一种用于智慧医疗的自助服务系统及方法与流程

本发明涉及智慧医疗，具体涉及一种用于智慧医疗的自助服务系统及方法。

背景技术：

1、目前，用于医院的自助服务系统利用移动互联网和云计算等技术，可以实现远程问诊、远程监测、远程药品供应等功能。患者可以随时通过手机app就医，医生可以远程查看患者生理数据并做出诊断，并远程开出电子处方，患者可以选择网上药店配送药品；通过各种健康管理app、健康管理设备等，患者可以随时测量生理参数、记录健康信息，并根据医生的指导进行定期或实时的健康管理。然而，现有的自助服务系统却没有与实地就诊流程结合起来最大化利用医院现有资源，也不够智能。

技术实现思路

1、本发明正是基于上述问题，提出了一种用于智慧医疗的自助服务系统及方法，通过本发明的方案，从用户踏入医院开始，已快速地为用户安排好了每个环节的指引与医疗资源，提供的是一种“无感”的自助医疗服务，大大简化了用户的就医流程，提高了就医效率，充分发挥了医疗资源的作用。

2、有鉴于此，本发明的一方面提出了一种用于智慧医疗的自助服务系统，包括：获取模块、控制处理模块、指引模块、资源安排模块；

3、所述获取模块被配置为：

4、当第一用户进入第一特定区域时，输出第一提示信息；

5、当所述第一用户根据所述第一提示信息进行第二特定区域时，获取所述第一用户的第一人脸数据；

6、所述控制处理模块被配置为：

7、根据所述第一人脸数据判断所述第一用户是否为已登记用户；

8、若为已登记用户，则获取所述第一用户的第一历史数据；

9、若为未登记用户，则根据所述第一人脸数据进行用户注册，并生成所述第一用户对应的第一用户账号；

10、所述获取模块被配置为：获取所述第一用户的第一身体状态数据；

11、所述控制处理模块被配置为：根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息；

12、所述指引模块被配置为：根据所述第一指引/导航信息为所述第一用户进行指引与导航；

13、所述资源安排模块被配置为：根据所述第一医疗资源安排信息准备所述第一用户需要的医疗资源。

14、可选地，所述根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息的步骤，所述控制处理模块被配置为：

15、获取所述第一用户对应的第一疾病防控监测模型；

16、从所述第一历史数据中提取历史病历数据、历史问诊数据、历史检查/检验数据、历史处方信息；

17、根据所述历史病历数据、所述历史问诊数据、所述历史检查/检验数据、所述历史处方信息、所述第一身体状态数据和所述第一疾病防控监测模型，确定所述第一用户的当前身体状态对应的第一健康问题类型及第一风险程度；

18、根据所述第一健康问题类型和所述第一风险程度，为所述第一用户制定初步的第一就诊指引；

19、将所述第一就诊指引提供给所述第一用户选择与确认，并收集所述第一用户的反馈意见，根据所述反馈意见优化与改进所述第一就诊指引；

20、对优化与改进后的所述第一就诊指引进行确认与审核，确保建议正确并有利于用户健康；

21、根据所述第一就诊指引生成指导所述第一用户按所述第一就诊指引到达各处理点的第一导航信息，从而得到所述第一指引/导航信息。

22、可选地，所述根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息的步骤，所述控制处理模块被配置为：

23、根据所述第一健康问题类型、所述第一风险程度和所述第一指引/导航信息生成所述第一医疗资源安排信息；

24、所述第一医疗资源安排信息包括：

25、根据所述第一健康问题类型、所述第一风险程度和所述第一指引/导航信息确定并挂号的对应的医生、需要用到的药品药物/医疗设备；

26、根据所述第一健康问题类型、所述第一风险程度和所述第一指引/导航信息为所述第一用户安排的检验项目、物理治疗项目、护理服务项目；

27、手术室内的人员配备、药物/物料/器材配备、环境调节、设备初始化；以及，

28、上述各资源配备/使用/启动的数量、地点、时间、类型。

29、可选地，所述控制处理模块被配置为：

30、根据所述第一健康问题类型和所述第一风险程度为所述第一用户推荐第一自助机器人；

31、所述第一自助机器人为所述第一用户提供诊断服务，具体包括：

32、所述第一自助机器人获取所述历史病历数据、所述历史问诊数据、所述历史检查/检验数据、所述历史处方信息、所述第一身体状态数据和所述第一疾病防控监测模型；

33、根据所述历史病历数据、所述历史问诊数据、所述历史检查/检验数据、所述历史处方信息、所述第一身体状态数据和所述第一疾病防控监测模型生成第一初始病症数据和第一待确认数据；

