一种基于智慧医院的数据自动化管理系统及方法

摘要

本发明涉及智慧医院数据管理技术领域，具体为一种基于智慧医院的数据自动化管理系统及方法，包括分别构建对应各医生的历史诊疗数据库；基于在每一历史诊疗数据库中，所有历史诊疗记录的记录信息分布特征，分别将每一历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录进行拆分；对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据，得到每一诊疗事件的事件属性；将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；对每一个医生构建诊疗经验维度模型；用户注册登陆智慧医院平台输入预挂诊的科室信息，基于科室信息对用户推送匹配医生，同时将各匹配医生的诊疗经验维度模型进行数据展示，辅助用户基于自己的病症情况选择合适的诊疗医生。

说明书

技术领域

本发明涉及智慧医院数据管理技术领域，具体为一种基于智慧医院的数据自动化管理系统及方法。

背景技术

对于患者而言，如何找到合适的医生进行就诊是个最大的难题；在目前大环境下，一部分患者通常会不论自身症状的大小或者严重与否，趋向于在医院中选择一些较为大牌的专家号进行挂诊，觉得这样才比较稳妥，不免出现“大材小用”的现象，且在医院中出现专家号被预约挂满，或者出现因为要等医院释放出专家号需要患者进行抢定的现象屡见不鲜；一部分患者在就诊前会通过网络搜索，基于患者口碑、周围口碑做出选择，且因互联网时代，庞大的信息量往往会使人无所适从，不免出现让人“挑花了眼”的现象；对于以上的情况，在一定程度上都会造成医疗资源的浪费或者是用户就诊时间的浪费；在目前大环境下，用户需要明白合适的医生并非特指在最大医院里的医生或者最大牌的医生，而是指治疗自己病症相当有经验并且就诊方便的医生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于智慧医院的数据自动化管理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于智慧医院的数据自动化管理方法，方法包括：

步骤S100：在智慧医院的大数据库中对各医生的历史诊疗数据进行调取，分别构建对应各医生的历史诊疗数据库，历史诊疗数据是指由在各条历史诊疗记录中产生的诊疗数据汇集而成的数据；诊疗数据包括患者的自我症状描述数据、医生的问诊数据、医生开具的诊断数据；历史诊疗数据库中的数据类型包括音视频数据、文本数据；

步骤S200：基于在每一历史诊疗数据库中，所有历史诊疗记录的记录信息分布特征，分别将每一历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录进行拆分，得到若干个独立的诊疗记录子集合和若干条独立的历史诊疗记录；

步骤S300：分别将在每一历史诊疗数据库中的每一个独立的诊疗记录子集合或者每一条独立的历史诊疗记录中产生的诊疗数据，作为每一历史诊疗数据库所对应的医生在一次诊疗事件下产生的诊疗数据；对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据，得到每一诊疗事件的事件属性；

步骤S400：在每一个医生的历史诊疗数据库中，将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；对每一个医生构建诊疗经验维度模型；

步骤S500：用户注册登陆智慧医院平台，在智慧医院平台中输入预挂诊的科室信息，智慧医院平台基于科室信息对用户推送匹配医生，同时将各匹配医生的诊疗经验维度模型进行数据展示，辅助用户基于自己的病症情况选择合适的诊疗医生。

进一步的，步骤S200包括：

步骤S201：分别对所有历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录提取记录的生成时间和就诊患者的身份信息；从所有的历史诊疗数据库中，捕捉诊断相同疾病类型的医生对就诊患者提出的最长复诊周期，分别将最长复诊周期设为各疾病类型所对应的复诊周期；

步骤S202：根据对应每一历史诊疗数据库的医生所负责诊断的疾病类型，获取每一历史诊疗数据库对应的复诊周期T；在每一历史诊疗数据库中，将就诊患者身份信息相同的历史诊疗记录按照记录产生的先后顺序进行汇集，将每一历史诊疗数据库拆分为若干个诊疗记录集合和若干条独立的历史诊疗记录；其中，每一诊疗记录集合对应一种就诊患者的身份信息；

步骤S203：在每一诊疗记录集合中，依次对每两条相邻历史诊疗记录之间的间隔记录生成时间进行捕捉；依次将各间隔记录生成时间与每一历史诊疗数据库对应的复诊周期T进行比较；

步骤S204：当在某一诊疗记录集合中，捕捉到第i条历史诊疗记录L

上述步骤是为了避免将属于一次疾病治疗疗程的若干诊疗记录进行独立分析，提高后续在对各医生进行诊疗经验维度模型构建过程中所采用数据的准确度；

步骤S205：循环步骤S203-步骤S204，将每一历史诊疗数据库拆分成若干独立的诊疗记录子集合和若干条独立的历史诊疗记录。

进一步的，步骤S300包括:

