【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于医院随诊管理，具体为基于人工智能的医院线上智能推进系统。
技术介绍
1、随着互联网的普及和技术的发展，远程医疗服务的需求日益增加，这种需求不断推动着医院线上推进的进程，这对于提高医疗资源利用效率、方便患者就医具有积极作用。
2、目前医院线上推进通常涉及线上挂号资讯、电子病历查看下载、在线药房和药品配送、线上医疗费用报销支付这些方面，而对病情随诊提醒关注度不够，众所周知，不同的疾病在发病后都存在一定的发展规律，进而存在一定的恢复周期，很少有治疗后立即痊愈的疾病，这使得患者在初次就诊后都会被要求随诊，通过随诊可以帮助医生了解治疗方案的实施情况以及患者的病情恢复状态，从而判断治疗是否有效，同时随诊可以建立更密切的医患关系，增强患者对治疗计划的信心，由此可见随诊是非常有必要的。
3、但现有技术中患者的随诊通常由就诊医生口头传达或在就诊病例中标出，但其常常不体现出具体随诊日期，导致患者对随诊的具体要求和计划不明确，从而在一定程度上增加患者未及时随诊的发生率，同时就诊医生对患者随诊时间的评判也与医生的能力、专业程度和就诊时的环境干扰有关，存在一定的主观性，容易造成误判，影响随诊频率规划的准确性，再者有些疾病可能需要长期随诊，当患者因遗忘随诊延迟时医生可能很难主动关注到，进而还按照原有的随诊频率去执行，这使得对患者的随诊频率规划较为固化，缺乏灵活性，容易造成后续随诊的持续延误，进而可能导致错过及时调整治疗方案的机会，从而影响治疗效果。
技术实现思路
1、鉴于
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于人工智能的医院线上智能推进系统，包括以下模块：初诊信息提取模块，用于将患者初次就诊后生成的电子病历上传到系统后台，并从电子病历中提取病情病单信息和药物服用信息，其中病情病单信息包括目标疾病种类和初诊病情检测结果，药物服用信息包括使用药物名称、给药途经、服药剂量和需求服药时长。
3、随诊频率智能规划模块，用于基于病情病单信息和药物服用信息智能规划患者的随诊频率。
4、随诊提醒执行模块，用于根据患者的随诊频率对患者进行随诊提醒。
5、随诊信息提取模块，用于将患者随诊后生成的电子病历上传到系统后台，并从中提取实际随诊日期和随诊病情检测结果。
6、随诊及时度分析模块，用于基于患者的实际随诊日期分析患者的随诊及时度。
7、随诊病情恢复评估模块，用于根据患者的病情初次检测结果和病情随诊检测结果评估患者的病情恢复状态。
8、随诊频率动态调整模块，用于依据患者的随诊及时度和病情恢复状态动态调整患者的随诊频率。
9、云数据库，用于存储各种疾病对应的病程时长，存储各种疾病对应各类就诊检查项目的权值因子，存储各种药物在不同给药途经下不同服药剂量的作用时效时长，存储系统预定义的常态随诊频率及常态随诊频率对应的初诊结果表征系数。
10、在一种可替换的实施方式中，所述病情检测结果包括各类就诊检查项目的检测值和正常值。
11、在一种可替换的实施方式中，所述基于病情病单信息和药物服用信息智能规划患者的随诊频率的实施如下：从病情病单信息中提取初诊病情检测结果，进而将患者初诊时各类就诊检查项目的检测值与正常值进行对比，计算患者的初诊病情程度系数，具体计算表达式为，式中表示患者初诊时第类就诊检查项目的检测值，表示就诊检查项目的编号，，表示第类就诊检查项目的正常值，表示第类就诊检查项目的权值因子，且，表示自然常数。
12、从病情病单信息中提取目标疾病种类，由此从云数据库中调取目标疾病的病程时长。
13、从药物服用信息中提取使用药物名称和给药途经，并与云数据库中各种药物在不同给药途经下的作用时效时长进行匹配，从中获取使用药物的作用时效时长。
14、从药物服用信息中提取需求服药时长，并将其结合患者的初诊病情程度系数、目标疾病的病程时长和使用药物的作用时效时长统计患者的初诊结果表征系数，具体统计公式为，式中、、分别表示目标疾病的病程时长、使用药物的作用时效时长、需求服药时长，表示参考时长。
15、将患者的初诊结果表征系数导入随诊频率分析式，得到患者的随诊频率，式中表示在系统预定义的常态随诊频率，表示常态随诊频率对应的初诊结果表征系数，可以从云数据库中获取，表示上取整。
16、在一种可替换的实施方式中，所述获取过程如下：从病情病单信息中提取目标疾病种类，并将其与云数据库中各种疾病对应各类就诊检查项目的权值因子进行比对，进而提取比对成功的权值因子作为。
17、在一种可替换的实施方式中，所述根据患者的随诊频率对患者进行随诊提醒设置参见下述过程：从患者初次就诊后生成的电子病历中提取患者初次就诊日期，将其结合患者的随诊频率得到规划随诊日期。