34、根据所述第一待确认数据生成与所述第一用户的第一交互数据；

35、接收所述第一用户对所述第一交互数据的第一反馈数据；

36、将所述第一初始病症数据和所述第一反馈数据与预设的诊断模型进行匹配，计算各种疾病的匹配度以判断病情；

37、选择匹配度超过预设的第一匹配度的对应几种疾病作为第一疑似疾病，并对多个所述第一疑似疾病各个的概率或置信度进行排序与评估，得到第一疑似疾病评估数据；

38、基于所述第一疑似疾病评估数据为所述第一用户生成所述第一用户提供诊断服务。

39、可选地，所述控制处理模块被配置为：

40、收集大量的历史医疗数据；

41、对所述历史医疗数据进行清洗、整合与预处理，剔除异常数据以确保数据的完整性与连贯性，得到第一样本数据；

42、将所述第一样本数据转换为模型输入的形式，得到第二样本数据；

43、从所述第二样本数据中提取用于诊断的特征，得到第一诊断特征数据；

44、为所述第一诊断特征数据添加相应的疾病诊断标签；

45、将所述第一诊断特征数据与所述疾病诊断标签整合，构建用于训练模型的第一训练数据集、用于测试模型的第一测试数据集和用于验证模型的第一验证数据集；

46、选择合适的机器学习或深度学习算法，在构建好的所述第一训练数据集上进行模型训练；

47、利用所述第一验证数据集评估训练好的模型，选择表现最优的模型作为初始诊断模型；

48、利用所述第一测试数据集对所述初始诊断模型进行最终评估，得到准确率、召回率、f1值以判断所述初始诊断模型的效果；

49、若所述初始诊断模型的效果不符合设置的第一预期值，结合模型的错误预测分析结果与特征工程的结果优化模型，直到符合所述第一预期值；

50、将已符合所述第一预期值的所述初始诊断模型作为所述诊断模型。

51、本发明的另一方面提供一种用于智慧医疗的自助服务方法，包括：

52、当第一用户进入第一特定区域时，输出第一提示信息；

53、当所述第一用户根据所述第一提示信息进行第二特定区域时，获取所述第一用户的第一人脸数据；

54、根据所述第一人脸数据判断所述第一用户是否为已登记用户；

55、若为已登记用户，则获取所述第一用户的第一历史数据；

56、若为未登记用户，则根据所述第一人脸数据进行用户注册，并生成所述第一用户对应的第一用户账号；

57、获取所述第一用户的第一身体状态数据；

58、根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息；

59、根据所述第一指引/导航信息为所述第一用户进行指引与导航；

60、根据所述第一医疗资源安排信息准备所述第一用户需要的医疗资源。

61、可选地，所述根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息的步骤，包括：

62、获取所述第一用户对应的第一疾病防控监测模型；

63、从所述第一历史数据中提取历史病历数据、历史问诊数据、历史检查/检验数据、历史处方信息；

64、根据所述历史病历数据、所述历史问诊数据、所述历史检查/检验数据、所述历史处方信息、所述第一身体状态数据和所述第一疾病防控监测模型，确定所述第一用户的当前身体状态对应的第一健康问题类型及第一风险程度；

