The invention provides an intelligent diagnosis system and a working method. The method comprises the following steps: according to the corresponding object of the complaint department; using the matrix decomposition algorithm to obtain the Department about evaluation of the first preset number of doctors from the evaluation data; on the first preset number of doctors in the data extraction for each disease optimal medical students according to the evaluation of the ability to sort; the ability the doctor in the hospital to obtain the optimal ordering and the doctor recommended sequence. It can be seen that the present invention can find the corresponding department according to the main complaint of the object, so that the patient can determine the Department as soon as possible and reduce the exclusion time. The doctor recommended in the process, the hospital diversity into account, the hospital to solve the problem of uneven distribution of resources, and effectively help patients choose the most reasonable doctor in a short period of time, which is the embodiment of the invention provides the optimal sequence is considered to recommend a doctor doctor ability, consider the effect of medical services.
【技术实现步骤摘要】
智能分诊系统及其工作方法
本专利技术涉及计算机
,尤其涉及一种智能分诊系统及其工作方法。
技术介绍
为帮助患者快速寻找到相应的医生,相关技术中通过获取和解析各个医院的医疗数据,得到疾病类型列表;然后通过获取和解析挂号网站的评价信息,将评价信息与疾病类型的关键字进行关联,最终得到疾病类型列表中每个医生的能力评分,并将评分最高的医生推荐给用户。在实现本申请方案的过程中,专利技术人发现:相关技术中需要依赖于挂号站中相关联的医生评价,若无评价则无法匹配到与该患者的疾病对应的医生。另外,相关技术中将疾病类型列表中评分最高的医生推荐给用户,没有考虑到医疗资源合理分配的问题,会将相似病症的患者推荐至相同的医院,给该医院造成极大的工作压力。
技术实现思路
针对相关技术中的缺陷,本专利技术提供了一种智能分诊系统及其工作方法,用于解决相关技术中的技术问题。第一方面,本专利技术实施例提供了一种智能分诊系统的工作方法,所述方法包括:根据对象主诉获取对应的科室;利用矩阵分解算法获取所述科室中关于第一预设数量位医生的评价数据;从所述关于第一预设数量位医生的评价数据中提取每种疾病对应的最优医 ...
【技术保护点】
一种智能分诊系统的工作方法,其特征在于,所述工作方法包括:根据对象主诉获取对应的科室;利用矩阵分解算法获取所述科室中关于第一预设数量位医生的评价数据;从所述关于第一预设数量位医生的评价数据中提取每种疾病对应的最优医生能力排序;根据所述关于医生能力的评价排序以及医生所在医院获取最优推荐医生序列。
【技术特征摘要】
1.一种智能分诊系统的工作方法,其特征在于,所述工作方法包括:根据对象主诉获取对应的科室;利用矩阵分解算法获取所述科室中关于第一预设数量位医生的评价数据;从所述关于第一预设数量位医生的评价数据中提取每种疾病对应的最优医生能力排序;根据所述关于医生能力的评价排序以及医生所在医院获取最优推荐医生序列。2.根据权利要求1所述的工作方法,其特征在于,根据对象主诉获取对应的科室的步骤,包括:根据对象主诉的文本进行去停止词和提取关键词的操作,得到所述对象主诉的空间向量模型;针对第二预设数量个医院中的每个医院,对该医院的第三预设数量科室的检查文本去停止词和提取关键词的操作,得到每个科室的空间向量模型;匹配所述对象主诉的空间向量模型和每个科室的空间向量模型,得到与所述对象主诉相似度最高的科室。3.根据权利要求1所述的工作方法,其特征在于,从所述关于第一预设数量位医生的评价数据中提取每种疾病对应的最优医生能力排序的步骤,包括:根据所述关于第一预设数量位医生的评价数据,获取所述科室中对应已知疾病的第一医生能力的评价;根据所述关于第一预设数量位医生的评价数据,预测所述科室中对应未知疾病的第二医生能力的评价;根据所述第一医生能力评价和所述第二医生能力评价得到所述科室对应全部疾病的医生能力的评价;根据所述对应全部疾病的医生能力的评价,获取每种疾病对应的最优医生能力排序。4.根据权利要求1所述的工作方法,其特征在于,根据所述关于医生能力的评价排序以及医生所在医院获取最优推荐医生序列的步骤,包括:获取所述科室中第四预设数量种疾病对应的医生列表;所述医生列表中包括至少第五预设数量位医生;获取医生和医院各自权重,获取每种疾病对应的最优推荐医生序列。5.一种智能分诊系统,其特征在于,所述系统包括:科...
【专利技术属性】
技术研发人员:丁帅,李叶青,杨善林,兰绍雯,潘金鑫,李玲,黄辉,
申请(专利权)人:合肥工业大学,
类型:发明
国别省市:安徽,34
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