基于数据分析的医疗救护路径推荐方法及相关设备与流程

本发明涉及智能推荐技术领域，尤其涉及一种基于数据分析的医疗救护路径推荐方法及相关设备。

背景技术：

日常生活中，遇到突发病症或者突发险情，如交通事故等突发情况时，当有人员发生较严重的伤情或者病情需要紧急救治时，通常会呼叫急救中心，让其安排120救护车将待救助的伤患紧急送至就近医院进行急救。在实际操作过程中，由于救护车送诊时仅考虑路程的远近来选择就近的医院作为送诊目的地，而忽视了医院相对于当前伤患而言是否满足适当的救治条件，因此较容易发生将伤患送至资质对当前救治需求并不匹配的医院的情况，从而导致部分急救情况不仅浪费了医院的资源，而且伤患也得不到更为有效和及时的治疗，甚至因此而延误最佳治疗时机。

综上所述，传统业内产品或手段存在的问题在于：

1)无法为急救中心的出车安排或者救护车的送诊方向提供合理的路线，从而可能延误救治时间；

2)无法在救护车出车前确定待救助对象所需的救治条件，从而导致可能将伤者送到不具备救治条件的救助场所，严重时导致延误安全救治时间。

技术实现要素：

本发明提供了一种基于数据分析的医疗救护路径推荐方法及相关设备，通过在急救中心派出救护车前，根据待救护现场与医院地图生成适合当前救助伤患的推荐医院列表，从而为救护车的救护路径提供导向，实现节省医院资源，辅助提升救助质量的效果。

一方面，本发明实施例提供一种基于数据分析的医疗救护路径推荐方法，包括：

获取医院数据，所述医院数据包括每一家医院的基础数据和对应的地理位置数据，将所述每一家医院的基础数据和地理位置数据与预设的电子地图上的对应位置点建立关联关系后生成医院地图；

根据预设的问题表单获取待救护现场的伤患的反馈信息，根据所述反馈信息结合预设的伤情判断表确定所述伤患的伤情，根据所述伤情确定所述伤患的救治条件；

根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序。

在其中一些可能的实施例中，所述获取医院数据，所述医院数据包括每一家医院的基础数据和对应的地理位置数据，将所述每一家医院的基础数据和地理位置数据与预设的电子地图上的对应位置点建立关联关系后生成医院地图，包括：

获取医院清单，根据所述医院清单的顺序逐一获取每一家医院的基本数据和地理位置信息；

获取预设的电子地图，根据任一家医院的地理位置数据在所述电子地图上找到对应所述地理位置数据的位置点后，将所述位置点和所述任一家医院的基础数据建立对应关系；

根据所述医院清单，在所述电子地图上建立所有医院的基础数据和所述电子地图上的对应位置点之间的对应关系后，生成所述医院地图。

在其中一些可能的实施例中，所述根据预设的问题表单获取待救护现场的伤患的反馈信息，根据所述反馈信息结合预设的伤情判断表确定所述伤患的伤情，根据所述伤情确定所述伤患的救治条件，包括：

建立与所述待救护现场的连接；

调取预设的问题表单，通过所述问题表单逐一向所述待救护现场以问询方式获取关于伤患的反馈信息；

获取预设的所述伤情判断表，根据所述反馈信息和所述伤情判断表得到所述伤患的伤情；

获取预设的伤情-救治条件对应关系表，根据所述伤情-救治条件对应关系表和所述伤情确定救治条件。

在其中一些可能的实施例中，所述根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序，包括：

获取所述待救护现场的gps定位数据和急救中心的地理位置数据；

以所述gps定位数据在所述医院地图上的位置点为圆心，在预设的检索半径所标识的圆内获取所述医院地图上的所有在所述圆的范围内的医院的地理位置数据；

根据gps定位数据、所述所有在所述圆的范围内的医院的地理位置数据和所述急救中心的地理位置数据，计算得到所述急救中心的救护车接送伤患到所述圆的范围内的每一家医院的接救路径距离后按距离远近关系生成初选医院列表；

