CN105354665A - 在移动医疗系统中更符合患者需求的医生绩效评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在移动医疗系统中更符合患者需求的医生绩效评估方法，包括：按照患者对于就诊的关注因素，设计医生的五个评价项，分别是准时性、准确度、高效性、经济性、耐心度；建立患者偏好模型；计算每个患者的需求偏好相似度；计算针对目标患者的医生绩效评价值，在计算医生绩效评价值的过程中，使用两次加权来进行计算，首先根据目标患者提供的医生需求数据对每一个评价项的值进行加权处理，患者对某一个评价项越重视，在计算医生绩效评估值时该项所占的比重越大；然后，通过计算其他患者与该患者的相似度进行第二次加权，与该患者相似度高的患者的评价具有更高的权重。使用本发明计算的绩效评估值，可以使得医生推荐结果更加满足患者需求。

Description

在移动医疗系统中更符合患者需求的医生绩效评估方法

技术领域

本发明涉及一种在移动医疗系统中更符合患者需求的医生绩效评估方法。

背景技术

移动医疗作为远程医疗的一种形式，具有不受地理环境限制、使用方便等优点，可以实现医生和患者在任意一处有无线网络通信的场所，即可提供和接受医疗服务等功能，从而可以解决医疗资源分布不均的问题，同时节约患者的时间和金钱，提高医疗效果和医院的服务水平。为了提升医生预约平台的整体预约率和用户体验，越来越多的移动医疗系统开始将个性化推荐技术引入其中，在患者登陆移动医疗系统客户端时，采用一些方法，将医生推荐给用户。

早期的一些方法采用了基于协同过滤的推荐算法和基于内容的推荐算法进行推荐，在这些方法中使用了患者对医生诊断后的评价，而这些评价大多采用取平均值的办法来计算每个医生的绩效评估值，而对于大部分患者来说，有的希望咨询耐心度比较高的医生，有的患者更希望咨询开药更经济更实惠的医生，因此对评价进行简单的处理再进行排序，最后得到的推荐并不一定符合患者的需求，这使得推荐的效果不准确。

发明内容

本发明旨在克服现有技术上的不足，提出一种对患者需求更有针对性的在移动医疗系统中对医生进行绩效评估的方法，可以使用在移动医疗系统或者网络医院平台的推荐系统当中，使用本发明计算的绩效评估值，可以使得医生推荐结果更加满足患者需求。

为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种在移动医疗系统中更符合患者需求的医生绩效评估方法，包括：

(1)按照患者对于就诊的关注因素，考虑患者的经济状况、耐心程度、时间方面的因素，设计医生的五个评价项，分别是准时性、准确度、高效性、经济性、耐心度；

(2)建立患者偏好模型

患者的偏好由注册时填写的信息获取，在患者注册时，需要填写(1)中五个评价项的需求偏好程度，然后保存在矩阵当中；

(3)计算每个患者的需求偏好相似度；把每个患者偏好矩阵中每个患者的需求偏好看作是一个五维向量，通过向量间的余弦夹角度量的方法，计算患者之间的需求偏好相似度，得出的余弦值越大，说明两个患者的需求相似度就越高；

(4)计算针对目标患者的医生绩效评价值

在计算医生绩效评价值的过程中，使用两次加权来进行计算，首先根据目标患者提供的医生需求数据对每一个评价项的值进行加权处理，患者对某一个评价项越重视，在计算医生绩效评估值时该项所占的比重越大；然后，通过计算其他患者与该患者的相似度进行第二次加权，与该患者相似度高的患者的评价具有更高的权重。

具体实施方式

本发明的技术方案是：

(1)对医生绩效设计了五个患者评价项，分别是准时性、准确度、高效性、经济性、耐心度。每个评价项直接采用分值的形式，分别设为1分、2分、3分、4分、5分，评价的分值一越高，代表对应的评价项属性质量越高，其中1分代表很差，5分代表质量很好。

准时性：指医生是否准时按照自己设定的线上预诊断时间出诊

准确度：指医生在对患者进行线上预诊断时对患者疾病状况的预分析的准确程度

有效性：指医生对患者的预诊断的过程的效率高低

经济性：指医生对患者通过预诊断所开的预期处方性价比高低

耐心性：指医生在预诊断的过程中，对患者的问题回答的耐心程度。

(2)建立患者偏好模型

患者的偏好由注册时填写的信息获取，在患者注册时，需要填写(1)中五个评价项的需求偏好程度，用UR＝(UR₁，UR₂，UR₃，UR₄，UR₅)表示对这五个评价项的偏好集合,这里将每个评价项的偏好值限定到[1,5]。某个患者的需求偏好集合表示为：UR_i＝(ur_i1，ur_i2，ur_i3，ur_i4，ur_i5),其中ur_ij表示患者i对医生需求的第j个评价项的偏好值，所有患者的偏好信息以矩阵UR保存在用户的一个基本信息库中。

