CN106372391A - 一种门诊候诊时间计算方法及装置 - Google Patents
一种门诊候诊时间计算方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106372391A CN106372391A CN201610738997.XA CN201610738997A CN106372391A CN 106372391 A CN106372391 A CN 106372391A CN 201610738997 A CN201610738997 A CN 201610738997A CN 106372391 A CN106372391 A CN 106372391A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- doctor
- time
- patient
- see
- efficiency
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 23
- 238000000205 computational method Methods 0.000 claims description 12
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 208000018522 Gastrointestinal disease Diseases 0.000 description 1
- 208000027418 Wounds and injury Diseases 0.000 description 1
- 206010000210 abortion Diseases 0.000 description 1
- 231100000176 abortion Toxicity 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 208000010643 digestive system disease Diseases 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 208000018685 gastrointestinal system disease Diseases 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000000399 orthopedic effect Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C11/00—Arrangements, systems or apparatus for checking, e.g. the occurrence of a condition, not provided for elsewhere
-
- G—PHYSICS
- G07—CHECKING-DEVICES
- G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
- G07C11/00—Arrangements, systems or apparatus for checking, e.g. the occurrence of a condition, not provided for elsewhere
- G07C2011/04—Arrangements, systems or apparatus for checking, e.g. the occurrence of a condition, not provided for elsewhere related to queuing systems
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本申请涉及一种门诊候诊时间计算方法及装置，所述方法包括：获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。本申请可以提高根据历史看诊数据计算科室和/或医生的看诊效率，根据看诊效率预测患者的候诊等待时间，减少了患者等待时间，提高了看诊效率。
Description
技术领域
本申请涉及医疗技术领域，尤其涉及一种门诊候诊时间计算方法及装置。
背景技术
随着社会经济的发展和医院竞争的加剧，人们对医疗系统服务质量的要求越来越高。候诊等待时间是影响患者满意度的重要因素，也是衡量医院管理水平的重要指标。尤其是在大型知名医院，一位医生经常要在一上午看完60～80位患者，而一位患者挂完号后经常要在医院等待2～3个小时，且不敢随意离开，怕错过之后又要重新等待1～2个小时。长时间的无效等待造成候诊环境嘈杂，患者情绪焦躁。护士也需要不断维持进诊秩序，降低了工作效率。因此亟需一种患者门诊候诊时间计算方法和装置，以解决现有技术患者等待时间长、看诊效率低的问题。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本申请期望提供一种门诊候诊时间计算方法及装置，可以根据历史看诊数据计算科室和/或医生的看诊效率，根据看诊效率预测患者的候诊等待时间，减少了患者等待时间，提高了看诊效率。
根据本申请实施例的第一方面，提供了一种门诊候诊时间计算方法，所述方法包括：获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
根据本申请实施例的第二方面，提供了一种门诊候诊时间计算装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；第二获取模块，用于获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；确定模块，用于根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