根据所述救治条件检索所述初选医院列表中的每一家医院，汇总所有符合所述救治条件的医院后得到所述医院推荐顺序。

在其中一些可能的实施例中，所述根据gps定位数据、所述所有在所述圆的范围内的医院的地理位置数据和所述急救中心的地理位置数据，计算得到所述急救中心的救护车接送伤患到所述圆的范围内的每一家医院的接救路径距离后按距离远近关系生成初选医院列表之后，包括：当所述初选医院列表的医院数量小于n时，将所述救护半径增加一搜索增幅值后进行再检索，直至生成新的初选医院列表中的医院数量大于或者等于n，其中，n≥1，且n为自然数。

在其中一些可能的实施例中，所述根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序之后，包括：

连接急救中心后发送救护请求，当所述救护请求被接受后，向所述急救中心推送所述医院推荐顺序；

当所述救护请求未被接受时，自动拨叫共享出行平台后推送所述医院推荐顺序给所述共享出行平台。

在其中一些可能的实施例中，所述根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序之后，包括：

建立与所述伤患的连接后，根据预设的回访问题获取所述伤患对于本次救护作业的评价；

根据所述评价修正所述医院的基础数据。

另一方面，本发明实施例还提供了一种基于数据分析的医疗救护路径推荐装置，包括：医院地图生成模块、救治条件确定模块和推荐顺序生成模块，其中，

医院地图生成模块，设置为获取医院数据，所述医院数据包括每一家医院的基础数据和对应的地理位置数据，将所述每一家医院的基础数据和地理位置数据与预设的电子地图上的对应位置点建立关联关系后生成医院地图；

救治条件确定模块，设置为根据预设的问题表单获取待救护现场的伤患的反馈信息，根据所述反馈信息结合预设的伤情判断表确定所述伤患的伤情，根据所述伤情确定所述伤患的救治条件；

推荐顺序生成模块，设置为根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序。

基于相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现上述任一实施例所述的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法。

基于相同的发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，实现上述任一实施例所述的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法。

有益效果：本发明通过医院地图和伤情分析为急救中心或者其他急救力量提供适合当前救助对象的救助导航路径，具有如下优点：

1)对医院资源进行整理规划，为急救时的送诊方向提供参考依据；

2)发生险情时仅需报案即可一站式提供送诊服务，让伤者及时得到合理救治；

3)在优质医院就诊，能够降低伤者伤残几率，提升伤者生活质量，降低交通事故不良影响；

4)有效降低医疗纠纷风险，降低理赔成本。

附图说明

图1为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的主流程图；

图2为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的生成医院地图的流程图；

图3为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的确定救治条件的流程图；

图4为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的生成医院推荐顺序的流程图；

图5为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的推送医院推荐顺序的流程图；

图6为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的修正医院基础数据的流程图；

图7为本发明实施例的基于数据分析的医疗救护路径推荐装置的功能框图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种基于数据分析的医疗救护路径推荐方法及相关设备，用于为急救中心的出车安排或者救护车的送诊方向提供合理的路线，节省送诊时间，提高送诊精度，间接增加安全救治时间，辅助救护工作创造较佳的救治条件。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，进一步对本发明实施例进行描述。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

图1为本发明实施例提供的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的主流程图，如图所示，一种基于数据分析的医疗救护路径推荐方法，包括s1步骤～s3步骤：

s1、获取医院数据，所述医院数据包括每一家医院的基础数据和对应的地理位置数据，将所述每一家医院的基础数据和地理位置数据与预设的电子地图上的对应位置点建立关联关系后生成医院地图。

