一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的制作方法

本发明涉及医疗领域，具体是一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统。

背景技术：

近年来，由于饮食，环境，生活压力等各方面原因，人们越来越容易生病。因此，门诊病人呈现逐年上升的趋势，而卫生事业发展和资源布局不能适应社会发展的需要。现在医院每个专家每天接收的病人数量往往是固定的而且不随病人的就诊时间的改变而改变，事实上，医生每天接收到的病人病情都不同，每位病人就诊时所需要的时间也不一样。若某医生当天接收到的病人的病情较为严重、复杂，相应的就诊时间也就较长，浪费了后续患者的时间，或者病人的病情不是该医生熟悉的领域，也有可能造成误诊等情况。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是提供一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统，能够营造良好的医院环境，保证医院井然有序地就医秩序，合理分配医疗资源，让每个病人得到跟高效、更准确的服务。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统，主要包括挂号平台、服务器处理平台和医护终端，其主要特征在于，预约平台主要包括终端预约模块和门诊智能手环预约模块，服务器处理平台包括科室分类模块、挂号模块、预测分析模块、检查结果记录模块、就诊记录模块，所述终端预约模块与服务器用过通信网络传输数据，所述智能手环与服务器通过通信网络传输数据，所述医护终端与服务器之间通过通信网络连接，所述科室分类模块、挂号模块、预测分析模块、检查结果记录模块、就诊记录模块之间通过程序调用工作。

进一步的，所述终端预约模块主要分为录入模块、数据识别模块，所述录入模块分为问卷录入和语音录入，所述问卷录入主要是通过预定的问题进行病人基本病情的询问，将数据传送到数据识别模块，所述语音录入主要通过麦克风提出预定的问题，将病情阐述的语音数据录入并且发送到数据识别模块，所述数据识别模块主要是通过预定的算法进行语音数据的识别，并将识别的结果发送到服务器的科室分类推荐模块，所述科室分类推荐模块主要是根据语音识别的结果进行对应的科室以及医生的推荐，当患者选定科室后，将消息发送到挂号模块。

进一步的，门诊智能手环内安装有就诊卡识别装置、脉搏传感器、温度传感器、血压测量器、语音问诊模块、数据识别模块显示器、麦克风，所述语音录入模块与麦克风电连接，所述麦克风与语音问诊模块电连接，所述语音问诊模块、就诊卡识别装置、脉搏传感器、温度传感器、血压测量器与数据识别装置电连接，所述数据识别装置与服务器通过通信网络传输数据，所述数据识别模块内部由程序芯片控制，所述就诊卡识别装置与显示屏电连接。

通过语音问诊模块用预定的提问模式对病人进行基本病情的询问，所述门诊智能手环预约用于患者到医院挂号，患者挂号时把智能手环戴在手腕，所述语音录入主要通过麦克风提出预定的问题，将病情阐述的语音数据录入并且发送到数据识别模块，所述数据识别模块主要是通过预定的算法进行语音数据的识别，并将识别的结果发送到服务器的科室分类推荐模块，所述科室分类推荐模块主要是根据语音识别的结果进行对应的科室的推荐，当患者选定科室后，将消息发送到挂号模块，所述挂号模块主要是根据用户的选择完成对应的科室的就诊医生的挂号，并将挂号结果发送到用户预留的手机上以及医生客户终端，同时数据识别模块还将识别的结果发送到预测分析模块，所述预测分析模块主要用于根据监测到的血压、心率、体温的数据对病人的病情进行预测分析。

科室分类推荐模块主要分析数据处理模块传来的问诊结果，对结果进行分析处理，并根据病情推荐相应的科室和推荐医生，预测分析模块主要根据数据处理模块传来的问诊结果分析患者初诊的时长，并将所需时长传到医护终端。

所述患者就诊量分析模块主要根据就诊记录模块过去五年内每天挂号就诊病人的科室分类和数量，用统计学算法将其统计出来，对数据进行分析处理，所述安排医生就诊模块主要是根据患者就诊量的分析处理结果，然后挂号模块安排每个科室每天安排不同数量的医生出诊。

挂号模块主要用于把患者的挂号信息发送到医护终端，同时医护终端根据挂号顺序和预测分析模块传来的初诊时长，来计算医生的就诊时长，挂号成功后，通知患者挂号成功和就诊时间，当就诊时长达到医生的工作时长后，通知患者挂号失败，挂号模块关闭，不再挂号。

检查记录模块主要用于当患者初诊结束后，医生会安排相关检查，当相关检查做完后，所有结果都会传到检查记录模块，检查记录模块对其分析处理，判断病情等级，并且根据判断结果分配更专业的医生，同时将结果发到患者终端或者手环上，让患者选择系统推荐的医生或者自己之前的医生，从而分配医生的就诊量。