根据本申请实施例的第三方面，提供了用于门诊候诊时间计算的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
本申请实施例提供的门诊候诊时间计算方法及装置，可以获取患者挂号科室或者患者挂号医生在各个统计时段的看诊效率，并根据患者挂号时间以及个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。因此，患者可以根据确定的候诊等待时间来确定前来就诊的时间，减少了患者无效等待时间，提高了看诊效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种门诊候诊时间计算方法流程图；
图2为本申请实施例确定看诊效率的示意图；
图3为本申请实施例提供的医生看诊效率曲线示意图；
图4为本申请实施例提供的影响医生看诊效率因子示意图；
图5为本申请一实施例预测患者候诊等待时间示意图；
图6为本申请另一实施例预测患者候诊等待时间示意图；
图7为本申请实施例提供的一种门诊候诊时间计算装置示意图；
图8是本申请另一实施例提供的门诊候诊时间计算装置的框图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
申请人在实现本申请的过程中发现，现有技术不存在一种可以准确计算门诊候诊时间计算方法及装置以减少患者的无效等待时间，实现高效、有序看诊。目前，医生在不同午别，例如上午或者下午均对应预设的挂号限额数。举例说明，医生在上午8:00至12：00出诊，工作时长4小时，挂号限额为40个。一种可能的方式为，根据预设的医生挂号限额数除以上午规定工作时长，以得到医生的平均看诊效率，进而根据医生的平均看诊效率确定患者的候诊等待时间。申请人发现，医生的挂号限额是预先设置的数值，并不会随着科室、季节、工作日的不同而发生改变。而医生的实际工作时长可能会由于未能在规定时间内看完限额内的患者而被迫延长，使用医生挂号限额数以及规定工作时长来确定医生看诊效率的方法存在不够准确的缺陷。其次，这种方式默认医生的看诊效率是稳定平均的，没有考虑到检查回来看结果的患者对看诊时长的影响。此外，一段时间内季节性疾病的多发、不同专科周期性规律、周一至周日工作休息日的人流波动等因素也会对医生看诊效率产生较大影响，从而影响了患者进诊时间的预测精准度。
基于此，本申请提供一种门诊候诊时间计算方法及装置，可以根据历史看诊数据计算科室和/或医生的看诊效率，根据看诊效率预测患者的候诊等待时间，减少了患者等待时间，提高了看诊效率。
如图1所示，为根据本申请一实施方式的门诊候诊时间计算方法的流程图，具体例如可以包括：
S101，获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息。
需要说明的是，医院一般是以挂号时间确定患者看诊的先后顺序的，因此，需要根据挂号时间确定患者的候诊等待时间。此外，申请人发现，不同科室和/或不同医生的看诊效率是不一样的。进一步的，不同科室和/或不同医生在不同统计时段的看诊效率也是不一样的。因此，可以根据患者挂号的科室和/或患者的挂号医生确定看诊效率。需要说明的是，患者挂号信息至少应当包括挂号时间和挂号科室信息，或者，挂号时间和挂号医生信息，或者，挂号时间、挂号科室和挂号医生信息。
S102，获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到。
具体实现时，当获取的患者挂号信息包括挂号时间和挂号科室信息时，进一步获取所述挂号科室在各个统计时段的看诊效率。当获取的患者挂号信息包括挂号时间和挂号医生信息时，进一步获取所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。当获取的患者挂号信息包括挂号时间、挂号科室和挂号医生信息时，进一步获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。
在一些实施方式中，所述获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率包括：所述根据挂号时间确定与所述挂号时间对应的工作日，根据所述工作日确定所述挂号科室或者所述挂号医生在所述工作日的各个统计时段的历史看诊效率。举例说明，患者挂号时间为周二上午8:30，确定与所述挂号时间对应的工作日为周二，然后获取所述挂号科室或者所述挂号医生在周二的各个统计时段的历史看诊效率。其中，各个统计时段可以预先设置，理论上统计时段的时长越短越能精确描述看诊效率。根据经验，可以设置间隔10分钟-30分钟为一个统计时段较为合适，当然，也可以设置间隔1小时、1.5小时设置一个统计时段，在此不进行限制。举例说，可以设置15分钟为1个统计时段，假设从8点开始看着2，则统计时段分别为8:00—8:15为第一统计时段，8:15-8:30为第二统计时段，8:30-8:45为第三统计时段……以此类推。每个统计时段可以对应计算相应的看诊效率。
在一些实施方式中，也可以不考虑不同工作日对看诊效率的影响，将各科室或者各个医生在一星期内的周平均工作效率作为所述科室或医生的看诊效率。则所述获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率包括：获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的周平均看诊效率作为所述挂号科室或者所述挂号医生的看诊效率。举例说明，某医生在周一至周六出诊，在8:30-8:45这一统计时段各工作日的看诊效率分别为3、2、2、2、2、1人次/统计时段，则其在一个星期内的周平均看诊效率即为2人/统计时段。当然，也可以其他方式表示看诊效率，例如X人次/分钟或者X人次/小时等。当然，以上仅为示例性说明，还可以采用其他方式确定所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。