具体的，医院数据包括每一家医院内的基础数据和该医院的地理位置数据，其中基础数据包括医院的名称和对应该医院的自身属性信息，这些属性信息包括服务范围、优势科室、联系方式、医院等级、是否医保定点医院、是否营利性医院(医院按照工商注册时的类型分为营利性和非营利性两类)，等信息。此外，基础数据还可包括科室评价分值，这一数据为120救护车出勤历史中经过救助的伤者或者病患在得到救助后提供的对救助科室的评价，为了使其量化后便于进行数据处理，可预先参考如b2c网站购物后的用户体验评价的星级分值制度来设计适用于对科室进行评价的评分体系，比如，对科室的救治条件按医务人员和设备分为软件条件和硬件条件，再对每个条件设置1～10个级别，逐级代表受救助对象的满意程度。这些评分可以在后续的医院推荐过程中作为一个参考量引入到推荐体系来进行符合救治条件的医院的推荐顺序的计算。地理位置数据则以经纬度表示医院所在位置的地理坐标，用于在电子地图上对该医院进行准确定位，为后续对待救护现场与医院之间的交通导航路径的计算提供基础数据。在获取到这些基础数据和地理位置数据后，将这些数据与电子地图上的与所述地理位置数据对应的位置点建立一一对应的连接关系后生成基于电子地图的一份新地图，所述新地图即为所述医院地图，可以用于在后续计算交通导航路径和判断医院的救治条件时，提供电子地图上的任一家医院的位置数据和导航数据。其中，电子地图可以采用市面主流的公开数据接口的电子地图系统，比如高德地图、百度地图等电子地图。

s2、根据预设的问题表单获取待救护现场的伤患的反馈信息，根据所述反馈信息结合预设的伤情判断表确定所述伤患的伤情，根据所述伤情确定所述伤患的救治条件。

具体的，在救护车发车前，先与待救护现场建立连接，然后调用预先准备的用于获取现场的伤患情况的问题，通过这些问题与所述待救护现场进行互动后获取用于判断伤患情况的数据，根据这些数据判断伤患的伤情(病情)，再经由伤情(病情)结合根据医疗常识制定的伤情和救治条件之间的对照关系，确定哪些伤情(病情)要求参与救护的医院具备怎么样的救治条件，比如需要具备什么科室、是否需要具备手术条件、是否需要具备输血条件、是否需要具备ct采样条件等。

s3、根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序。

具体的，从医院地图中提取各个医院的地理位置数据和基础数据，然后计算待救护现场之间的交通导航距离，根据已经确定的待救护对象的救治条件，从各个医院的基础数据中筛选具备救治条件的医院，然后综合交通导航距离和符合救治条件的医院，得到根据交通导航距离的远近关系排列的具有救治条件的医院的推荐顺序。

本实施例通过获取医院的基础数据和地理位置数据后制作医院地图，通过与待救护现场的互动确定伤患的救治条件，然后根据医院地图计算交通路径，再提取符合救治条件的各个医院，对这些医院按照交通路径的远近距离进行排序后得到医院推荐顺序，给急救中心的救护车出车安排提供精度更高的交通路径导向和精准的医院推荐。

图2为本发明实施例提供的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法中的生成医院地图的流程图，如图所示，所述s1、获取医院数据，所述医院数据包括每一家医院的基础数据和对应的地理位置数据，将所述每一家医院的基础数据和地理位置数据与预设的电子地图上的对应位置点建立关联关系后生成医院地图，包括s101步骤～s103步骤：

s101、获取医院清单，根据所述医院清单的顺序逐一获取每一家医院的基本数据和地理位置信息。

具体的，本申请的医院清单为医院列表，其中记录了可用于本申请的所有医院的名称，作为获取这些医院的基础数据和地理位置数据的获取顺序依据。医院清单可根据已在120急救中心备案的医院生成，由于一般在每个地区都会设立急救中心，因此本申请的医院清单可基于从多个急救中心的备案医院生成的医院子清单的基础上汇总生成。根据医院清单上的顺序，在获取到每个医院的基础数据和地理位置数据后，为每一家医院生成一个用于记录这些数据的数据记录，所有医院的数据记录汇总后生成一份对应医院清单的数据记录集。其中，医院的基础数据和地理位置数据，可通过医院的公示信息获取，比如从网络公开、医院备案机构处、急救中心所在地方卫生厅等单位等途径获取，其中网络公开信息的获取可通过爬虫脚本设定医院名称等关键词爬取获得相关信息，备案机构或者卫生厅等需要获取相关单位的数据服务设备的访问权限后连接后获取关于医院的数据。

s102、获取预设的电子地图，根据任一家医院的地理位置数据在所述电子地图上找到对应所述地理位置数据的位置点后，将所述位置点和所述任一家医院的基础数据建立对应关系；