18、从系统后台调取患者的挂号单，并从挂号单中提取挂号方式及其对应的挂号终端，由此实时获取当前日期，进而与规划随诊日期进行比对，在达到规划随诊日期时利用挂号终端进行随诊提醒。
19、在一种可替换的实施方式中，所述随诊提醒还包括以下内容：基于目标疾病种类和规划随诊日期从系统后台调取目标疾病种类对应关联就诊医生在规划随诊日期的排班状态及号源状态，并从中挑选出有效关联就诊医生，进而将各有效关联就诊医生按照系统链接挂号平台中的推荐指数由大到小的顺序进行排列，从而从排列结果中提取排在第一位的有效关联就诊医生作为推荐随诊医生。
20、从挂号单中提取初诊医生姓名，由此从目标疾病种类对应关联就诊医生在随诊日期的排班状态及号源状态中提取初诊医生在规划随诊日期的排班状态及号源状态。
21、通过筛选模型得到筛选出的随诊医生，其中u1、u2均表示约束条件，u1代表初诊医生在规划随诊日期有排班且有号源，u2代表初诊医生在规划随诊日期无排班或初诊医生在规划随诊日期有排班且无号源。
22、将筛选出的随诊医生在规划随诊日期的号源状态利用挂号终端进行附带发送。
23、在一种可替换的实施方式中，所述患者的随诊及时度分析如下：
24、将患者的实际随诊日期与规划随诊日期进行对比，通过表达式计算出患者的随诊及时度，式中、分别表示患者的实际随诊日期、规划随诊日期，表示参考间隔时长。
25、在一种可替换的实施方式中，所述患者的病情恢复状态具体评估如下：基于随诊病情检测结果计算患者的随诊病情程度系数。
26、将与进行对比，计算患者的病情恢复度，具体计算表达式为。
27、在一种可替换的实施方式中，所述依据患者的随诊及时度和病情恢复状态动态调整患者的随诊频率如下实现过程：将患者的实际随诊日期结合初次就诊日期得到患者的随诊治疗时长。
【技术保护点】
1.基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于，包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述病情检测结果包括各类就诊检查项目的检测值和正常值。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述基于病情病单信息和药物服用信息智能规划患者的随诊频率的实施如下：
4.如权利要求3所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述获取过程如下：
5.如权利要求1所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述根据患者的随诊频率对患者进行随诊提醒设置参见下述过程：
6.如权利要求5所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述随诊提醒还包括以下内容：
7.如权利要求5所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述患者的随诊及时度分析如下：
8.如权利要求3所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述患者的病情恢复状态具体评估如下：
9.如权利要求8所述的基于人工智能
10.如权利要求1所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述动态调整患者的随诊频率后还根据调整后的随诊频率获取下次规划随诊日期进行随诊提醒。
...【技术特征摘要】
1.基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于，包括以下模块：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述病情检测结果包括各类就诊检查项目的检测值和正常值。
3.如权利要求2所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述基于病情病单信息和药物服用信息智能规划患者的随诊频率的实施如下：
4.如权利要求3所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述获取过程如下：
5.如权利要求1所述的基于人工智能的医院线上智能推进系统，其特征在于：所述根据患者的随诊频率对患者进行随诊提醒设置参见下述过程：
6.如权利要求5所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴昊，
申请(专利权)人：泛喜健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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