在一些实施方式中，所述获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率包括：根据历史看诊数据计算所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的看诊效率；根据各周次的权重获得所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的加权平均看诊效率作为所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。其中，所述加权平均看诊效率为将各个统计周次的各个统计时段的看诊效率乘以对应统计周次的权重得到的加权看诊效率相加得到的和值。也就是说，先得到每个统计周次的加权看诊效率，再将各加权看诊效率相加即得到加权平均看诊效率。下面结合附图2对这一实现方式进行详细说明。
参见图2，为本申请实施例确定看诊效率的示意图。
申请人经过对海量数据的分析研究发现，可以将医院门诊患者看诊历史真实数据进行采集、清洗，并重构到影响医生看诊时间的因子维度上，利用看诊历史数据确定医生看诊效率，并根据医生看诊效率计算患者等待时间，可以提升患者进诊时间预测的准确度，减少患者无效等待时间，提高患者看病效率。
具体地，医生看诊效率与看诊时间具有密切联系。如图3所示，为本申请实施例提供的医生看诊效率曲线示意图。如图3所示，8:00-8:30医生看诊效率较高，9:00以后医生看诊效率呈现下降趋势。经过分析，其原因是由于早上第一批看诊的患者去做检查后回来找医生看报告、开立药品处理，医生向患者解释病情，医生稍微休息一下等，所需时间比问诊时间长，因此造成了医生看诊效率的降低。由此可以确定同一医生在一天内的不同时间段内看诊效率会不同。此外，分析数据中可明显看出，不同科室、不同医生之间的看诊效率存在明显差异。即便是同一位专家，在出诊不同专科时由于面对患者的疾病范围和诊治方案不同，看诊效率也会不出现明显差异。而不同工作日(星期几)的患者就诊数量波动也存在着规律。此外，随着季节的变化，季节相关性疾病的爆发，如冬季的骨科损伤性疾病、夏季的胃肠疾病，对医生看诊效率也有显著的影响。综上所述，看诊效率可能会受到当前季节、工作日、出诊专科、不同午别和具体时间段因素的影响。如图4所示，为本申请实施例提供的影响医生看诊效率因子示意图。
在本申请实施例中，主要考虑了不同时间段、不同工作日以及不同科室对看诊效率的影响。在具体实现时，可以预先统计各科室和/或各医生在各统计时段的看诊效率。举例说明，可以预先设置统计参数。所述统计参数可以包括：(1)任务执行时间。如图2所示，可以设置每天夜间1:00开始执行统计任务。(2)设置统计周次的数量以及每周的权重。一般而言，距离当前时间越近的周次，其权重越高。例如：统计历史16周(约4个月)的历史看诊数据，各周权重分别可以为0.3、0.2、0.08、0.08、0.04、0.04、0.03、0.03、0.03、0.03、0.03、0.03、0.02、0.02、0.02、0.02。当然，也可以设置其他权重。又举例说明，设置统计周次为4周，各周权重分别为0.4、0.3、0.2、0.1。(3)设置统计时段。其中，各个统计时段可以预先设置，理论上统计时段的时长越短越能精确描述看诊效率。根据经验，可以设置间隔10分钟-30分钟为一个统计时段较为合适，当然，也可以设置间隔1小时、1.5小时设置一个统计时段，在此不进行限制。举例说，可以设置15分钟为1个统计时段，假设从8点开始看着2，则统计时段分别为8:00—8:15为第一统计时段，8:15-8:30为第二统计时段，8:30-8:45为第三统计时段……以此类推。每个统计时段可以对应计算相应的看诊效率。
在统计参数设置完成后，可以参照图2统计看诊效率。需要说明的是，在图2中，以统计医生在各统计时段的看诊效率为例进行说明。同样地，可以参照图2计算各科室在各统计时段的看诊效率。
如图2所示，每天夜间1：00开始执行任务。根据排班获取当前统计工作日(可以是当天或者第二天对应的工作日)出诊的所有医生，然后进入统计医生看诊效率的循环。获取一位待统计医生的历史看诊数据，统计上一统计周次与当前工作日对应的工作日的医生看诊数据。例如，当前统计工作日为周二，则找到上一统计周次周二所述待统计医生的看诊数据。需要说明的是，若所述医生是某周的周二均在相同科室出诊，则上一统计周次即为上一周。若所述医生是隔周出诊，则上一统计周次有可能是上上周。而后，根据所述医生在上一统计周次的看诊数据，计算其在各统计时段的看诊效率。举例说明，所述医生在上一统计周次的各统计时段的看诊人数分别是3、2、2、2、1、1、1、2，则其对应的看诊效率分别是3、2、2、2、1、1、1、2人次/时段。由此遍历完所有时段，并按照统计周次的权重进行加权计算。例如，当前统计周次的权重是0.4，则其在各统计时段的加权看诊效率为1.2,0.8，0.8，0.8，0.4，0.4，0.4，0.4。然后，判断是否达到预设统计周数；若否，则统计下一统计周次的看诊效率。如是，则计算各统计时段各周的加权平均看诊效率。举例说明，假设统计周次数量为4周，每周的权重为各周权重分别为0.4、0.3、0.2、0.1。所述医生在各个统计周次的第一个统计时段的看诊效率分别为3、2、2、1人次/时段，乘以权重后得到的各统计周次的加权看诊效率分别为1.2，0.6，0.4，0.1。则获得的这个统计时段的加权平均看诊效率为:1.2+0.6+0.4+0.1＝2.3(人次/时段)。以此类推，可以获得各统计时段的加权平均看诊效率。由此，当遍历完所有医生，可以获取所有医生的各个统计时段加权平均看诊效率。