s103、根据所述医院清单，在所述电子地图上建立所有医院的基础数据和所述电子地图上的对应位置点之间的对应关系后，生成所述医院地图。

具体的，电子地图的获取采用主流的电子地图的开放api后获取地图数据，比如通过高德地图的api接口获取其开放的地图数据。然后根据已经获取的医院的地理位置数据找到电子地图中的对应的位置点，电子地图上的每个位置点在电子地图中都对应有用于计算导航路径的位置点数据，将医院的基础数据、地理位置数据和电子地图上的位置点三者建立关联关系后，用于在后续进行待救护现场和各个医院之间计算导航路径时，可以迅速获取每个医院到待救护现场的导航距离和路径分布，并且可以迅速提取对应该医院的基础数据后用于判断该医院是否具备对应待救护对象的救护条件。对应关系的建立可通过一张记录有医院的基础数据、地理位置数据和位置点数据的数据表实现。根据医院清单上的每家医院的数据记录，在电子地图上找到对应每一家医院的位置点，获取对应的位置点数据后建立的包括所有医院的基础数据、地理位置数据和位置点数据的对应关系表，即为所述医院地图的数据结构实现形式。

本实施例通过电子地图的api获取对应医院的地理位置数据的位置点数据，根据位置点数据可结合后续获取的待救护现场的gps数据计算出120救护车的行车路径分布和距离，用于后续的医院推荐顺序的生成。

图3为本发明实施例提供的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法中的确定救治条件的流程图，如图所示，所述s2、根据预设的问题表单获取待救护现场的伤患的反馈信息，根据所述反馈信息结合预设的伤情判断表确定所述伤患的伤情，根据所述伤情确定所述伤患的救治条件，具体包括s201步骤～s204步骤：

s201、建立与所述待救护现场的连接；

s202、调取预设的问题表单，通过所述问题表单逐一向所述待救护现场以问询方式获取关于伤患的反馈信息。

具体的，可通过电话形式建立与待救护现场的连接，也可以通过移动端app建立与待救护现场的连接，甚至可通过微信等实时在线交互形式建立连接。连接建立后，调用预先设置的问题表单逐一获取每个问题的待救护现场的反馈。可配合语音转文字引擎实现反馈数据的文本记录和语义分析处理，以便记录的信息更精炼。其中，问题表单的设置可结合医疗常识和医生问诊的流程进行设置。比如，问题表单的设置可采用封闭式问答方式和判断式问答结合的方式，封闭式问答方式举例：

问题：您昏迷了多久？

选择a：10分钟以内；

选择b：30分钟以内；

选择c：60分钟以内；

选择d：60分钟以上；

选择e：不清楚。

判断式问答举例：

问题：您是否能自己行走？

回答：是/否

s203、获取预设的所述伤情判断表，根据所述反馈信息和所述伤情判断表得到所述伤患的伤情。

具体的，伤情判断表是一组关于伤情和反馈信息之间的对应关系，可根据医疗标准定义多组对应不同伤请或者病情的等级数据，所述问题表单中的问题设置也基于这类等级数据的获取。比如，根据上述封闭式问题举例中的选择项目，对应有脑部受损等级a～e的等级数据设置。

s204、获取预设的伤情-救治条件对应关系表，根据所述伤情-救治条件对应关系表和所述伤情确定救治条件。

具体的，如伤情判断表的设置，此处的伤情-救治条件对应关系表，可根据已经设置的伤情的等级数据，结合医疗标准设置，每一类伤情的一项或者多项等级数据对应有一种或者多种救治条件。所述救治条件可包括如医疗科室、医务人员职业类别、医疗硬件等。其中，本申请中述及的医疗标准包括国家标准中的人体损伤程度鉴定标准等已执行标准。

本实施例通过获取待救护现场关于伤患的反馈来确定伤患的救治条件，执行时，可通过自动应答结合语音转文字或者tts语音引擎等技术实现自动化的人机交互，也可以结合app中以语音播放等形式向所述待救护现场提供问题表单中的问题，从而及时获取待救护现场的反馈数据，判断迅速及时，为急救中心的救护车调度提供更高精度的数据参考。

