一种候诊等待时间预测方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本文公开候诊等待时间预测方法、装置及存储介质。所述候诊等待时间预测方法包括：建立基于神经网络的候诊等待时间预测模型并利用医院的医疗大数据对所述候诊等待时间预测模型进行训练；获取候诊的目标患者的就诊信息；其中，所述就诊信息包括所述目标患者的挂号信息、报到时间和前方排队人数；将所述目标患者的就诊信息输入训练后的候诊等待时间预测模型中进行运算，得到所述目标患者排队候诊的等待时长。本文的方案能够准确预测患者的排队等待时间，避免患者在候诊区盲目候诊，提升患者的就诊体验。的就诊体验。的就诊体验。

【技术实现步骤摘要】
一种候诊等待时间预测方法、装置及存储介质


[0001]本申请实施例涉及智慧医疗领域，尤其涉及一种候诊等待时间预测方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会发展，居民健康需求逐步提升，现有的医疗资源日益紧张。如何方便患者就医，优化医疗资源成为迫切需求。
[0003]医院信息系统是指利用计算机软硬件技术和网络通信技术等现代化手段，对医院及其所属各部门的人流、物流、财流进行综合管理，对在医疗活动各阶段产生的数据进行采集、存储、处理、提取、传输、汇总，加工形成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的自动化管理及各种服务的信息系统。
[0004]目前排队叫号系统已成为各大医院信息化建设必不可少的部分，现有的医院排队叫号系统只能显示各个诊室正在就诊的患者和下一个就诊的患者，并不能为排队的其他患者提供更多的信息。候诊患者在取号后并不知道等待多长时间才能就医，因为担心离开候诊区错过叫号，所以只能浪费很多时间和精力在候诊区候诊，影响了就医体验。

技术实现思路

[0005]本申请实施例提供了一种候诊等待时间预测方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种候诊等待时间预测方法，包括：建立基于神经网络的候诊等待时间预测模型并利用医院的医疗大数据对所述候诊等待时间预测模型进行训练；获取候诊的目标患者的就诊信息；其中，所述就诊信息包括所述目标患者的挂号信息、报到时间和前方排队人数；将所述目标患者的就诊信息输入训练后的候诊等待时间预测模型中进行运算，得到所述目标患者排队候诊的等待时长。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述挂号信息包括以下一种或多种维度的信息：患者年龄、患者性别、就诊科室、就诊诊室、就诊医生和挂号类型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述挂号类型包括以下一种或多种维度的信息：是否预约、是否享受优先待遇、门诊/急诊、初诊/复诊和医生级别。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述报到时间包括以下一种或多种维度的信息：月份、星期、上午/下午/晚上和时刻信息。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述神经网络包括全连接神经网络；所述利用医院的医疗大数据对所述候诊等待时间预测模型进行训练，包括：通过梯度下降法训练所述候诊等待时间预测模型。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：获取候诊的目标患者的就诊信息，包括：在一种或多种场景下获取候诊的目标患者的就诊信息；其中，所述场景包括以下至少...

【专利技术属性】
技术研发人员：张毅，杨敬轩，何蜀燕，张佐，张磊，叶德建，
申请(专利权)人：上海清鹤科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：