智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端技术方案

一种医疗智能服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端，所述方法包括：将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。上述的方案，可以对医疗资源进行合理分配，以提高医疗资源的利用率，提高诊疗效率。

【技术实现步骤摘要】
智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端
本专利技术涉及医疗
，具体地涉及一种智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端。
技术介绍
近年来，智慧医疗技术的进步对社会发展起着重要的推动作用。智慧医疗的发展将以医院为中心转向以大众为中心，成为集公共服务、开放信息、交流互动于一体的多功能智慧平台。医疗服务智能预测管理可通过打造区域医疗信息平台，利用大数据技术和深度学习实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动；同时也可以实现机构与机构，人员与人员之间全方位的互动。从而创造出一个安全、便利、优质的高效率服务环境，加快患者等疗时间，保障医疗信息通畅，医疗资源最优化配置。现有技术中，通常用的医疗服务系统有两种：第一种是建立健康门户网站，具有提供患者以健康保健、问诊就医指导、疾病咨询、医学知识库等方面的内容；第二种是将医院网络宽带网络联通，通过医院各业务系统，比如医院信息系统、实验室信息管理系统及电子病历等，获取医院数据中心存储的患者就诊资料，医生与患者通过电脑或手机访问医院数据中心相关信息。但是，现有的医疗服务系统，存在着医疗资源分配不均衡的问题，降低了诊疗的效率。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是如何对医疗资源进行合理分配，以提高医疗资源的利用率，提高诊疗效率。为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种医疗智能服务预测管理方法，所述方法包括：获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。可选地，所述方法还包括：获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果；基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。可选地，所述方法还包括以下至少一项：接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。本专利技术实施例还提供了一种智能医疗服务预测管理系统，所述系统包括：医院数据中心交互单元，适于获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；医疗资源分配模型生成单元，适于将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；医疗资源分配单元，适于采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；终端用户单元，适于基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。可选地，医疗资源分配单元，还适于通过所述终端用户单元获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果并发送至所述医疗资源分配模型生成单元；医疗资源分配模型生成单元，还适于基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。可选地，所述终端用户单元，还包括在线咨询模块、医嘱模块和在线商城模块中至少一项；所述在线咨询模块，适于接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；所述医嘱模块，适于获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；所述在线商城模块，适于向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。本专利技术实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。与现有技术相比，本专利技术实施例的技术方案具有以下有益效果：上述的方案，通过采用深度神经网络对所得到的具有预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练所生成的医疗资源分配模型，对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息，从而可以按照预设的医疗资源分配策略对医疗资源进行合理分配，故可以提高医疗资源的利用率。附图说明图1是本专利技术实施例中的一种智能医疗服务预测管理方法的流程示意图；图2是本专利技术实施例中的一种智能医疗服务预测管理系统的结构示意图。具体实施方式本专利技术实施例中的技术方案通过将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和患者的电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和患者的电子病历数据，采用深度神经网络对对所得到的具有预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和患者的电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型，并采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行实时分析，可以按照预设的医疗资源分配策略对医疗资源进行合理分配，提高医疗资源的利用率，提高诊疗效率。为使本专利技术的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。图1是本专利技术实施例的一种智能医疗服务预测管理方法的流程示意图。参见图1，本专利技术实施例的一种智能医疗服务预测管理方法，可以包括如下的步骤：步骤S101：获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据。在具体实施中，所述医疗设备数据为从医疗设备出直接采集到的源头数据，包括影像、检验、病理、监护、药房等各种医疗设备的数字化信息；所述临床数据包括医院中的患者的各种临床医学数据；所述电子病历数据包括患者的医嘱信息和医嘱执行过程中的监察、纠正和信息反馈等。步骤S102：将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据。在具体实施中，当获取到医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据时，可以将获取到医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据转换为具有预设格式的数据，以将所获取的各种异构化的数据进行标准化、结构化地表达、组织和存储，以便于后续对数据进行处理。步骤S103：采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型。在具体实施中，当得到具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据时，通过对所得到的预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行分析整理，可以得出医院中各个时间段各个科室的各种医疗资源的使用情况，再基于所得出的医院中各个时间段各个科室的各种医疗资源的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，包括：获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。

【技术特征摘要】
1.一种智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，包括：获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。2.根据权利要求1所述的智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，还包括：获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果；基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。3.根据权利要求1所述的智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，还包括以下至少一项：接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。4.一种智能医疗服务预测管理系统，其特征在于，包括：医院数据中心交互单元，适于获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；医疗资源分配模型生成单元，适于将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙雁飞，朱华瑜，亓晋，许斌，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32