一种以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法及系统技术方案

本发明专利技术属于医院信息智能采集技术领域，公开了一种以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法及系统，所述以用户为核心的智慧医院信息智能采集系统包括：患者信息采集模块、医护信息采集模块、诊疗信息采集模块、停车信息采集模块、数据平台、预约挂号模块、排班模块、电子病历模块、结算模块、业绩统计模块、车位计算模块、显示模块。本发明专利技术通过排班模块实现了根据患者满意度和医疗师的总时间成本进行排班安排，使得最终得到的排班方案更加合理化，实现了提升患者满意度和降低服务成本的双重目标；同时通过业绩统计模块实现医院业绩数据的及时、全面、可靠统计，提高绩效管理质量和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法及系统
本专利技术属于医院信息智能采集
，尤其涉及一种以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法及系统。
技术介绍
智慧医院的范围主要包括三大领域：第一是面向医务人员的“智慧医疗”。以电子病历为核心的信息化的建设，电子病历和影像、检验等其他的系统互联互通。第二个领域是面向患者的“智慧服务”。很多医院的一体机、自助机，包括用的手机结算，预约挂号、预约诊疗、信息提醒，包括衍生出来的一些服务，比如停车信息的推送、提示等。让患者感受更加方便和快捷。第三个领域是面向医院的“智慧管理”。医院精细化管理很重要的一条是精细化的成本核算，用于这些医院内部后勤的管理，管理者用手机，或在办公室的电脑上就可以看到全院运转的状态，包括OA的办公系统。这一大领域就是用于医院的精细化的信息化管理。然而，现有以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法通过人工医疗排班方法，造成患者满意度较低或者医疗师服务时间成本较高的问题。同时现有以用户为核心的智慧医院信息智能采集系统无法把医院的各种业绩信息建立成一条高效、快捷的信息链，从而无法及时有效本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，包括：/n步骤一，通过患者信息采集模块采集姓名、性别、住址、职位信息；并且通过医护信息采集模块采集医生护士职能信息；/n步骤二，所述步骤一信息采集完成后，数据平台通过预约挂号模块利用预约程序预约挂号诊疗信息；预约挂号诊疗信息中，在预约挂号模块中的操作界面注册个人账户，并且设定自己的个人密码；/n在操作界面输入相应的症状和需要检测位置，系统根据输入的信息，给出医生专家相对应的个人信息，进行查看选择；/n同时系统根据医生专家的预约情况，提供相应需要等待的时间；/n根据需要等待的时间和医生专家的个...

【技术特征摘要】
1.一种以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，包括：
步骤一，通过患者信息采集模块采集姓名、性别、住址、职位信息；并且通过医护信息采集模块采集医生护士职能信息；
步骤二，所述步骤一信息采集完成后，数据平台通过预约挂号模块利用预约程序预约挂号诊疗信息；预约挂号诊疗信息中，在预约挂号模块中的操作界面注册个人账户，并且设定自己的个人密码；
在操作界面输入相应的症状和需要检测位置，系统根据输入的信息，给出医生专家相对应的个人信息，进行查看选择；
同时系统根据医生专家的预约情况，提供相应需要等待的时间；
根据需要等待的时间和医生专家的个人信息，选择相应的科室和医生专家数据；
科室和医生专家预约选择完成后，操作界面显示是否预约成功，提供预约结果，同时提供相应等待的时间；
步骤三，经步骤二获取预约挂号诊疗信息后，通过调查程序获取医疗师是否排班参数、医疗师的排班时长参数；
步骤四，根据预设约束条件获取粒子群算法的初始种群参数，所述初始种群参数包括待优化粒子的位置和速度，所述待优化粒子的位置为各所述医疗师的排班时长参数，所述速度为排班时长变化量；
步骤五，根据所述初始种群参数、所述步骤三参数，得到所述粒子群算法的全局最优解，并将所述全局最优解作为排班结果；
步骤六，所述步骤五排班完成后，进行诊断，并且诊疗信息采集模块采集患者病症诊疗信息；
步骤七，信息采集完成后，通过电子病历模块利用打印机打印病历，利用结算模块利用结算程序对诊疗费用进行结算；同时业绩统计模块利用统计程序对医护业绩进行统计；并进行：
1)通过统计程序接收医生通过客户端发送的数据查询请求；
2)根据所述数据查询请求从医院数据库中获取预设类别的医院业绩数据；
3)将每一类别的医院业绩数据按照不同项目分别进行统计，生成业绩统计表，并将所述业绩统计表反馈给所述客户端进行显示；
步骤八，停车信息采集模块采集医院停车信息，通过车位计算模块利用计算程序对医院车位进行计算；同时通过显示模块利用显示器显示采集的患者个人信息、医生护士职能信息、停车信息、诊疗信息、结算信息、车位信息。


2.如权利要求1所述的以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤一中，患者信息采集模块对患者信息进行分类的过程为：
将患者姓名、性别、住址、职位等个人信息建立相应的训练样本，并且提取相应的特征；
根据提取的特征数据，对建立相应的分类训练模型；
计算训练样本中特征数据信息与各个特征数据之间的距离，对计算的距离数值，进行排序；
根据排序完成的距离数值，确定N个点，并且确定出现的频率；
选择出现频率最高的特征，作为患者信息分类的分类模型。


3.如权利要求1所述的以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤二中，数据平台通过数据整合提高智慧医院信息智能采集系统输出结果的准确度，具体步骤如下：
对整体智慧医院信息智能采集的数据建立对应的数据样本，并且提取数据样本中的特征数据；
根据特征数据的特点，对相应的数据进行属性说明；属性说明完成后，对整体智慧医院信息智能采集的数据建立对应的数据样本中的数据进行融合。


4.如权利要求1所述的以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤四中，预设约束条件包括如下中的至少一个：
患者需求预测模型输出的预测总时长和目标服务总时长之间的误差小于预设误差，其中，所述目标服务总时长是根据各所述医疗师是否排班的参数以及各所述医疗师的排班时长参数确定的；
所述目标服务总时长大于或等于医嘱执行总时长；
所述患者满意度模型输出的满意度大于预设满意度。


5.如权利要求1所述的以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤四中，根据预设约束条件获取粒子群算法的初始种群参数之前，所述方法还包括：
将患者数量、医嘱数量及类型、执行预约医嘱的工时、执行现有医嘱的工时输入至患者需求预测模型；
获取所述患者需求预测模型输出的预测总时长，其中，所述患者需求预测模型为神经网络模型。


6.如权利要求1所述的以用户为核心的智慧医院信息智能采集方法，其特征在于，所述步骤五中，根据所述初始种群参数、所述患者满意度模型输出的满意度以及所述医疗师总成本模型输出的总成本，得到所述粒子群算法的全局最优解，并将所述全局最优解作为排班结果，包括：
根据所述患者满意度模型输出的满意度、所述医疗师总成本模型输出的总成本和惩罚因子确定各粒子的适应度值；
根据各所述粒子的适应度值确定粒子最优位置和全局最...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，李光帅，冀伟，杨敏，
申请(专利权)人：李光帅，
类型：发明
国别省市：山东;37