一种用于急诊的智能化医技检查预约方法技术

本发明专利技术公开了一种用于急诊的智能化医技检查预约方法，方法包括：数据获取

【技术实现步骤摘要】
一种用于急诊的智能化医技检查预约方法


[0001]本专利技术属于医疗信息
，具体是一种用于急诊的智能化医技检查预约方法
。

技术介绍

[0002]医技检查预约是一种安排患者进行医学技术检查的预约服务，其目的是让患者能够提前预约到合适的时间和医生进行检查，方便患者就诊并优化医疗资源利用，降低患者就医等待时间，提高就诊的效率和准确性
。
但是现有的医技检查预约，存在医技检查预约系统与其他医疗信息系统的数据集成能力不足，导致信息交换不畅或重复录入，增加工作量的技术问题；存在医生排班系统混乱，导致患者就医体验受到影响，耽误病情，医生工作负担加重的技术问题；存在预约系统出现故障的情况，包括系统崩溃
、
预约信息丢失和无法正常响应的技术问题
。

技术实现思路

[0003]针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种用于急诊的智能化医技检查预约方法，针对存在医技检查预约系统与其他医疗信息系统的数据集成能力不足，导致信息交换不畅或重复录入，增加工作量的技术问题，采用计算基于编辑距离和最长公共子序列的联合相似度，全面评估字符串之间的相似程度，增强数据集成能力；针对存在医生排班系统混乱，导致患者就医体验受到影响，耽误病情，医生工作负担加重的技术问题，采用智能排班系统，建立排班决策模型，计算排班信息熵和排班信息的时间熵最大值，得到排班平衡函数的最大值，保持系统稳定性；针对存在预约系统出现故障的情况，包括系统崩溃
、
预约信息丢失和无法正常响应的技术问题，采用设置故障检查点，计算故障最佳检查点间隔，及时发现故障，降低风险损失，确保故障发生时快速恢复到可靠状态
。
[0004]本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的一种用于急诊的智能化医技检查预约方法，该方法包括以下步骤：步骤
S1
：数据获取；
[0005]步骤
S2
：数据集成，具体为计算基于编辑距离的相似度和基于最长公共子序列的相似度，得到联合相似度，评估字符串的相似程度；
[0006]步骤
S3
：智能排班系统，具体为建立排班决策模型，计算排班信息熵和排班信息的时间熵最大值，得到排班平衡函数的最大值；
[0007]步骤
S4
：智能预约平台；
[0008]步骤
S5
：智能化医技检查预约系统运维，具体为设置故障检查点，计算故障最佳检查点间隔，进行系统性能监测；
[0009]步骤
S6
：优化智能化医技检查预约系统
。
[0010]进一步地，在步骤
S1
中，所述数据获取，具体为从多个数据源获取医技检查预约信息，包括医生排班
、
医技检查设备的可用性，所述医技检查预约信息来自医院内部系统，包
括电子病历系统
、
医技设备管理系统
。
[0011]进一步地，在步骤
S2
中，所述数据集成，包括以下步骤：步骤
S21
：数据清洗，对不同数据源获取的医技检查预约信息进行数据清洗和预处理；
[0012]步骤
S22
：文本分析，对医技检查预约信息进行文本分析，提取关键词
、
短语和特征，进行文本相似度计算；
[0013]步骤
S23
：基于编辑距离的相似度计算，定义字符串
ξ1和字符串
ξ2，包括以下步骤：步骤
S231
：初始化，所用公式如下：
DP[i
，
j]=i+j
；式中，
DP[i
，
j]表示字符串
ξ1的前
i
个字符和字符串
ξ2的前
j
个字符之间的最小编辑距离，
i∈[0
，
length
（
ξ1）
]，
j∈[0
，
length
（
ξ2）
]，当
ij=0
时初始化；
[0014]步骤
S232
：递归，所用公式如下：；式中，表示字符串
ξ1的第
i
个字符不等于字符串
ξ2的第
j
个字符，表示字符串
ξ1的第
i
个字符等于字符串
ξ2的第
j
个字符；
[0015]步骤
S24
：基于最长公共子序列的相似度计算，包括以下步骤：步骤
S241
：初始化，所用公式如下：
DQ[i
，
j]=i+j
；式中，
DQ[i
，
j]表示字符串
ξ1的前
i
个字符到字符串
ξ2的前