65、根据所述第一健康问题类型和所述第一风险程度，为所述第一用户制定初步的第一就诊指引；

66、将所述第一就诊指引提供给所述第一用户选择与确认，并收集所述第一用户的反馈意见，根据所述反馈意见优化与改进所述第一就诊指引；

67、对优化与改进后的所述第一就诊指引进行确认与审核，确保建议正确并有利于用户健康；

68、根据所述第一就诊指引生成指导所述第一用户按所述第一就诊指引到达各处理点的第一导航信息，从而得到所述第一指引/导航信息。

69、可选地，所述根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息的步骤，包括：

70、根据所述第一健康问题类型、所述第一风险程度和所述第一指引/导航信息生成所述第一医疗资源安排信息；

71、所述第一医疗资源安排信息包括：

72、根据所述第一健康问题类型、所述第一风险程度和所述第一指引/导航信息确定并挂号的对应的医生、需要用到的药品药物/医疗设备；

73、根据所述第一健康问题类型、所述第一风险程度和所述第一指引/导航信息为所述第一用户安排的检验项目、物理治疗项目、护理服务项目；

74、手术室内的人员配备、药物/物料/器材配备、环境调节、设备初始化；以及，

75、上述各资源配备/使用/启动的数量、地点、时间、类型。

76、可选地，所述用于智慧医疗的自助服务方法，还包括：

77、根据所述第一健康问题类型和所述第一风险程度为所述第一用户推荐第一自助机器人；

78、所述第一自助机器人为所述第一用户提供诊断服务，具体包括：

79、所述第一自助机器人获取所述历史病历数据、所述历史问诊数据、所述历史检查/检验数据、所述历史处方信息、所述第一身体状态数据和所述第一疾病防控监测模型；

80、根据所述历史病历数据、所述历史问诊数据、所述历史检查/检验数据、所述历史处方信息、所述第一身体状态数据和所述第一疾病防控监测模型生成第一初始病症数据和第一待确认数据；

81、根据所述第一待确认数据生成与所述第一用户的第一交互数据；

82、接收所述第一用户对所述第一交互数据的第一反馈数据；

83、将所述第一初始病症数据和所述第一反馈数据与预设的诊断模型进行匹配，计算各种疾病的匹配度以判断病情；

84、选择匹配度超过预设的第一匹配度的对应几种疾病作为第一疑似疾病，并对多个所述第一疑似疾病各个的概率或置信度进行排序与评估，得到第一疑似疾病评估数据；

85、基于所述第一疑似疾病评估数据为所述第一用户生成所述第一用户提供诊断服务。

86、可选地，生成所述诊断模型的步骤，包括：

87、收集大量的历史医疗数据；

88、对所述历史医疗数据进行清洗、整合与预处理，剔除异常数据以确保数据的完整性与连贯性，得到第一样本数据；

89、将所述第一样本数据转换为模型输入的形式，得到第二样本数据；

90、从所述第二样本数据中提取用于诊断的特征，得到第一诊断特征数据；

91、为所述第一诊断特征数据添加相应的疾病诊断标签；

92、将所述第一诊断特征数据与所述疾病诊断标签整合，构建用于训练模型的第一训练数据集、用于测试模型的第一测试数据集和用于验证模型的第一验证数据集；

93、选择合适的机器学习或深度学习算法，在构建好的所述第一训练数据集上进行模型训练；

94、利用所述第一验证数据集评估训练好的模型，选择表现最优的模型作为初始诊断模型；

95、利用所述第一测试数据集对所述初始诊断模型进行最终评估，得到准确率、召回率、f1值以判断所述初始诊断模型的效果；

96、若所述初始诊断模型的效果不符合设置的第一预期值，结合模型的错误预测分析结果与特征工程的结果优化模型，直到符合所述第一预期值；

97、将已符合所述第一预期值的所述初始诊断模型作为所述诊断模型。

98、采用本发明的技术方案，用于智慧医疗的自助服务方法包括：当第一用户进入第一特定区域时，输出第一提示信息；当所述第一用户根据所述第一提示信息进行第二特定区域时，获取所述第一用户的第一人脸数据；根据所述第一人脸数据判断所述第一用户是否为已登记用户；若为已登记用户，则获取所述第一用户的第一历史数据；若为未登记用户，则根据所述第一人脸数据进行用户注册，并生成所述第一用户对应的第一用户账号；获取所述第一用户的第一身体状态数据；根据所述第一用户的第一历史数据和/或所述第一身体状态数据生成第一指引/导航信息与第一医疗资源安排信息；根据所述第一指引/导航信息为所述第一用户进行指引与导航；根据所述第一医疗资源安排信息准备所述第一用户需要的医疗资源。通过本发明实施例的方案，从用户踏入医院开始，已快速地为用户安排好了每个环节的指引与医疗资源，提供的是一种“无感”的自助医疗服务，大大简化了用户的就医流程，提高了就医效率，充分发挥了医疗资源的作用。