进一步的，所述就诊分析模块算法的具体方法是：

（1）从就诊记录模块取出门诊过去五年每年、每月、每天的挂号情况，包括科室和挂号人数，记为：；其中,

（2）从（1）的数列中找出最大值和最小指，对预处理的就诊数据进行归一化处理，按照=进行计算，是第i天挂号就诊量，，

,是第i天挂号就诊量的数据集，

（3）预测挂号就诊数据量

根据步骤（2）的数据，将挂号就诊数据量转换成数据列p，,其中是某一天的挂号就诊量，，

设置长短期记忆网络模型：设置维度为t×1的长短期记忆网络层作为输入层，每个节点为序列p中的元素，隐藏层为1或2层长短期记忆网络结构，输出层有1个节点；

引入激活函数：采用sigmoid函数作为输入层内激活函数和输入层与隐含层之间的激活函数，双曲正切函数作为隐含层内的激活函数，线性函数作为输出层的激活函数；sigmoid函数为：，其中采用keras深度学习库中的优化函数adam优化长短期记忆网络结构；

（4）确定每天挂号就诊指数

,式中bt是实际值，b′t为预测值，i为自然数，每个时间点的季节指数cj用下式得到：,式中j为1,2,…,l，30≤l≤365的整数，1＜m≤10的整数。

就诊记录模块主要用于记录每年每季度每月每星期的哪个时间段就诊人数比较多，哪个科室人数比较多，经过就诊记录模块记录到数据库，并且根据云计算服务器处理后，将数据发送到安排医生模块，当该时间段就诊患者多时，多安排医生上班。

进一步的，检查记录模块采用评估算法对病人的病情进行评估，计算患者的病情等级，并根据病情等级和具体情况分配专业医生，

计算病人的病情等级的具体方法为：

k为病人的病情评估等级，p为整体测量值，为最大整体测量值，

所述整体测量值为

所述最大整体测量值为：

为第i项医疗检查数据的等级值，i＝1，2，...，n，ai＝1，2，...，m，m为最大等级值，m≥3，n为医疗检查数据的总项数；

进一步的，分检终端内设有人机交互模块，用于各种控制命令的输入；云数据库，用于病人基本信息以及就诊情况数据的储存，医生可通过医生移动终端进行在其权限内进行对应的就诊情况数据的获取；患者可在其权限内通过app或网页的形式进行对应的就诊情况数据的获取；身份识别模块，用于根据预设的身份认证信息进行用户身份的识别；权限分配模块，用于根据身份识别的结果进行数据库权限的开闭。身份认证信息为病人或医生的基本信息账户。

本发明的优点：

本发明能够通过手机预约挂号，也可以在医院通过智能手环预约挂号，通过专业的预诊，预测出就诊时间，充分利用了医生的工作时间，让医生有足够的时间认真对待每一位病人，也减少了患者等待的时间，还可以根据病情给病人推荐更适合更专业的医生，同时还可以根据以往的就诊记录分配每个时间段的医生，合理分配了医疗资源，也减少了病人等待的时间，让病人得到更专业的服务。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的系统模块图；

图2为本发明一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的预约模块流程图；

图3为本发明一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的科室分类推荐模块流程图；

图4为本发明一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的挂号模块流程图；

图5为本发明一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的检查记录模块流程图；

图6为本发明一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统的智能手环模块图。

一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统，主要包括挂号平台、服务器处理平台和医护终端，其主要特征在于，预约平台主要包括终端预约模块和门诊智能手环预约模块，服务器处理平台包括科室分类模块、挂号模块、预测分析模块、检查结果记录模块、就诊记录模块，所述终端预约模块与服务器用过通信网络传输数据，所述智能手环与服务器通过通信网络传输数据，所述医护终端与服务器之间通过通信网络连接，所述科室分类模块、挂号模块、预测分析模块、检查结果记录模块、就诊记录模块之间通过程序调用工作。

所述终端预约模块主要分为录入模块、数据识别模块，所述录入模块分为问卷录入和语音录入，所述问卷录入主要是通过预定的问题进行病人基本病情的询问，将数据传送到数据识别模块，所述语音录入主要通过麦克风提出预定的问题，将病情阐述的语音数据录入并且发送到数据识别模块，所述数据识别模块主要是通过预定的算法进行语音数据的识别，并将识别的结果发送到服务器的科室分类推荐模块，所述科室分类推荐模块主要是根据语音识别的结果进行对应的科室以及医生的推荐，当患者选定科室后，将消息发送到挂号模块，

进一步的，门诊智能手环内安装有就诊卡识别装置、脉搏传感器、温度传感器、血压测量器、语音问诊模块、数据识别模块显示器、麦克风，所述语音录入模块与麦克风电连接，所述麦克风与语音问诊模块电连接，所述语音问诊模块、就诊卡识别装置、脉搏传感器、温度传感器、血压测量器与数据识别装置电连接，所述数据识别装置与服务器通过通信网络传输数据，所述数据识别模块内部由程序芯片控制，所述就诊卡识别装置与显示屏电连接。