S103，根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，所述根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间包括：获取挂号时间早于当前患者的患者数量；将当前时间所在的时间段作为当前统计时段；根据当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量；判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量；如果大于，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，所述方法还包括：如果当前统计时段可看患者数量小于挂号时间早于当前患者的患者数量；将当前统计时段的剩余时间与下一统计时段的时间累加得到的时长作为当前统计时段的时长；进入根据当前统计时段的时长以及当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量的步骤，直到判断当前统计时段可看患者数量大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
下面结合图5对一个具体实例进行说明。参见图5，为本申请一实施例预测患者候诊等待时间示意图。
首先根据就诊卡查询患者的挂号信息。其中，患者挂号信息可以包括挂号时间和挂号医生信息。根据挂号时间确定与所述挂号时间对应的工作日，根据所述工作日确定所述挂号医生在所述工作日的各个统计时段的历史看诊效率。而后，获取查询当前其他排在本患者前面的患者数量。一般地，医院一般按照挂号时间的先后确定患者就诊的顺序，即排队顺序。因此，可以获取挂号时间早于当前患者的患者数量。而后进入一个统计时段计算，判断当前统计时段是否超过当前时间，如果是，获取下一统计时段作为当前统计时段。如果否，判断当前统计时段的开始时间是否早于当前时间，如果是，获取当前统计时段的可用时长。所述当前统计时段的可用时长为时段结束时间与当前时间的差值。若判断当前统计时段的开始是否不早于当前时间，则当前统计时段的可用时长为本统计时段的时长与上一时段的剩余时长之和。之后，可以根据可用时长和看诊效率计算本时段可看患者数量。判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量，如果大于，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。进一步当，还可以根据所述患者的候诊等待时间确定候诊等待结束时间，若当前时间与所述候诊等待结束时间间隔预设时长时，显示提示信息用于提示患者在候诊区等待。举例说明，可以向患者提示当前有多少位患者在等待，预计等待总时长为多少。并提醒患者提前15分钟在候诊区等待防止过号。
在一些实施方式中，若判断当前统计时段可看患者数量小于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者不能够在当前统计时段就诊。将本时段的可用时长累计计入患者候诊等待时长。同时，记录挂号时间早于当前患者的患者数量以及当前统计时段的可用时长，获取下一统计时段。并将下一统计时段的时长与当前统计时段的可以时长的和值作为可用时长，进入根据可用时长以及看诊效率确定可看患者数量的步骤。如此循环，直到判断当前统计时段可看患者数量大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
在另一些实施方式中，还需要考虑到预约患者对候诊等待时间的影响。参见图6，为本申请另一实施例预测患者候诊等待时间示意图。首先根据就诊卡查询患者的挂号信息。其中，患者挂号信息可以包括挂号时间和挂号医生信息。根据挂号时间确定与所述挂号时间对应的工作日，根据所述工作日确定所述挂号医生在所述工作日的各个统计时段的历史看诊效率。而后，查询所述工作日当天预约该医生的患者的预约时间，优先保障预约患者按期预约时间就诊。然后，查询当前其他排在本患者前面的患者数量。一般地，医院一般按照挂号时间的先后确定患者就诊的顺序，即排队顺序。因此，可以获取挂号时间早于当前患者的患者数量。需要说明的是，此处默认挂号时间早于当前患者的患者数量不包括预约患者。而后进入一个统计时段计算，判断当前统计时段是否超过当前时间，如果是，获取下一统计时段作为当前统计时段。如果否，判断当前统计时段的开始时间是否早于当前时间，如果是，获取当前统计时段的可用时长。所述当前统计时段的可用时长为时段结束时间与当前时间的差值。若判断当前统计时段的开始是否不早于当前时间，则当前统计时段的可用时长为本统计时段的时长与上一时段的剩余时长之和。之后，可以根据可用时长和看诊效率计算本时段可看患者数量。在判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，首先根据预约患者的预约时间计算当前统计时段的预约患者数量，计算预约患者数量与挂号时间早于当前患者的患者数量的和值；判断当前统计时段可看患者数量是否大于所述和值。如果大于，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。进一步当，还可以根据所述患者的候诊等待时间确定候诊等待结束时间，若当前时间与所述候诊等待结束时间间隔预设时长时，显示提示信息用于提示患者在候诊区等待。举例说明，可以向患者提示当前有多少位患者在等待，预计等待总时长为多少。并提醒患者提前15分钟在候诊区等待防止过号。在一些实施方式中，若判断当前统计时段可看患者数量小于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者不能够在当前统计时段就诊。将本时段的可用时长累计计入患者候诊等待时长。同时，记录挂号时间早于当前患者的患者数量以及当前统计时段的可用时长，获取下一统计时段。并将下一统计时段的时长与当前统计时段的可以时长的和值作为可用时长，进入根据可用时长以及看诊效率确定可看患者数量的步骤。如此循环，直到判断当前统计时段可看患者数量大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