j
个字符的最大子字符串长度，
i∈[0
，
length
（
ξ1）
]，
j∈[0
，
length
（
ξ2）
]，当
ij=0
时初始化；
[0016]步骤
S242
：递归，所用公式如下：；
[0017]步骤
S25
：计算联合相似度，所用公式如下：；式中，
s
是联合相似度，
DP
是基于编辑距离的相似度计算值，
DQ
是基于最长公共子序列相似度计算值
。
[0018]进一步地，在步骤
S3
中，所述智能排班系统，包括以下步骤：步骤
S31
：收集排班信息，收集医生的排班情况
、
患者的需求和医疗资源的可用性，所述医生排班情况包括工作时间
、
休假时间，所述患者的需求包括预约时间
、
医生的偏好，所述医疗资源包括医技检查设备
、
药物；
[0019]步骤
S32
：建立排班决策模型，平衡影响排班信息的因素，保持智能排班系统的稳定性，计算排班信息熵，所用公式如下：；；
式中，
H
是排班信息熵，
N
表示有
N
个排班结果，每个排班结果的概率为
p
a
，
p
a
≥0
，
a
表示第
a
个排班结果；
[0020]步骤
S33
：定义函数，定义排班信息的时间熵为
TH
，用于衡量排班信息在一个调度周期内的平衡度，时间熵越大，排班越平衡；
[0021]步骤
S34
：计算排班信息的时间熵，所用公式如下：；式中，
TH
是排班信息的时间熵本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于急诊的智能化医技检查预约方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤
S1
：数据获取；步骤
S2
：数据集成，具体为计算基于编辑距离的相似度和基于最长公共子序列的相似度，得到联合相似度，评估字符串的相似程度；步骤
S3
：智能排班系统，具体为建立排班决策模型，计算排班信息熵和排班信息的时间熵最大值，得到排班平衡函数的最大值；步骤
S4
：智能预约平台；步骤
S5
：智能化医技检查预约系统运维，具体为设置故障检查点，计算故障最佳检查点间隔，进行系统性能监测；步骤
S6
：优化智能化医技检查预约系统
。2.
根据权利要求1所述的一种用于急诊的智能化医技检查预约方法，其特征在于：在步骤
S2
中，所述数据集成，包括以下步骤：步骤
S21
：数据清洗，对医技检查预约信息进行数据清洗和预处理；步骤
S22
：文本分析，对医技检查预约信息进行文本分析，提取特征，进行文本相似度计算；步骤
S23
：基于编辑距离的相似度计算，定义字符串
ξ1和字符串
ξ2，包括以下步骤：步骤
S231
：初始化，所用公式如下：
DP[i
，
j]=i+j
；式中，
DP[i
，
j]
表示字符串
ξ1的前
i
个字符和字符串
ξ2的前
j
个字符之间的最小编辑距离，
i∈[0
，
length
（
ξ1）
]
，
j∈[0
，
length
（
ξ2）
]
，当
ij=0
时初始化；步骤
S232
：递归，所用公式如下：；式中，表示字符串
ξ1的第
i
个字符不等于字符串
ξ2的第
j
个字符，表示字符串
ξ1的第
i
个字符等于字符串
ξ2的第
j
个字符；步骤
S24
：基于最长公共子序列的相似度计算，包括以下步骤：步骤
S241
：初始化，所用公式如下：
DQ[i
，
j]=i+j
；式中，
DQ[i
，
j]
表示字符串
ξ1的前
i
个字符到字符串
ξ2的前
j
个字符的最大子字符串长度，
i∈[0
，
length
（
ξ1）
]
，
j∈[0
，
length
（
ξ2）
]
，当
ij=0
时初始化；步骤
S242
：递归，所用公式如下：；步骤
S25
：计算联合相似度，所用公式如下：；式中，
s
是联合相似度，
DP
是基于编辑距离的相似度计算值，
DQ
是基于最长公共子序列相似度计算值
。3.
根据权利要求1所述的一种用于急诊的智能化医技检查预约方法，其特征在于：在步
骤
S3
中，所述智能排班系统，包括以下步骤：步骤
S31
：收集排班信息，收集医生的排班情况
、
患者的需求和医疗资...

【专利技术属性】
技术研发人员：马健，宁亭亭，张志豪，
申请(专利权)人：胜利油田中心医院，
类型：发明
国别省市：