步骤S301：若在某个医生的历史诊疗数据库中提取独立的诊疗记录子集合包括{W

步骤S302：对在每一诊疗记录子集合内每一条历史诊疗记录下产生的患者的自我症状描述数据、医生的问诊数据、医生开具的诊断数据进行关键信息提取；将从患者的自我症状描述数据中提取得到的关键信息设为第一特征诊疗数据；将从医生的问诊数据中提取得到的关键信息设为第二特征诊疗数据；将从医生开具的诊断数据中提取到的关键信息设为第三特征诊疗数据；

步骤S303：分别将从每一独立的诊疗记录子集合内所有历史诊疗记录中提取得到的所有第一特征诊疗数据、所有第二特征诊疗数据、所有第三特征诊疗数据，分别按照对应记录的产生先后顺序进行汇总，分别对应得到第一特征诊疗数据序列、第二特征诊疗数据序列、第三特征诊疗数据序列；分别将第一特征诊疗数据序列、第二特征诊疗数据序列、第三特征诊疗数据序列对应作为每一独立的诊疗记录子集合所对应的诊疗事件的第一事件属性、第二事件属性、第三事件属性；

步骤S304：分别将从每一独立的历史诊疗记录中提取得到的第一特征诊疗数据、第二特征诊疗数据、第三特征诊疗数据对应作为每一独立的历史诊疗记录所对应的诊疗事件的第一事件属性、第二事件属性、第三事件属性。

进一步的，从患者的自我症状描述数据和在医生的问诊数据中提取到的关键信息包括有关身体部位的关键信息、有关症状描述的关键信息、有关症状程度描述的关键信息；从医生开具的诊断数据中提取到的关键信息包括有关诊断结论的关键信息、处方单中的药品种类信息、处方单中的药品服用注意事项信息。

进一步的，步骤S400包括：

步骤S401：分别在某个医生的历史诊疗数据库中，随机选取一个诊疗事件作为一个相似中心；分别将历史诊疗数据库中的其他诊疗事件与作为相似中心的诊疗事件进行第一事件属性、第二事件属性和第三事件属性的相似度计算，分别得到历史诊疗数据库中的其他诊疗事件与作为相似中心的诊疗事件之间的累计相似度值：R＝a*r

将r

步骤S402：分别将与作为相似中心的诊疗事件之间的累计相似度值大于相似度阈值的其他诊疗事件归为与作为相似中心的诊疗事件的同类诊疗事件；分别对某个医生的历史诊疗数据库中包含的所有诊疗事件完成事件归类；

步骤S403：分别将在某个医生的历史诊疗数据库中出现的每一类诊疗事件作为某个医生的一种诊疗经验维度，分别捕捉在每一种诊疗经验维度中所包含的诊疗事件总数Q，分别计算每一种诊疗经验维度对应的经验值

为更好的实现上述方法还提出了一种数据自动化管理系统，系统包括：历史诊疗数据库搭建模块、历史诊疗数据库管理模块、特征诊疗数据提取管理模块、诊疗经验维度模型构建模块、智慧医院平台推送管理模块；

历史诊疗数据库搭建模块，用于在智慧医院的大数据库中对各医生的历史诊疗数据进行调取，分别构建对应各医生的历史诊疗数据库；

历史诊疗数据库管理模块，用于接收历史诊疗数据库搭建模块中的数据，基于在每一历史诊疗数据库中所有历史诊疗记录的记录信息分布特征，分别将每一历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录进行拆分，得到若干个独立的诊疗记录子集合和若干条独立的历史诊疗记录；

特征诊疗数据提取管理模块，用于接收历史诊疗数据库管理模块中的数据，分别将在每一历史诊疗数据库中的每一个独立的诊疗记录子集合或者每一条独立的历史诊疗记录中产生的诊疗数据，作为每一历史诊疗数据库所对应的医生在一次诊疗事件下产生的诊疗数据；对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据，得到每一诊疗事件的事件属性；

诊疗经验维度模型构建模块，用于在每一个医生的历史诊疗数据库中，将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；对每一个医生构建诊疗经验维度模型；

智慧医院平台推送管理模块，根据用户在智慧医院平台中输入的预挂诊的科室信息，对用户推送匹配医生，同时将各匹配医生的诊疗经验维度模型进行数据展示，辅助用户基于自己的病症情况选择合适的诊疗医生。

进一步的，特征诊疗数据提取管理模块包括特征诊疗数据提取单元、诊疗事件属性提取单元；

特征诊疗数据提取单元，用于对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据；

诊疗事件属性提取单元，用于接收特征诊疗数据提取单元中的数据，分别对各诊疗事件提取对应的事件属性。

进一步的，诊疗经验维度模型构建模块包括事件归类处理单元、诊疗经验维度模型构建单元；

事件归类处理单元，用于在每一个医生的历史诊疗数据库中，将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；