需要说明的是，以上以挂号信息包括挂号医生信息为例进行说明，当挂号信息包括所挂科室的信息时，也可以根据所述科室的历史看诊效率确定患者的候诊等待时间。具体可以参照图5至图6所述而实现。
在一些实施方式中，还可以根据所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率确定所述挂号科室或者挂号医生在不同午别的看诊效率，调整所述挂号科室或者所述挂号医生在不同午别的挂号限额。举例说明，可以根据医生在上午各统计时段的看诊效率来调整所述医生在上午的挂号限额。假设某医生在周二上午各统计时段的看诊效率分别为3、3、3、3、2、2、2、2、1、1、1、1、2、2、2、2人次/时段，将各时段的人次相加，则该医生在周二上午可以看诊32人次/上午，则可以将该医生在周二的看诊限额调整为32人次/上午。
在一些实施方式中，还可以根据各挂号科室或者各挂号医生在各个统计时段的看诊效率，调整门诊出诊医生的数量，增加或减少医师出诊，更好的满足病患群体的就诊诉求。
在本申请实施例中，可以根据历史看诊数据实时预测患者进诊时间，大幅减少患者在院无效等待时间，有效的提升患者就医体验。此外，还可以为实现优先保障预约患者按其预约时间进诊的预约模式提供有力保障。
以上是对本申请实施例所提供的门诊候诊时间计算方法进行的详细描述，下面对本申请提供的门诊候诊时间计算装置进行详细描述。
图7为本申请实施例提供的一种门诊候诊时间计算装置示意图。
一种门诊候诊时间计算装置700，所述装置700包括：
第一获取模块701，用于获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；
第二获取模块702，用于获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；
确定模块703，用于根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，所述第一获取模块具体用于：根据挂号时间确定与所述挂号时间对应的工作日，根据所述工作日确定所述挂号科室或者所述挂号医生在所述工作日的各个统计时段的历史看诊效率。
在一些实施方式中，所述第一获取模块具体用于：根据历史看诊数据计算所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的看诊效率；根据各周次的权重获得所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的加权平均看诊效率作为所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。
在一些实施方式中，所述第二获取模块具体用于：获取挂号时间早于当前患者的患者数量；将当前时间所在的时间段作为当前统计时段；根据当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量；判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量；如果大于，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，所述装置还包括迭代模块，具体用于若判断当前统计时段可看患者数量小于挂号时间早于当前患者的患者数量；将当前统计时段的剩余时间与下一统计时段的时间累加得到的时长作为当前统计时段的时长；进入根据当前统计时段的时长以及当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量的步骤，直到判断当前统计时段可看患者数量大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，所述装置还包括提示模块，具体用于根据所述患者的候诊等待时间确定候诊等待结束时间，若当前时间与所述候诊等待结束时间间隔预设时长时，显示提示信息用于提示患者在候诊区等待。
在一些实施方式中，所述装置还包括调整模块，具体用于根据所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率确定所述挂号科室或者挂号医生在不同午别的看诊效率，调整所述挂号科室或者所述挂号医生在不同午别的挂号限额。
上述各模块的功能可对应于图1至图6详细描述的上述门诊候诊时间计算方法的处理步骤，于此不再赘述。
参见图8，是本申请另一实施例提供的门诊候诊时间计算的装置的框图。包括：至少一个处理器801(例如CPU)，存储器802，和至少一个通信总线803，用于实现这些装置之间的连接通信。处理器801用于执行存储器802中存储的可执行模块，例如计算机程序。存储器802可能包含高速随机存取存储器(RAM：Random Access Memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器801执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；
获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；
