出分诊的科室。
6.根据权利要求2所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述分诊导诊模型包括数据融合模块、分诊训练模块和分诊调度模块，所述分诊导诊模型的建立方式如下：
E1、对患者的病情信息及病情等级进行收集，采用修正余弦的方法对病请状况的数据进行智能融合，融合后的数据传递至分诊训练模块，计算公式为：
Figure FDA0003412278170000031
且y和z表示对病理状况的数据，表示m对所有已采集到的数据的评分，Mmy和Mmz表示m分别对数据y和数据z的评分,Kyz表示数据y与数据z的的评分相似度；
E2、训练模块对病情数据进行训练后将数据传递至分诊调度模块，分诊调度模块连接的各分诊科室终端，将接收融合的患者病理数据通过结构格式储存，结构格式包括【G(t)，g(t)，G(t+1)】，分别表示为病情状况的当前阶段t的状态G，当前阶段执行的分诊方案g，下一就诊阶段t+1的病情信息；
若与病情状况的当前阶段t的状态G相似度大于病理状况的阈值，则输出对应的分诊方案g；
E3、通过将E2中得到的分诊方案通过信息发布模块发送至患者接收数据端，由患者判断是否实施分诊方案，若是则执行病情将确认信息发送至预约管理平台，若否可重新输入病情信息或与相关人员进行及时沟通。
7.根据权利要求6所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述训练模块通过以下方式建立：
E201、针对各科室的多个病情描述文本，对单个病情描述文本进行关键词编号，得到每个病情描述文本的病情的初级特征向量，针对各科室的病情关键词表进行处理，得到针对每个科室的关键词表向量；
E202、针对每个病情描述文本，对比病情描述文本的特征向量与每个科室的关键词表向量之间的相关性，生成针对每个科室的所述病情描述文本的次级特征向量；
E203、针对每个病情描述文本，对比病情描述文本的初级特征向量与次级特征向量之间的相关性，生成病情描述文本的融合特征向量，匹配各病情描述文本的融合特征向量和病情描述文本的科室信息，得到分诊训练模块；
所述E201中针对病情描述文本s与科室解释文本之间的相关性公式为：
Figure FDA0003412278170000041
PMI(s)表示病情描述文本s与科室解释文本之间的相关性，F(s，m)表示描述文本s与病情特征向量m的联合分布概率，能够表征二者同时出现的频率。
8.根据权利要求2所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述身份认证模块用于识别患者的识别卡信息或人脸特征信息，根据识别的信息匹配对应的患者ID，获取患者的位置信息，根据多个位置信息的确定生成患者的位置状态链。
9.根据权利要求2所述的一种基于互联网的医院分诊数据处理***，其特征在于：所述候诊队列管理模块从HIS***获取诊区内各科室或医生的排队信息，根据挂号信息，手工增加患者就诊队列，根据科室挂号信息生成普通门诊候诊队列和专家门诊候诊队列。
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