一种医院导航定位指导处理方法和系统与流程

1.本技术涉及到导航领域，具体而言，涉及一种医院导航定位指导处理方法和系统。


背景技术：

2.老人在医院首次就诊或者反复就诊过程中，由于衰老方面(听力、记忆力、表示识别能力、情绪不稳定、肢体活动能力)，对信息化和科技化的就诊流程不能胜任，会遇到很多的困难，而医务人员的现状着实有些尴尬，往往专业的人员不能集中注意力在当下最要紧的诊疗活动上，反而要分心在“可标准化可重复的”一些个非诊疗问题上。
3.例如，目前医院面积比较大，各个诊室比较多，在医院内部如何找到相应的位置对于病人来说是非常重要的，目前仅仅是依靠人工来进行导引，一方面增加了人力成本；另一方面在比较忙的时候也无法做到实时响应。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种医院导航定位指导处理方法和系统，以至少解决医院内部依靠人工进行位置导航所存在的问题。
5.根据本技术的一个方面，提供了一种医院导航定位指导处理方法，应用于可穿戴设备中，所述方法包括：接收用户输入的语音信息，并将所述语音信息转换为文字；从所述文字中提取关键字，并将提取到的关键字与预先配置的关键字进行比较；在所述提取到的关键字与预先配置的用于指示医院中的预定位置的关键词相匹配的情况下，查找所述用于指示医院中的预定位置的关键词所对应的第一位置；获取所述用户当前所在的第二位置，并生成从所述第二位置到所述第一位置的导航信息。
6.进一步地，在生成所述导航信息之后，还包括：将所述导航信息转换成语音，并播放转换得到的语音。
7.进一步地，将所述语音信息转换为文字包括：将所述语音信息输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的文字。
8.进一步地，所述多组第一训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据为一段年龄超过50岁的人录制的在医院使用的语音，所述输出数据为该语音转换成的文字。
9.进一步地，使用日常生活中的语音以及该语音对应的文字作为第二训练数据，并使用多组所述第二训练数据训练得到第二机器学习模型，使用所述多组第一训练数据对所述第二机器学习模型进行增量训练得到所述第一机器学习模型。
10.根据本技术的另一个方面，还提供了一种医院导航定位指导处理系统，应用于可穿戴设备中，所述系统包括：转换模块，用于接收用户输入的语音信息，并将所述语音信息转换为文字；比较模块，用于从所述文字中提取关键字，并将提取到的关键字与预先配置的关键字进行比较；查找模块，用于在所述提取到的关键字与预先配置的用于指示医院中的
预定位置的关键词相匹配的情况下，查找所述用于指示医院中的预定位置的关键词所对应的第一位置；生成模块，用于获取所述用户当前所在的第二位置，并生成从所述第二位置到所述第一位置的导航信息。
11.进一步地，在生成所述导航信息之后，还包括：播放模块，用于将所述导航信息转换成语音，并播放转换得到的语音。
12.进一步地，所述转换模块用于：将所述语音信息输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的文字。
13.进一步地，所述多组第一训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据为一段年龄超过50岁的人录制的在医院使用的语音，所述输出数据为该语音转换成的文字。
14.进一步地，使用日常生活中的语音以及该语音对应的文字作为第二训练数据，并使用多组所述第二训练数据训练得到第二机器学习模型，使用所述多组第一训练数据对所述第二机器学习模型进行增量训练得到所述第一机器学习模型。
15.在本技术实施例中，采用了接收用户输入的语音信息，并将所述语音信息转换为文字；从所述文字中提取关键字，并将提取到的关键字与预先配置的关键字进行比较；在所述提取到的关键字与预先配置的用于指示医院中的预定位置的关键词相匹配的情况下，查找所述用于指示医院中的预定位置的关键词所对应的第一位置；获取所述用户当前所在的第二位置，并生成从所述第二位置到所述第一位置的导航信息。通过本技术解决了医院内部依靠人工进行位置导航所存在的问题，从而实现了自动导航，节约了人工，并方便了患者。
附图说明
16.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步地理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
17.图1是根据本技术实施例的医院导航定位指导处理方法的流程图。
具体实施方式
18.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
19.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
20.在本实施例中，可以提供如下的一种可穿戴设备，该设备具有如下特点：
21.1.价格不昂贵，考虑到可能有损耗情况。
22.2.腕带式的，随患者移动，可有屏幕，不能太大；或者完全挂在可移动式平车上固定使用。
23.3.内部设置，进行编码序号，在后台屏幕，可有地图式，点状分布状态显示。
24.4.可移动的，便携式，电池或者可充电。
25.5.可为患者导航(医院小范围内地图指示)。
26.6.可使医务人员能够获取病人实时定位(后台监控可看到位置)。
27.作为一个可选的实施方式，获取所述用户(也可以称为患者或者病人)当前的就诊流程，并获取所述用户当前所在的位置，在当前所在的位置和所述当前的就诊流程不相符合的情况，服务器调用所述可穿戴设备播放器，播放提示信息，其中，所述提示信息用于指示当前所在的位置和所述当前的就诊流程不相符合。
28.7.必要时，可有sos一键式对讲功能。
29.8.对有些危重患者，腕式的心率和血氧饱和度监护最好能够提供。
30.9.设备上，可以设置有常用几个(5个左右)一键获取语音指导功能(比如，超声科做检查应该怎么走或者去哪里)。