(3)计算每个患者的需求偏好相似度。把每个患者偏好矩阵UR中每个患者的需求偏好看作是一个五维向量，通过向量间的余弦夹角度量的方法，计算患者之间的需求偏好相似度。得出的余弦值越大，说明两个患者的需求相似度就越高。设两个患者分别为U_i和U_j,二者的需求向量分别为为 $\stackrel{\→}{u_i}=\left({\mathrm{ur}}_{i1},{\mathrm{ur}}_{i2},{\mathrm{ur}}_{i3},{\mathrm{ur}}_{i4},{\mathrm{ur}}_{i5}\right)$ 和 $\stackrel{\→}{u_j}=\left({\mathrm{ur}}_{i1},{\mathrm{ur}}_{i2},{\mathrm{ur}}_{i3},{\mathrm{ur}}_{i4},{\mathrm{ur}}_{i5}\right),$ 则二者的需求相似度为Sim_ij,由下面的公式求得，

${\mathrm{Sim}}_{ij}=cos\left(u_i,u_j\right)=\frac{\stackrel{\→}{u_i}\·\stackrel{\→}{u_j}}{\left|\right|\stackrel{\→}{u_i}\left|\right|\·\left|\right|\stackrel{\→}{u_j}\left|\right|}=\frac{{\Σ}_{k=1}^n{\mathrm{ur}}_{ik}{\mathrm{ur}}_{jk}}{\sqrt{{\Σ}_{k=1}^n{\mathrm{ur}}_{ik}^2}\sqrt{{\Σ}_{k=1}^n{\mathrm{ur}}_{jk}^2}}$

(4)计算针对患者t的医生绩效评价值

在计算医生绩效评价值的过程中，使用两次加权来进行计算，首先根据目标患者提供的医生需求数据对每一个评价项的值进行加权处理，患者对某一个评价项越重视，在计算医生绩效评估值时该项所占的比重越大；然后，通过计算其他患者与该患者的相似度进行第二次加权，与该患者相似度高的患者的评价具有更高的权重。

设每个医生都有若干个患者对器进行了评价反馈，第t个患者对第i个医生的第j个属性的评价记为计算患者U_t的需求偏好总和记利用(3)可以计算出该患者与系统中其他患者的需求偏好相似度为Sim_t＝(Sim_t1，Sim_t2，Sim_t3，Sim_t4，...，Sim_tk)，其总和记为则移动医疗系统中针对患者U_t的第i个医生的绩效评估值为：

$Q_i^t=\underset{d=1}{\overset{k}{\Σ}}\frac{{\mathrm{Sim}}_{id}}{{\mathrm{SUM}}_2}\left(\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}\frac{{\mathrm{ur}}_{tj}}{{\mathrm{SUM}}_1}{R}_{ij}^d\right)$

Claims (1)

1.一种在移动医疗系统中更符合患者需求的医生绩效评估方法，包括：

(1)按照患者对于就诊的关注因素，考虑患者的经济状况、耐心程度、时间方面的因素，设计医生的五个评价项，分别是准时性、准确度、高效性、经济性、耐心度；

(2)建立患者偏好模型

患者的偏好由注册时填写的信息获取，在患者注册时，需要填写(1)中五个评价项的需求偏好程度，然后保存在矩阵当中；

(3)计算每个患者的需求偏好相似度；把每个患者偏好矩阵中每个患者的需求偏好看作是一个五维向量，通过向量间的余弦夹角度量的方法，计算患者之间的需求偏好相似度，得出的余弦值越大，说明两个患者的需求相似度就越高；

(4)计算针对目标患者的医生绩效评价值

在计算医生绩效评价值的过程中，使用两次加权来进行计算，首先根据目标患者提供的医生需求数据对每一个评价项的值进行加权处理，患者对某一个评价项越重视，在计算医生绩效评估值时该项所占的比重越大；然后，通过计算其他患者与该患者的相似度进行第二次加权，与该患者相似度高的患者的评价具有更高的权重。