诊疗经验维度模型构建单元，用于接收事件归类处理单元中的数据，对每一种诊疗经验维度计算经验值，构建每一个医生对应的诊疗经验维度模型。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明可基于对各医生的所有历史就诊记录进行数据分析，基于各历史就诊记录之间的差异性，判断在各医生的所有历史就诊记录中存在的就诊病症类型，为各医生通过搭建诊疗经验维度模型来反应各医生对各病症类型的经值，并将各医生的诊疗经验维度模型向用户进行数据展示，以供用户基于自身情况挑选出最合适自己的医生，减少出现由于患者追求文稳妥的心理盲目选择专家号进行挂诊的现象，一定程度上可减少对医疗资源的浪费。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明一种基于智慧医院的数据自动化管理方法的流程示意图；

图2是本发明一种基于智慧医院的数据自动化管理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：一种基于智慧医院的数据自动化管理方法，方法包括：

步骤S100：在智慧医院的大数据库中对各医生的历史诊疗数据进行调取，分别构建对应各医生的历史诊疗数据库，历史诊疗数据是指由在各条历史诊疗记录中产生的诊疗数据汇集而成的数据；诊疗数据包括患者的自我症状描述数据、医生的问诊数据、医生开具的诊断数据；历史诊疗数据库中的数据类型包括音视频数据、文本数据；

步骤S200：基于在每一历史诊疗数据库中，所有历史诊疗记录的记录信息分布特征，分别将每一历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录进行拆分，得到若干个独立的诊疗记录子集合和若干条独立的历史诊疗记录；

其中，步骤S200包括：

步骤S201：分别对所有历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录提取记录的生成时间和就诊患者的身份信息；从所有的历史诊疗数据库中，捕捉诊断相同疾病类型的医生对就诊患者提出的最长复诊周期，分别将最长复诊周期设为各疾病类型所对应的复诊周期；

步骤S202：根据对应每一历史诊疗数据库的医生所负责诊断的疾病类型，获取每一历史诊疗数据库对应的复诊周期T；在每一历史诊疗数据库中，将就诊患者身份信息相同的历史诊疗记录按照记录产生的先后顺序进行汇集，将每一历史诊疗数据库拆分为若干个诊疗记录集合和若干条独立的历史诊疗记录；其中，每一诊疗记录集合对应一种就诊患者的身份信息；

步骤S203：在每一诊疗记录集合中，依次对每两条相邻历史诊疗记录之间的间隔记录生成时间进行捕捉；依次将各间隔记录生成时间与每一历史诊疗数据库对应的复诊周期T进行比较；

步骤S204：当在某一诊疗记录集合中，捕捉到第i条历史诊疗记录L

例如说，在一历史诊疗数据库U内的一个诊疗记录集合中包括{L

步骤S205：循环步骤S203-步骤S204，将每一历史诊疗数据库拆分成若干独立的诊疗记录子集合和若干条独立的历史诊疗记录；

步骤S300：分别将在每一历史诊疗数据库中的每一个独立的诊疗记录子集合或者每一条独立的历史诊疗记录中产生的诊疗数据，作为每一历史诊疗数据库所对应的医生在一次诊疗事件下产生的诊疗数据；对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据，得到每一诊疗事件的事件属性；

其中，步骤S300包括:

步骤S301：若在某个医生的历史诊疗数据库中提取独立的诊疗记录子集合包括{W

步骤S302：对在每一诊疗记录子集合内每一条历史诊疗记录下产生的患者的自我症状描述数据、医生的问诊数据、医生开具的诊断数据进行关键信息提取；将从患者的自我症状描述数据中提取得到的关键信息设为第一特征诊疗数据；将从医生的问诊数据中提取得到的关键信息设为第二特征诊疗数据；将从医生开具的诊断数据中提取到的关键信息设为第三特征诊疗数据；

其中，从患者的自我症状描述数据和在医生的问诊数据中提取到的关键信息包括有关身体部位的关键信息、有关症状描述的关键信息、有关症状程度描述的关键信息；从医生开具的诊断数据中提取到的关键信息包括有关诊断结论的关键信息、处方单中的药品种类信息、处方单中的药品服用注意事项信息；

例如说，属于有关身体部位的关键信息包括但不限于：头部、胃部、腹部、肝脏、膝盖、胳膊；属于有关症状描述的关键信息包括但不限于：疼、痒、麻、酸、昏；属于有关症状程度描述的关键信息包括但不限于：一阵阵、急促、很、轻微、非常；