图4为本发明实施例提供的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法中的生成医院推荐顺序的流程图，如图所示，所述s3、根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序，具体包括s301步骤～s304步骤：

s301、获取所述待救护现场的gps定位数据和急救中心的地理位置数据。

具体的，当以电话拨入形式建立与待救护现场的连接时，通过待救护现场拨来的电话的交换设备所在地获取较为粗略的gps定位数据，再者，也可以通过在问题表单中设置对应的问题来获取待救护现场的位置数据，通过语音转文字引擎后对所述待救护现场的语音反馈进行文本转译后进行语义分析，结合电话交换设备的粗略的gps定位数据，获得更为精准的地理位置数据后转成gps定位数据。如果采用移动端设备拨叫或者采用移动端设备进行app交互，则可捕获移动端所在的gps位置的定位数据。相对于待救护现场而言，急救中心由于其地理位置是固定的，因此其地理位置数据在电子地图中也是固化的，因而可以通过访问电子地图快速获取到。

s302、以所述gps定位数据在所述医院地图上的位置点为圆心，在预设的检索半径所标识的圆内获取所述医院地图上的所有在所述圆的范围内的医院的地理位置数据；

s303、根据gps定位数据、所述所有在所述圆的范围内的医院的地理位置数据和所述急救中心的地理位置数据，计算得到所述急救中心的救护车接送伤患到所述圆的范围内的每一家医院的接救路径距离后按距离远近关系生成初选医院列表；

s304、根据所述救治条件检索所述初选医院列表中的每一家医院，汇总所有符合所述救治条件的医院后得到所述医院推荐顺序。

具体的，医院地图可能覆盖了很广大的区域中的成百上千的医院，为了避免最终生成的医院推荐顺序中的医院数量太多，可采用在待救护现场的一定搜索半径范围内的医院中进行符合救治条件的医院的筛选和确定。比如，设置一个搜索半径，基于待救护现场的gps定位数据所在位置点为圆心，以设置的搜索半径为半径，生成一个圆形的搜索区域，将落在所述搜索区域内的所有的医院的位置点数据都提取出来，然后根据这些位置点数据获取对应的医院的基础数据，其中，位置点数据用于计算医院到待救护现场的导航距离，有些医院与待救护现场的直线距离可能很近，但是由于地理现状导致其导航路径反而可能很远，因此单纯的通过医院的地理位置数据和待救护现场的gps坐标数据来计算得到的直线距离并不适用于本申请的救护车导航路径的生成和推荐，而要结合电子地图的导航路径的规划和分布才能有效获取到真正适合快速救助的医院的位置所在，甚至可以通过电子地图获取实时路况来规避拥堵或者施工而封闭的路段，从而使生成的救护车的交通导航路径更为合理。

在计算得到所有在搜索半径中的医院的导航路径后，根据导航距离的远近对这些医院排序后生成所述初选医院列表，然后根据伤患的救治条件，遍历每一家医院的基础数据，拣选出其中符合救治条件的医院后依然按照导航距离的远近排序后得到所述医院推荐顺序。

本实施例在获取待救护现场的定位数据后，结合医院地图的各个医院的地理位置数据，调用电子地图的导航路径计算的功能得到救护车导航路径，再从这些导航路径对应的医院中挑选出符合救治条件的医院。

需要说明的是，本申请中，在医院推荐顺序中的医院低于一定数量而不具备推荐价值时，也可以舍弃所述医院推荐顺序而将所述初选医院列表作为提供给急救中心的参考，因此本申请中先计算所有在搜索半径中的医院的导航路径，而不是先计算符合救治条件的医院。

在其中一些优选的实施例中，所述s303、根据gps定位数据、所述所有在所述圆的范围内的医院的地理位置数据和所述急救中心的地理位置数据，计算得到所述急救中心的救护车接送伤患到所述圆的范围内的每一家医院的接救路径距离后按距离远近关系生成初选医院列表之后，包括：

