【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康管理，具体而言，涉及基于健康档案的管理方法及系统。
技术介绍
1、现在的就诊流程为先由医生通过患者描述和患者提供相关材料来确定患者是否进行具体项目检查，但当患者将医院开具的诊断书等诊疗相关材料丢失或其中某项缺失，而事实上医院的his系统也并不对患者的诊断材料进行长期保存，那么在这种情况下，医生就很难准确了解患者的身体具体情况，这样也就不能作出更加具有针对性质的诊疗方案。并且，由于质控周期不同，使得电子健康档案自动更新、动态化管理水平不高，导致居民的档案出现中断，导致“死档”现象突出，这将导致档案信息系统的互联互通、数据共享交换建设严重滞后于现实需要，使得公共卫生和临床服务项目相分离，无法实现业务系统对接，同时由于产生的健康数据量较大，导致工作人员信息处理非常繁琐，对健康档案管理的积极性下降、出错率上升，在需要健康档案查询时无法准确的进行提取，造成混乱。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于健康档案的管理方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种基于健康档案的管理方法，包括：
3、通过患者的身份信息采集患者的当前身体检查数据，根据身体检查数据调出患者的历史档案信息，其中历史档案信息包括患者的身份信息、人脸识别、血压和心率；
4、采集历史医患沟通的音频信息，利用语音识别技术提取音频信息进行处理，得到处理后的音频信息；
5、对历史档案信息进行预
6、基于多模态关键校验算法对第一档案信息进行模态分类，得到第二档案信息；
7、判断是否接收到客户端发送的访问请求，当接收到客户端发送的访问请求时，根据第二档案信息、处理后的音频信息以及患者的当前身体检查数据，对患者进行健康评估，并将健康评估的结果反馈至客户端。
8、优选地，所述采集历史医患沟通的音频信息，利用语音识别技术提取音频信息进行处理，其中包括：
9、对音频信息中的数据进行预处理，得到梅尔频率倒谱系数，利用生成对抗网络对梅尔频率倒谱系数进行扩充，得到扩充后的音频样本集；
10、基于扩充后的音频样本集进行离散余弦变换，以提取倒谱系数得到语音特征；
11、基于语音特征利用降噪算法进行处理，得到处理后的音频信息。
12、优选地，所述对历史档案信息进行预处理，得到第一档案信息，其中包括：
13、对历史档案信息进行清洗、过滤和归一化处理，得到数字化档案信息；
14、基于自然语言处理技术和机器学习算法，识别数字化档案信息中的内容，并将识别出来的内容存储至知识图谱中，其中包括患者诊断时间、患者健康状况以及所使用的医疗设备；
15、抽取知识图谱中与当前身体检查数据相关联的信息，建立得到相应的关系模型，将关系模型进行整合，得到第一档案信息。
16、优选地，所述基于多模态关键校验算法对第一档案信息进行模态分类，得到第二档案信息，其中包括：
17、基于预设指标，判断第一档案信息与预设指标信息之间的拟合度，并判断完整性，得到主要指标，其判断完整率的计算公式如下：
18、
19、其中，为完整率， l（）为完整性指标随机位置，k为完整性指标常系数，f（k）为不同完整性指标之间间适度函数，n为健康档案初始数量；
20、采用轮回方式对主要指标进行分析，并赋予相应的权重；
21、剔除第一档案信息中不符合阈值的信息，并对其他完整性指标进行分析，得到关键数据，即第二档案信息。
22、优选地，所述判断完整性中需调整指标，引入调节因子，其判断结果的计算公式如下：
23、
24、其中，为i次调整指标，为调整率，k为完整性指标常系数。
25、第二方面，本申请还提供了一种基于健康档案的管理系统，包括采集模块、第一处理模块、第二处理模块、分类模块和评估模块，其中：
26、采集模块：用于通过患者的身份信息采集患者的当前身体检查数据，根据身体检查数据调出患者的历史档案信息，其中历史档案信息包括患者的身份信息、人脸识别、血压和心率；
27、第一处理模块：用于采集历史医患沟通的音频信息，利用语音识别技术提取音频信息进行处理，得到处理后的音频信息；
28、第二处理模块：用于对历史档案信息进行预处理，得到第一档案信息，其中包括清洗、过滤和归一化；
29、分类模块：用于基于多模态关键校验算法对第一档案信息进行模态分类，得到第二档案信息；
30、评估模块：用于判断是否接收到客户端发送的访问请求，当接收到客户端发送的访问请求时，根据第二档案信息、处理后的音频信息以及患者的当前身体检查数据，对患者进行健康评估，并将健康评估的结果反馈至客户端。
31、第三方面，本申请还提供了一种基于健康档案的管理设备，包括：
32、存储器，用于存储计算机程序；
33、处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述基于健康档案的管理方法的步骤。
34、第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于基于健康档案的管理方法的步骤。
35、本专利技术的有益效果为：
36、本专利技术方便医生根据健康档案查询准确了解需诊治患者的病情变化；方便医生对需要诊治的患者作出更加具有针对性的诊疗方案；以减少患者反复进行试敏等医疗检测，节省了患者宝贵的救治时间。
37、本专利技术采集患者的当前身体检查数据以及历史医患沟通的音频信息，实现档案信息的高效采集；有助于提高后期声学匹配的语音识别速率和识别性能，通过预处理改善语音信号以提高系统在噪声环境下的鲁棒性，得到高信噪比、幅度一致的语音信号，以便于后期能更加系统、有效地且正确地识别处理后的音频信息；通过数据清洗、过滤和归一化处理，消除档案中的噪音和冗杂信息，确保数据的准确性和一致性；基于自然语言处理技术和机器学习算法，将这些实体识别出来，并储存到知识图谱中，使用户更加方便地利用数字化档案信息，作用是将数字化档案中的各种信息进行语义化和结构化处理，从而为知识图谱的建立提供有力支持；提高关键检测算法，深入增强档案的完整性。
38、本专利技术可通过系统实时查询、调阅所有档案资料，提高查询的效率，增加调阅的便捷性和安全性，可对档案状态进行在线显示，节约盘点时间，提升盘点效率，保障了档案的安全。
39、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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1.一种基于健康档案的管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述采集历史医患沟通的音频信息，利用语音识别技术提取音频信息进行处理，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述对历史档案信息进行预处理，得到第一档案信息，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述基于多模态关键校验算法对第一档案信息进行模态分类，得到第二档案信息，其中包括：
5.根据权利要求4所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述判断完整性中需调整指标，引入调节因子，其判断结果的计算公式如下：
6.一种基于健康档案的管理系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于健康档案的管理系统，其特征在于，所述第一处理模块，其中包括：
8.根据权利要求6所述的基于健康档案的管理系统，其特征在于，所述第二处理模块，其中包括：
9.根据权利要求6所述的基于健康档案的管理系统，其特征在于，所述分类模块，其中
10.根据权利要求9所述的基于健康档案的管理系统，其特征在于，所述判断单元中需调整指标，引入调节因子，其判断结果的计算公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于健康档案的管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述采集历史医患沟通的音频信息，利用语音识别技术提取音频信息进行处理，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述对历史档案信息进行预处理，得到第一档案信息，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述基于多模态关键校验算法对第一档案信息进行模态分类，得到第二档案信息，其中包括：
5.根据权利要求4所述的基于健康档案的管理方法，其特征在于，所述判...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦友慈，
申请(专利权)人：深圳市即达健康医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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