根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
根据挂号时间确定与所述挂号时间对应的工作日，根据所述工作日确定所述挂号科室或者所述挂号医生在所述工作日的各个统计时段的历史看诊效率。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
根据历史看诊数据计算所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的看诊效率；根据各周次的权重获得所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的加权平均看诊效率作为所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
获取挂号时间早于当前患者的患者数量；
将当前时间所在的时间段作为当前统计时段；
根据当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量；
判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量；
如果大于，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
若判断当前统计时段可看患者数量小于挂号时间早于当前患者的患者数量；
将当前统计时段的剩余时间与下一统计时段的时间累加得到的时长作为当前统计时段的时长；进入根据当前统计时段的时长以及当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量的步骤，直到判断当前统计时段可看患者数量大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
获取预约患者的预约时间；
所述判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量包括：
根据预约患者的预约时间计算当前统计时段的预约患者数量，计算预约患者数量与挂号时间早于当前患者的患者数量的和值；
判断当前统计时段可看患者数量是否大于所述和值。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
根据所述患者的候诊等待时间确定候诊等待结束时间，若当前时间与所述候诊等待结束时间间隔预设时长时，显示提示信息用于提示患者在候诊区等待。
在一些实施方式中，处理器801具体用于执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
根据所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率确定所述挂号科室或者挂号医生在不同午别的看诊效率，调整所述挂号科室或者所述挂号医生在不同午别的挂号限额。
专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的模块及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施方式而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种门诊候诊时间计算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；
获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；
根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率包括：
根据挂号时间确定与所述挂号时间对应的工作日，根据所述工作日确定所述挂号科室或者所述挂号医生在所述工作日的各个统计时段的历史看诊效率。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率包括：
根据历史看诊数据计算所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的看诊效率；
根据各周次的权重获得所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计周次一个或多个工作日的各个统计时段的加权平均看诊效率作为所述挂号科室和/或所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间包括：
获取挂号时间早于当前患者的患者数量；
将当前时间所在的时间段作为当前统计时段；
根据当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量；
判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量；
如果大于，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若判断当前统计时段可看患者数量小于挂号时间早于当前患者的患者数量；
将当前统计时段的剩余时间与下一统计时段的时间累加得到的时长作为当前统计时段的时长；进入根据当前统计时段的时长以及当前统计时段的看诊效率确定当前统计时段可看患者数量的步骤，直到判断当前统计时段可看患者数量大于挂号时间早于当前患者的患者数量时，确定患者可在当前统计时段就诊，计算挂号时间早于当前患者的患者数量所需要的看诊总时长作为所述患者的候诊等待时间。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取预约患者的预约时间；
所述判断当前统计时段可看患者数量是否大于挂号时间早于当前患者的患者数量包括：