当所述初选医院列表的医院数量小于n时，将所述救护半径增加一搜索增幅值后进行再检索，直至生成新的初选医院列表中的医院数量大于或者等于n，其中，n≥1，且n为自然数。

具体的，当所述医院推荐顺序中的医院数量小于一定数量时，可考虑将搜索半径按一定比例关系扩大后再搜索。

本实施例通过设置搜索增幅和再检索机制，放置由于医院推荐顺序中的医院太少，而在实际送诊时发生医院资源不足导致推荐顺序的推荐价值丧失的情况。

图5为本发明实施例提供的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法中的推送医院推荐顺序的流程图，如图所示，所述s3、根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序之后，包括：

s401、连接急救中心后发送救护请求，当所述救护请求被接受后，向所述急救中心推送所述医院推荐顺序；

具体的，当确定了医院推荐顺序后，可以将所述医院推荐顺序以明文的表单记录格式作为数据呈现形式推送到急救中心的数据服务器端，或者以传真方式建立与急救中心的连接后发送传真。

s402、当所述救护请求未被接受时，自动拨叫共享出行平台后推送所述医院推荐顺序给所述共享出行平台。

具体的，当无法连接急救中心时，可通过连接共享出行平台获取交通出行需求来实现急救作用，此时需要建立与这些平台的连接后推送所述医院推荐顺序。所述共享出行平台包括滴滴专车、大黄蜂打车、优步打车、易到用车等市面主流的共享出行平台。

本实施例中，通过多种途径建立救护出行渠道，不再依赖急救中心，节省了救护过程中的交通时间。

图6为本发明实施例提供的基于数据分析的医疗救护路径推荐方法中的修正医院基础数据的流程图，如图所示，所述s3、根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序之后，包括：

s411、建立与所述伤患的连接后，根据预设的回访问题获取所述伤患对于本次救护作业的评价；

s412、根据所述评价修正所述医院的基础数据。

具体的，在伤患得到救治后，可通过app等途径与伤患建立连接后，获取伤患对于本次救护过程的评价，主要是获取用于修正医院的基础数据的评价，比如当设置了科室评价体系后，需要通过伤患对于救助的科室的满意程度为该科室的评价等级计分，这些分值或者等级数据可用于在后续的其他救护任务时，生成符合救治条件的医院列表时提取修正后的基础数据作为医院推荐顺序中的排序参考标准。比如，可设置多级排序标准，最上级先按照交通导航距离远近关系排序所有在搜索半径中的医院，然后再将符合救治条件的医院进行二次排序，最后对科室评价分值或者等级数据按高低关系进行第三次排序，最终生成具有更高推荐精度的医院推荐顺序。

本实施例通过获取伤患的反馈数据对医院的基础数据进行修正，使后续的救护任务中的医院推荐精度更高。

在一些实施例中，本发明提出了一种基于数据分析的医疗救护路径推荐装置。如图7所示为所述基于数据分析的医疗救护路径推荐装置的功能框图，所述基于数据分析的医疗救护路径推荐装置包括医院地图生成模块11、救治条件确定模块12和推荐顺序生成模块13，其中：

医院地图生成模块11，设置为获取医院数据，所述医院数据包括每一家医院的基础数据和对应的地理位置数据，将所述每一家医院的基础数据和地理位置数据与预设的电子地图上的对应位置点建立关联关系后生成医院地图；

救治条件确定模块12，设置为根据预设的问题表单获取待救护现场的伤患的反馈信息，根据所述反馈信息结合预设的伤情判断表确定所述伤患的伤情，根据所述伤情确定所述伤患的救治条件；

推荐顺序生成模块13，设置为根据所述医院地图上的各家医院与所述待救护现场的交通距离的远近关系从其中检索符合所述救治条件的医院后生成医院推荐顺序。

在其中一些实施例中，本发明提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的步骤。

在其中一些实施例中，本发明提出了一种存储有计算机可读指令的存储介质，该计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述各实施例中的所述基于数据分析的医疗救护路径推荐方法的步骤，其中，所述存储介质可以为非易失性存储介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(rom，readonlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁盘或光盘等。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请一些示例性实施例，其中描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。