【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及自动化服务，尤其涉及一种医疗服务自动化流程优化方法。
技术介绍
1、当前医疗服务领域面临着多方面的挑战，尤其是在资源配置效率、诊疗精准度和患者满意度方面。传统的医疗流程常常依赖于手动操作和非集成化的系统，导致信息孤岛、资源配置低效和诊断延误。尽管有些医疗机构开始采用电子健康记录(ehr)和一些基本的自动化工具，但这些措施仍然无法全面应对复杂病例的诊断、药物错误和医疗资源的不均衡分配等问题。
2、在药物管理方面，错误的药物配送和库存管理不善是医疗领域普遍存在的问题，这不仅影响患者治疗的有效性，还可能导致药物浪费和额外的经济负担。此外，对于罕见病和多重慢性疾病的治疗，由于需要多学科的知识和协调，传统医疗系统常常难以提供有效的治疗方案，影响治疗效果。
3、因此，有必要开发一种综合性的解决方案，以提高医疗服务的整体效率和质量。这种解决方案需要利用最新的数据处理技术和人工智能算法，实现医疗流程的自动化，优化资源分配，并为复杂病例提供精准有效的诊疗方案。
技术实现思路
1、基于上述目的，本专利技术提供了一种医疗服务自动化流程优化方法。
2、一种医疗服务自动化流程优化方法，包括以下步骤：
3、s1：患者信息采集与分析，患者进入医疗机构时，通过信息采集系统自动记录患者的基本信息和病史，实时获取患者生理数据，同时进行基本检查、获取检查报告以及医疗影像报告，进行初步诊断建议；
4、s2：智能诊疗计划制定，基于s1收集的数据，利用
5、s3：资源调度优化，根据诊疗计划自动协调医疗资源，包括安排诊室、医疗设备和医护人员，通过算法优化资源分配，减少患者等待时间；
6、s4：自动化药物管理与配送，根据患者的实时状况和处方自动管理药物库存，并确保药物及时配送到治疗区域；
7、s5：跨学科治疗协调机制，集成有跨学科协调平台，用于处理复杂病例，包括罕见病或多重慢性疾病，当检测到患者病情需要多学科协作时，自动触发跨学科协调机制，汇集不同专业领域医生的专业意见，制定综合治疗方案。
8、进一步的，所述s1中的信息采集系统通过身份验证设备自动识别患者身份，确认身份后，自动访问患者的电子健康记录(ehr)，拉取历史病例、既往治疗记录及药物敏感性信息；
9、同时，通过快速检测设备实时收集生理数据，包括心率、血压、体温指标。
10、进一步的，所述s2具体包括：
11、首先对患者的历史医疗记录进行分析，识别出潜在的健康风险和病症模式；
12、进而将实时生理数据与患者病史以及医疗影像报告相结合，使用深度学习模型进行数据融合和分析，以提高诊断的准确性，深度学习模型经过临床数据训练，识别复杂的健康模式和疾病指标；
13、利用预训练的机器学习模型对患者的病情进行分类和预测，并结合当前医学研究和治疗指南，自动生成个性化的诊疗建议，考虑患者的独特病史、实时生理状态和治疗反应。
14、进一步的，所述深度学习模型采用改进的卷积神经网络模型，并在传统的卷积神经网络模型结构中，引入注意力机制，具体包括：
15、引入注意力模块：引入注意力机制帮助卷积神经网络模型专注医疗图像中的关键区域，包括肿瘤检测中的存在异常细胞增生的区域，注意力模块通过以下公式实现：
16、
17、a[l]＝a[l]⊙a[l-1]；
18、其中，a[l]是注意力权重，通过卷积运算获得，并通过softmax函数标准化，注意力权重与上一层的激活值a[l-1]进行逐元素乘积并表示为⊙；
19、多尺度特征融合：医疗图像包含从微观到宏观不同尺度的信息，在卷积神经网络模型中集成多尺度特征融合以捕捉不同尺度信息，在不同层级上提取的特征通过以下方式融合：
20、
21、a[l]＝f(w[l]f[l]+b[l])；
22、其中，f[l]是融合了不同尺度特征的向量，通过连接不同层级的激活值得到；
23、结构化数据的集成：通过引入并行的全连接网络层来处理结构化数据，并将其输出与图像特征融合：
24、s＝f(wsd+bs)；
25、a[final]＝concat(a[l],s)；
26、其中，d是结构化数据，包括病史、实时生理数据，ws和bs是全连接层的权重和偏置，s是该层的输出，最终，基于concat操作将图像特征a[l]和结构化数据特征s合并，形成综合特征a[final]，使用机器学习分类器对综合特征进行分析，生成具体的诊疗建议。
27、进一步的，所述机器学习分类器采用随机森林模型，通过构建多个决策树并汇总结果来进行分类或回归分析，具体包括：
28、训练多个决策树：对于每个决策树，随机选择不同的样本子集和特征子集进行训练，每棵树的训练过程表示为从根节点开始，递归选择最佳特征来分割数据，直到达到预设的停止条件，停止条件包括最大深度、最小样本数；
29、决策树的决策过程：每棵树在其节点上使用判别准则：
30、