根据预约患者的预约时间计算当前统计时段的预约患者数量，计算预约患者数量与挂号时间早于当前患者的患者数量的和值；
判断当前统计时段可看患者数量是否大于所述和值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述患者的候诊等待时间确定候诊等待结束时间，若当前时间与所述候诊等待结束时间间隔预设时长时，显示提示信息用于提示患者在候诊区等待。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率确定所述挂号科室或者挂号医生在不同午别的看诊效率，调整所述挂号科室或者所述挂号医生在不同午别的挂号限额。
9.一种门诊候诊时间计算装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；
第二获取模块，用于获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；
确定模块，用于根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
10.一种用于门诊候诊时间计算的装置，包括有存储器，以及一个或者一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行所述一个或者一个以上程序包含用于进行以下操作的指令：
获取患者挂号信息，所述挂号信息至少包括挂号时间以及挂号科室和/或挂号医生信息；
获取所述挂号科室或者所述挂号医生在各个统计时段的看诊效率；所述看诊效率通过所述挂号科室的历史看诊数据和/或挂号医生的历史看诊数据计算得到；
根据所述挂号时间以及各个统计时段的看诊效率确定所述患者的候诊等待时间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610738997.XA CN106372391B (zh) | 2016-08-26 | 2016-08-26 | 一种门诊候诊时间计算方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610738997.XA CN106372391B (zh) | 2016-08-26 | 2016-08-26 | 一种门诊候诊时间计算方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106372391A true CN106372391A (zh) | 2017-02-01 |
| CN106372391B CN106372391B (zh) | 2020-05-08 |
Family
ID=57902914
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610738997.XA Active CN106372391B (zh) | 2016-08-26 | 2016-08-26 | 一种门诊候诊时间计算方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106372391B (zh) |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107133682A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-05 | 北京绪水互联科技有限公司 | 基于设备日志的设备操作用时估算系统及方法、基于设备日志的动态预约系统及其实现方法 |
| CN107330830A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 安徽超清科技股份有限公司 | 一种医院排队时间查询系统 |
| CN107403064A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-11-28 | 安徽云帮邦网络技术有限公司 | 一种医院中医生资源分配大数据系统 |
| CN107978361A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-05-01 | 莫晶亮 | 门诊就诊等候时长预测算法及门诊就诊等候队伍控制算法 |
| CN109242152A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-18 | 重阳健康数据技术（深圳）有限责任公司 | 一种智能就诊方法及系统 |
| CN109545352A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-29 | 京东方科技集团股份有限公司 | 导诊服务方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN109615097A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-04-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种成交时间的确定、展示方法和装置 |
| CN110111659A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-09 | 蓝莓极客(武汉)智能科技有限公司 | 一种基于电子积木的教学用多功能电子模块构建系统 |
| CN112435736A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-02 | 江苏科技大学 | 一种医院排号系统及其排号方法 |