通过语音问诊模块用预定的提问模式对病人进行基本病情的询问，所述门诊智能手环预约用于患者到医院挂号，患者挂号时把智能手环戴在手腕，所述语音录入主要通过麦克风提出预定的问题，将病情阐述的语音数据录入并且发送到数据识别模块，所述数据识别模块主要是通过预定的算法进行语音数据的识别，并将识别的结果发送到服务器的科室分类推荐模块，所述科室分类推荐模块主要是根据语音识别的结果进行对应的科室的推荐，当患者选定科室后，将消息发送到挂号模块，所述挂号模块主要是根据用户的选择完成对应的科室的就诊医生的挂号，并将挂号结果发送到用户预留的手机上以及医生客户终端，同时数据识别模块还将识别的结果发送到预测分析模块，所述预测分析模块主要用于根据监测到的血压、心率、体温的数据对病人的病情进行预测分析。

科室分类推荐模块主要分析数据处理模块传来的问诊结果，对结果进行分析处理，并根据病情推荐相应的科室和推荐医生，预测分析模块主要根据数据处理模块传来的问诊结果分析患者初诊的时长，并将所需时长传到医护终端。

所述患者就诊量分析模块主要根据就诊记录模块过去五年内每天挂号就诊病人的科室分类和数量，用统计学算法将其统计出来，对数据进行分析处理，所述安排医生就诊模块主要是根据患者就诊量的分析处理结果，然后挂号模块安排每个科室每天安排不同数量的医生出诊。

挂号模块主要用于把患者的挂号信息发送到医护终端，同时医护终端根据挂号顺序和预测分析模块传来的初诊时长，来计算医生的就诊时长，挂号成功后，通知患者挂号成功和就诊时间，当就诊时长达到医生的工作时长后，通知患者挂号失败，挂号模块关闭，不再挂号，

检查记录模块主要用于当患者初诊结束后，医生会安排相关检查，当相关检查做完后，所有结果都会传到检查记录模块，检查记录模块对其分析处理，判断病情等级，并且根据判断结果分配更专业的医生，同时将结果发到患者终端或者手环上，让患者选择系统推荐的医生或者自己之前的医生，从而分配医生的就诊量。

就诊记录模块主要用于记录每年每季度每月每星期的哪个时间段就诊人数比较多，哪个科室人数比较多，经过就诊记录模块记录到数据库，并且根据云计算服务器处理后，将数据发送到安排医生模块，当该时间段就诊患者多时，多安排医生上班。

所述就诊分析模块算法的具体方法是：

（1）从就诊记录模块取出门诊过去五年每年、每月、每天的挂号情况，包括科室和挂号人数，记为：；其中,

（2）从（1）的数列中找出最大值和最小指，对预处理的就诊数据进行归一化处理，按照=进行计算，是第i天挂号就诊量，，

,是第i天挂号就诊量的数据集，

（3）预测挂号就诊数据量

根据步骤（2）的数据，将挂号就诊数据量转换成数据列p，,其中是某一天的挂号就诊量，，

设置长短期记忆网络模型：设置维度为t×1的长短期记忆网络层作为输入层，每个节点为序列p中的元素，隐藏层为1或2层长短期记忆网络结构，输出层有1个节点；

引入激活函数：采用sigmoid函数作为输入层内激活函数和输入层与隐含层之间的激活函数，双曲正切函数作为隐含层内的激活函数，线性函数作为输出层的激活函数；sigmoid函数为：，其中采用keras深度学习库中的优化函数adam优化长短期记忆网络结构；

（4）确定每天挂号就诊指数

,式中bt是实际值，b′t为预测值，i为自然数，每个时间点的季节指数cj用下式得到：,式中j为1,2,…,l，30≤l≤365的整数，1＜m≤10的整数。

检查记录模块采用评估算法对病人的病情进行评估，计算患者的病情等级，并根据病情等级和具体情况分配专业医生，

计算病人的病情等级的具体方法为：

k为病人的病情评估等级，p为整体测量值，为最大整体测量值，

所述整体测量值为

所述最大整体测量值为：

为第i项医疗检查数据的等级值，i＝1，2，...，n，ai＝1，2，...，m，m为最大等级值，m≥3，n为医疗检查数据的总项数。

分检终端内设有人机交互模块，用于各种控制命令的输入；云数据库，用于病人基本信息以及就诊情况数据的储存，医生可通过医生移动终端进行在其权限内进行对应的就诊情况数据的获取；患者可在其权限内通过app或网页的形式进行对应的就诊情况数据的获取；身份识别模块，用于根据预设的身份认证信息进行用户身份的识别；权限分配模块，用于根据身份识别的结果进行数据库权限的开闭，身份认证信息为病人或医生的基本信息账户。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。