31、其中，ginisplit表示分割后的基尼不纯度，ginibefore是分割前的基尼不纯度，ni是分割后第i个子节点的样本数，n是分割前的总样本数，ginii是第i个子节点的基尼不纯度；
32、集成多棵树的结果：在分类任务中，每棵树给出一个预测结果，最终结果是所有树预测结果的多数投票，在回归任务中，最终结果是所有树预测值的平均；
33、将融合后的特征a[final]作为随机森林模型的输入，使用历史医疗数据训练随机森林类型和严重程度，根据模型的预测结果，结合医疗专业知识和治疗指南，生成具体的沴疗建议；
34、分析结果包括：模型的输出疾病的类型，严重程度或特定健康指标。
35、进一步的，所述s3中的资源调度优化采用排队优化算法来分配医疗资源，排队优化算法基于线性规划，算法输入包括患者诊疗计划的需求，可用资源的当前状态和约束；
36、具体步骤包括：
37、数据收集：通过医疗机构内部管理系统实时收集诊室使用情况、医疗设备状态和医护人员的工作安排；
38、需求分析：根据患者的诊疗计划，确定所需资源的类型和数量；
39、资源优化分配：采用线性规划模型，建立资源分配问题的数学模型，优化目标为最小化患者等待时间和资源空闲时间，约束包括资源的可用性、医护人员的工作时长，线性规划模型目标函数表达为：
40、其中，wi是第i个患者的等待时间，ii是资源空闲时间，约束条件反映资源限制、时间安排；
41、持续监控实时数据，包括资源使用情况和患者到达时间，根据实时数据动态调整资源分配，以优化整体效率。
42、进一步的，所述s4具体包括：
43、药物管理系本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述S1中的信息采集系统通过身份验证设备自动识别患者身份，确认身份后，自动访问患者的电子健康记录，拉取历史病例、既往治疗记录及药物敏感性信息；
3.根据权利要求2所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述深度学习模型采用改进的卷积神经网络模型，并在传统的卷积神经网络模型结构中，引入注意力机制，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述机器学习分类器采用随机森林模型，通过构建多个决策树并汇总结果来进行分类或回归分析，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述S3中的资源调度优化采用排队优化算法来分配医疗资源，排队优化算法基于线性规划，算法输入包括患者诊疗计划的需求，可用资源的当前状态和约束；
7.根据
8.根据权利要求7所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述S5具体包括
9.根据权利要求8所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述数据分析基于自然语言处理技术，其中，特征提取使用TFIDF来转换文本数据为数值型特征，TFIDF公式:TF-IDF(t,d)＝TF(t,d)×IDF(t)，其中，TF(t,d)是词t在文档d中的频率，IDF(t)是逆文档频率，用于减少常见词的影响；
10.根据权利要求9所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，还包括费用结算与数据反馈，完成治疗后，自动进行费用结算，同时，收集患者的治疗结果和反馈，用于持续改进医疗服务质量。
...【技术特征摘要】
1.一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述s1中的信息采集系统通过身份验证设备自动识别患者身份，确认身份后，自动访问患者的电子健康记录，拉取历史病例、既往治疗记录及药物敏感性信息；
3.根据权利要求2所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述深度学习模型采用改进的卷积神经网络模型，并在传统的卷积神经网络模型结构中，引入注意力机制，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述机器学习分类器采用随机森林模型，通过构建多个决策树并汇总结果来进行分类或回归分析，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种医疗服务自动化流程优化方法，其特征在于，所述s3中的资源调度...
【专利技术属性】
技术研发人员：金光军，李松平，周莉雪，
申请(专利权)人：浙江中医药大学附属第二医院浙江省新华医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。