步骤S303：分别将从每一独立的诊疗记录子集合内所有历史诊疗记录中提取得到的所有第一特征诊疗数据、所有第二特征诊疗数据、所有第三特征诊疗数据，分别按照对应记录的产生先后顺序进行汇总，分别对应得到第一特征诊疗数据序列、第二特征诊疗数据序列、第三特征诊疗数据序列；分别将第一特征诊疗数据序列、第二特征诊疗数据序列、第三特征诊疗数据序列对应作为每一独立的诊疗记录子集合所对应的诊疗事件的第一事件属性、第二事件属性、第三事件属性；

步骤S304：分别将从每一独立的历史诊疗记录中提取得到的第一特征诊疗数据、第二特征诊疗数据、第三特征诊疗数据对应作为每一独立的历史诊疗记录所对应的诊疗事件的第一事件属性、第二事件属性、第三事件属性；

步骤S400：在每一个医生的历史诊疗数据库中，将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；对每一个医生构建诊疗经验维度模型；

步骤S500：用户注册登陆智慧医院平台，在智慧医院平台中输入预挂诊的科室信息，智慧医院平台基于科室信息对用户推送匹配医生，同时将各匹配医生的诊疗经验维度模型进行数据展示，辅助用户基于自己的病症情况选择合适的诊疗医生；

其中，步骤S400包括：

步骤S401：分别在某个医生的历史诊疗数据库中，随机选取一个诊疗事件作为一个相似中心；分别将历史诊疗数据库中的其他诊疗事件与作为相似中心的诊疗事件进行第一事件属性、第二事件属性和第三事件属性的相似度计算，分别得到历史诊疗数据库中的其他诊疗事件与作为相似中心的诊疗事件之间的累计相似度值：R＝a*r

步骤S402：分别将与作为相似中心的诊疗事件之间的累计相似度值大于相似度阈值的其他诊疗事件归为与作为相似中心的诊疗事件的同类诊疗事件；分别对某个医生的历史诊疗数据库中包含的所有诊疗事件完成事件归类；

步骤S403：分别将在某个医生的历史诊疗数据库中出现的每一类诊疗事件作为某个医生的一种诊疗经验维度，分别捕捉在每一种诊疗经验维度中所包含的诊疗事件总数Q，分别计算每一种诊疗经验维度对应的经验值

为更好的实现上述方法还提出了一种数据自动化管理系统，系统包括：历史诊疗数据库搭建模块、历史诊疗数据库管理模块、特征诊疗数据提取管理模块、诊疗经验维度模型构建模块、智慧医院平台推送管理模块；

历史诊疗数据库搭建模块，用于在智慧医院的大数据库中对各医生的历史诊疗数据进行调取，分别构建对应各医生的历史诊疗数据库；

历史诊疗数据库管理模块，用于接收历史诊疗数据库搭建模块中的数据，基于在每一历史诊疗数据库中所有历史诊疗记录的记录信息分布特征，分别将每一历史诊疗数据库中的所有历史诊疗记录进行拆分，得到若干个独立的诊疗记录子集合和若干条独立的历史诊疗记录；

特征诊疗数据提取管理模块，用于接收历史诊疗数据库管理模块中的数据，分别将在每一历史诊疗数据库中的每一个独立的诊疗记录子集合或者每一条独立的历史诊疗记录中产生的诊疗数据，作为每一历史诊疗数据库所对应的医生在一次诊疗事件下产生的诊疗数据；对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据，得到每一诊疗事件的事件属性；

诊疗经验维度模型构建模块，用于在每一个医生的历史诊疗数据库中，将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；对每一个医生构建诊疗经验维度模型；

智慧医院平台推送管理模块，根据用户在智慧医院平台中输入的预挂诊的科室信息，对用户推送匹配医生，同时将各匹配医生的诊疗经验维度模型进行数据展示，辅助用户基于自己的病症情况选择合适的诊疗医生。

其中，特征诊疗数据提取管理模块包括特征诊疗数据提取单元、诊疗事件属性提取单元；

特征诊疗数据提取单元，用于对医生的每一诊疗事件提取特征诊疗数据；

诊疗事件属性提取单元，用于接收特征诊疗数据提取单元中的数据，分别对各诊疗事件提取对应的事件属性。

其中，诊疗经验维度模型构建模块包括事件归类处理单元、诊疗经验维度模型构建单元；

事件归类处理单元，用于在每一个医生的历史诊疗数据库中，将所有诊疗事件基于事件属性进行事件归类处理；

诊疗经验维度模型构建单元，用于接收事件归类处理单元中的数据，对每一种诊疗经验维度计算经验值，构建每一个医生对应的诊疗经验维度模型。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。