31.10.针对标准化的疾病流程：设置固定按键，可有小的面板(类似故宫自助导游机那样的，可亮灯式)，保证基本顺序1(指导的话语可以无限次反复重听)-2-3-4-5-6。
32.(第一步-放射科拍片；第二步-放射科自助机器等待取片；第三步-内科诊室就诊完成血化验检查，，，，，，)，不可跨越的步骤，严格按照指示进行。
33.作为一个可选的实施方式，在通过语音识别出所述用户的疾病情况，获取所述用户的挂号信息，根据所述疾病情况和挂号信息确定所述用户在所述医院的就诊流程，并将所述就诊流程显示在所述可穿戴设备上，其中，所述可穿戴设备的屏幕为触摸屏幕；接收所述用户点击的每个流程，获取每个流程的目的地址和当前所在地址生成每个流程的导航信息。
34.11.对患者疼痛情况，可定时按键式提供疼痛级别，表示痛苦情况。
35.作为另一个可选的实施方式，还可以获取所述用户输入的疼痛级别，其中，所述疼痛级别用于标识所述用户的痛苦情况；在所述疼痛级别超过阈值的情况下，所述可穿戴设备将所述用户的标识信息发送至服务器，所述服务器根据所述用户的标识信息获取所述用户所归属的医生，将所述用户的标识信息和所述用户的痛苦情况发送至所述医生。
36.12.一旦患者真正入院治疗，此设备就可以终止使用。
37.作为一个可选的实施方式，获取所述可穿戴设备开机，在开机之后提示对用户(也可以称为是患者)的就诊卡或者医保卡进行扫描，通过扫描得到所述用户的第一标识信息，其中，所述第一标识信息用于唯一标识所述用户，获取用于唯一标识所述可穿戴设备的第二标识信息，将所述第一标识信息和所述第二标识信息建立关联之后发送至服务器进行保存。
38.获取所述第一标识信息失败后，或者获取所述第一标识信息之后查找所述第一标识信息对应的用户是否已经就诊，如果所述用户已经就诊完毕，则关闭所述可穿戴设备。在所述用户已经就诊的情况下，向所述服务器发送消息，其中，所述消息用于解除所述第一标识信息和所述第二标识信息之间的联系，并从所述服务器上删除所述第一标识信息和所述第二标识信息。
39.13.表面材质还要防水和可以进行表面消毒，重复使用。
40.基于上述可穿戴设备在本实施例中提供了一种医院导航定位指导处理方法，应用于可穿戴设备中，图1是根据本技术实施例的医院导航定位指导处理方法的流程图，下面对图1中包括的步骤进行说明。
41.步骤s102，接收用户输入的语音信息，并将所述语音信息转换为文字；
42.在该步骤中，将所述语音信息输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的文字。所述多组第一训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据为一段年龄超过50岁的人录制的在医院使用的语音，所述输出数据为该语音转换成的文字。
43.可选地，可以使用日常生活中的语音以及该语音对应的文字作为第二训练数据，并使用多组所述第二训练数据训练得到第二机器学习模型，使用所述多组第一训练数据对所述第二机器学习模型进行增量训练得到所述第一机器学习模型。
44.步骤s104，从所述文字中提取关键字，并将提取到的关键字与预先配置的关键字进行比较；
45.步骤s106，在所述提取到的关键字与预先配置的用于指示医院中的预定位置的关键词相匹配的情况下，查找所述用于指示医院中的预定位置的关键词所对应的第一位置；
46.步骤s108，获取所述用户当前所在的第二位置，并生成从所述第二位置到所述第一位置的导航信息。
47.通过上述步骤解决了医院内部依靠人工进行位置导航所存在的问题，从而实现了自动导航，节约了人工，并方便了患者。
48.在上述步骤之后，在生成所述导航信息之后，还包括：将所述导航信息转换成语音，并播放转换得到的语音。
49.在本实施例中，提供一种电子装置，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，处理器被设置为运行计算机程序以执行以上实施例中的方法。
50.上述程序可以运行在处理器中，或者也可以存储在存储器中(或称为计算机可读介质)，计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
51.这些计算机程序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，对应与不同的步骤可以通过不同的模块来实现。
52.该本实施例中就提供了这样的一种装置或系统。该系统被称为医院导航定位指导处理系统，应用于可穿戴设备中，所述系统包括：转换模块，用于接收用户输入的语音信息，并将所述语音信息转换为文字；比较模块，用于从所述文字中提取关键字，并将提取到的关键字与预先配置的关键字进行比较；查找模块，用于在所述提取到的关键字与预先配置的用于指示医院中的预定位置的关键词相匹配的情况下，查找所述用于指示医院中的预定位
置的关键词所对应的第一位置；生成模块，用于获取所述用户当前所在的第二位置，并生成从所述第二位置到所述第一位置的导航信息。
53.该系统或者装置用于实现上述的实施例中的方法的功能，该系统或者装置中的每个模块与方法中的每个步骤相对应，已经在方法中进行过说明的，在此不再赘述。
54.例如，在生成所述导航信息之后，还包括：播放模块，用于将所述导航信息转换成语音，并播放转换得到的语音。
55.又例如，所述转换模块用于：将所述语音信息输入到第一机器学习模型中，其中，所述第一机器学习模型是使用多组第一训练数据训练得到的；从所述第一机器学习模型中获取所述第一机器学习模型输出的文字。可选地，所述多组第一训练数据中的每一组训练数据均包括输入数据和输出数据，其中，所述输入数据为一段年龄超过50岁的人录制的在医院使用的语音，所述输出数据为该语音转换成的文字。可选地，使用日常生活中的语音以及该语音对应的文字作为第二训练数据，并使用多组所述第二训练数据训练得到第二机器学习模型，使用所述多组第一训练数据对所述第二机器学习模型进行增量训练得到所述第一机器学习模型。
56.通过上述实施例解决了医院内部依靠人工进行位置导航所存在的问题，从而实现了自动导航，节约了人工，并方便了患者。
57.以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。