【技术实现步骤摘要】
医院预约登记管理系统
[0001]本申请涉及智能管理领域，且更为具体地，涉及一种医院预约登记管理系统。
技术介绍
[0002]企业体检是企事业单位为员工提供一项福利，做企业体检除了能够让员工及时的了解自身的健康状况，还能减少人力资源损失，健康体检是预防和治疗疾病的有效手段。
[0003]现有医疗机构的体检预约大多仍采取线下人工登记的方法，医院人工工作量大，体检预约登记业务的工作效率低下且易于出错，后续历史数据管理不方便。
[0004]因此，期待一种用于企业体检的医院预约登记管理方案。
技术实现思路
[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种医院预约登记管理系统，其通过采用基于深度学习的神经网络模型，采用包含嵌入层的上下文编码器挖掘出被检人员信息的语义理解特征和备选检查项目的语义理解特征，进一步以所述被检人员信息的语义特征和所述备选检查项目的语义特征的关联性特征分布信息来进行分类，从而得到用于表示是否向被检人员推荐所述备选检查项目的分类结果。这样，能够基于所述分类结...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种医院预约登记管理系统，其特征在于，包括：被检人员信息调度模块，用于获取被检人员的基础信息和检查需求文本描述；基础信息语义理解模块，用于将所述被检人员的基础信息通过包含词嵌入层的第一上下文编码器以得到基础信息语义理解特征向量；检查需求语义理解模块，用于将所述检查需求文本描述通过包含嵌入层的第二上下文编码器以得到检查需求语义理解特征向量；特征融合模块，用于融合所述基础信息语义理解特征向量和所述检查需求语义理解特征向量以得到对象需求语义理解特征向量；检查项目描述调取模块，用于获取备选检查项目的文本描述；检查项目语义理解模块，用于将所述备选检查项目的文本描述通过包含嵌入层的第三上下文编码器以得到备选检查项目语义理解特征向量；关联模块，用于对所述对象需求语义理解特征向量和所述备选检查项目语义理解特征向量进行关联编码以得到匹配特征矩阵；调制模块，用于对所述匹配特征矩阵进行特征分布调制以得到优化匹配特征矩阵；以及管理结果生成模块，用于将所述优化匹配特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否向被检人员推荐所述备选检查项目。2.根据权利要求1所述的医院预约登记管理系统，其特征在于，所述基础信息语义理解模块，包括：第一分词单元，用于对所述被检人员的基础信息进行分词处理以将所述被检人员的基础信息转化为由多个词组成的词序列；第一词嵌入单元，用于使用所述包含嵌入层的第一上下文编码器的嵌入层分别将所述词序列中各个词映射为词嵌入向量以得到词嵌入向量的序列；第一上下文编码单元，用于使用所述包含嵌入层的第一上下文编码器的转换器对所述词嵌入向量的序列进行基于转换器思想的全局上下文语义编码以得到多个全局上下文语义特征向量；以及第一级联单元，用于将所述多个全局上下文语义特征向量进行级联以得到所述基础信息语义理解特征向量。3.根据权利要求2所述的医院预约登记管理系统，其特征在于，所述第一上下文编码单元，包括：查询向量构造子单元，用于将所述词嵌入向量的序列进行一维排列以得到词特征向量；自注意子单元，用于计算所述词特征向量与所述词嵌入向量的序列中各个词向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵；标准化子单元，用于分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵；关注度计算子单元，用于将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值；注意力施加子单元，用于分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述词嵌入向量的序列中各个词向量进行加权以得到所述多个上下文语义特征向量；级联子单元，用于将所述多个上下文语义特征向量进行级联以得到所述多个全局上下文语义特征向量。4.根据权利要求3所述的医院预约登记管理系统，其特征在于，所述检查需求语义理解模块，包括：第二分词单元，用于对所述检查需求文本描述进行分词处理以将所述检查需求文本描述转化为由多个词组成的词序列；第二词嵌入单元，用于使用所述包含嵌入层的第二上下文编码器的嵌入层分别将所述词序列中各个词映射...
【专利技术属性】
技术研发人员：高力，张路，陆晓筱，席娉慧，俞富裕，
申请(专利权)人：杭州美腾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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