一种老年常见病快速诊疗方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种老年常见病快速诊疗方法及系统，所述方法包括：获取并显示预设的疾病组列表；接收用户从疾病组列表挑选的疾病组；获取并显示与疾病组对应的预设的病情调查问卷；接收用户基于病情调查问卷输入的病情信息；对病情信息进行分析获得诊断结果；显示诊断结果。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。本发明专利技术的常见病快速诊疗方法及系统，通过使用户完成预设病情调查问卷来获得用户的病情信息，针对病情信息实现对用户进行疾病诊断并提出相关治疗意见，提升了老年人对自身出现的常见病进行诊断的便利性，以根据统计学原理结合临床观察制成的数据库作为诊断参照，更提高了常见病诊断的精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种老年常见病快速诊疗方法及系统
本专利技术涉及常见病诊疗
，特别涉及一种老年常见病快速诊疗方法及系统。
技术介绍
目前，年迈老人在生活中身体会出现一些常见病，但是到医院找医生进行诊断时，会有挂号、排队和缴费的流程，这些流程对于老人而言相对较繁琐，而且目前医院挂号和缴费大多使用智能终端，在没有外人的指导操作下根本就不会使用，很多老人使用的都是老年机根本无法扫码注册或支付，这就导致了老人在遇到常见病时无法得知自己生的是什么病，无法对症做出一些简单治疗措施。
技术实现思路
本专利技术目的之一在于提供了一种老年常见病快速诊疗方法，通过使用户完成预设病情调查问卷来获得用户的病情信息，针对病情信息实现对用户进行疾病诊断并提出相关治疗意见，提升了老年人对自身出现的常见病进行诊断的便利性，以根据统计学原理结合临床观察制成的数据库作为诊断参照，更提高了常见病诊断的精准性。本专利技术实施例提供的一种老年常见病快速诊疗方法，包括：获取并显示预设的疾病组列表；接收用户从所述疾病组列表挑选的疾病组；获取并显示与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种老年常见病快速诊疗方法，其特征在于，包括：/n获取并显示预设的疾病组列表；/n接收用户从所述疾病组列表挑选的疾病组；/n获取并显示与所述疾病组对应的预设的病情调查问卷；/n接收用户基于所述病情调查问卷输入的病情信息；/n对所述病情信息进行分析获得诊断结果；/n显示所述诊断结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种老年常见病快速诊疗方法，其特征在于，包括：
获取并显示预设的疾病组列表；
接收用户从所述疾病组列表挑选的疾病组；
获取并显示与所述疾病组对应的预设的病情调查问卷；
接收用户基于所述病情调查问卷输入的病情信息；
对所述病情信息进行分析获得诊断结果；
显示所述诊断结果。


2.如权利要求1所述的一种老年常见病快速诊疗方法，其特征在于，所述病情信息包括：第一症状信息、第一病史信息、第一饮食信息。


3.如权利要求1所述的一种老年常见病快速诊疗方法，其特征在于，所述对所述病情信息进行分析获得诊断结果，包括：
获取预设的诊断数据库；所述诊断数据库包括：至少一条用于诊断的标准疾病信息、与所述标准疾病信息对应的第一疾病名称、与所述标准疾病信息和所述第一疾病名称都对应的治疗建议；
分别计算所述病情信息与所述标准疾病信息的总体匹配度；
将所述标准疾病信息对应的所述第一疾病名称和与所述总体匹配度进行关联并将其作为第一结果信息；
获取所述总体匹配度最大的所述标准疾病信息对应的所述第一疾病名称作为第二结果信息；
获取所述总体匹配度最大的所述标准疾病信息对应的治疗建议作为第三结果信息；
将所述第一结果信息、所述第二结果信息和所述第三结果信息组合作为所述诊断结果并输出；
或，
若所述总体匹配度中存在至少两个相同的最大值时，获取并输出预设的重新检测信息，同时输出所述第一结果信息。


4.如权利要求3所述的一种老年常见病快速诊疗方法，其特征在于，所述分别计算所述病情信息与所述标准疾病信息的总体匹配度，包括：
获取所述病情信息中的第一症状信息、第一病史信息和第一饮食信息；
获取所述标准疾病信息中的第二症状信息、第二病史信息和第二饮食信息；
计算所述标准疾病信息与所述病情信息的总体匹配度：



其中，S为总体匹配度，Ati为病情信息中第t个种类信息文本数据的第i个特征项，t＝1，2，3，A1i、A2i、A3i分别为第一症状信息文本数据、第一病史信息文本数据和第一饮食信息文本数据中第i个特征项，Bti为标准疾病信息中第t个种类信息文本数据的第i个特征项，B1i、B2i、B3i分别为第二症状信息文本数据、第二病史信息文本数据和第二饮食信息文本数据中第i个特征项，n为各文本数据中的特征项数，kt为预设权重值，k1、k2、k3分别为计算症状信息、病史信息和饮食信息匹配度对应的权重值。


5.如权利要求4所述的一种老年常见病快速诊疗方法，其特征在于，还包括：
获取预设的疾病大数据的获取路径；
计算所述获取路径的可信度；
若所述获取路径的可信度大于等于预设可信度阈值时，通过所述获取路径获取所述疾病大数据；
其中，所述疾病大数据包括：至少一个第二疾病名称、与所述第二疾病名称对应的第三症状信息、第三病史信息和第三饮食信息；
将所述第三症状信息中各症状特征信息查询预设症状特征词数据库获得第一特征词；
将所述第三病史信息中各病史特征信息查询预设病史特征词数据库获得第二特征词；
将所述第三饮食信息中各饮食特征信息查询预设饮食特征词数据库获得第三特征词；
确定所述症状特征信息占第三症状信息的第一比重值，计算公式为：



其中，Px为第三症状信息中第x个症状特征信息占第三症状信息的第一比重值，n1为第三症状信息中症状特征信息文本数据的个数，f1x为第一特征词在第x个症状特征信息文本数据中出现的频数，为第一特征词在第三症状信息文本数据中出现的总频数；
当所述症状特征信息的第一比重值大于预设第一比重阈值，则将所述症状特征信息添加进第一待排序列表；
将所述第一待排序列表中的所述症状特征信息按第一比重值从大到小进行排序；
基于位于排序后的所述第一待排序列表的前a个所述症状特征信息对所述第二症状信息进行更新；
确定所述病史特征信息占第三病史信息的第二比重值，计算公式为：



其中，Pu为第三病史信息中第u个病史特征信息占第三病史信息的第二比重值，n2为第三病史信息中病史特征信息文本数据的个数，f2u为第二特征词在第u个病史特征信息文本数据中出现的频数，为第二特征词在第三病史信息文本数据中出现的总频数；
当所述病史特征信息的第二比重值大于预设第二比重阈值，则将所述病史特征信息添加进第二待排序列表；
将所述第二待...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋智钢，刘洋，刘富兵，张武晓，肖冬焱，晋其云，袁世英，
申请(专利权)人：遵义医科大学，
类型：发明
国别省市：贵州;52