| CN112509677A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 泰康保险集团股份有限公司 | 医院挂号系统和确定就诊开始时间的方法 |
| CN113012334A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-22 | 北京融威众邦电子技术有限公司 | 智能叫号方法、装置、计算机设备 |
| CN113436003A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-24 | 中国工商银行股份有限公司 | 时长确定方法、装置、电子设备、介质和程序产品 |
| CN113658671A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-16 | 湖南和信安华区块链科技有限公司 | 一种基于区块链的医疗卫生互助系统 |
| CN114999602A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-09-02 | 武汉大学人民医院（湖北省人民医院） | 一种就诊信息的管理方法和装置 |
| CN116011602A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-04-25 | 山东大国治礼教育科技集团有限公司 | 一种基于互联网的政务服务管理系统及方法 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03157686A (ja) * | 1989-11-15 | 1991-07-05 | Kyushu Hitachi Maxell Ltd | 病院用待時間表示システム |
| WO2001063544A2 (en) * | 2000-02-25 | 2001-08-30 | Healthscreen International, Inc. | Health data collection and management system |
| JP4194573B2 (ja) * | 2005-03-30 | 2008-12-10 | 中国電力株式会社 | 待ち時間予測方法、待ち時間予測システム、及びプログラム |
| JP4217689B2 (ja) * | 2005-03-30 | 2009-02-04 | 中国電力株式会社 | 待ち時間予測方法、待ち時間予測システム、及びプログラム |
| CN101582181A (zh) * | 2009-06-05 | 2009-11-18 | 中山爱科数字科技有限公司 | 一种医院智能排队方法和系统 |
| JP2011170552A (ja) * | 2010-02-17 | 2011-09-01 | Nec Communication Systems Ltd | 待ち時間通知サーバ、待ち時間通知システム、待ち時間通知方法および待ち時間通知プログラム |
| CN203084808U (zh) * | 2013-01-15 | 2013-07-24 | 中国人民解放军第三军医大学第一附属医院 | 门诊候诊叫号系统 |
| JP5269116B2 (ja) * | 2011-02-04 | 2013-08-21 | 中国電力株式会社 | 予測待ち時間評価装置及び予測待ち時間評価方法 |
| CN103455960A (zh) * | 2013-08-24 | 2013-12-18 | 上海浦旺实业发展有限公司 | 基于智能手机终端的看病系统及其看病方法 |
| CN105095648A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-25 | 浙江大学 | 一种门诊排队方法 |
| CN105631200A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-01 | 东软集团股份有限公司 | 预测医技检查时间的方法和装置 |
-
2016
- 2016-08-26 CN CN201610738997.XA patent/CN106372391B/zh active Active
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03157686A (ja) * | 1989-11-15 | 1991-07-05 | Kyushu Hitachi Maxell Ltd | 病院用待時間表示システム |
| WO2001063544A2 (en) * | 2000-02-25 | 2001-08-30 | Healthscreen International, Inc. | Health data collection and management system |
| JP4194573B2 (ja) * | 2005-03-30 | 2008-12-10 | 中国電力株式会社 | 待ち時間予測方法、待ち時間予測システム、及びプログラム |
| JP4217689B2 (ja) * | 2005-03-30 | 2009-02-04 | 中国電力株式会社 | 待ち時間予測方法、待ち時間予測システム、及びプログラム |
| CN101582181A (zh) * | 2009-06-05 | 2009-11-18 | 中山爱科数字科技有限公司 | 一种医院智能排队方法和系统 |
| JP2011170552A (ja) * | 2010-02-17 | 2011-09-01 | Nec Communication Systems Ltd | 待ち時間通知サーバ、待ち時間通知システム、待ち時間通知方法および待ち時間通知プログラム |
| JP5269116B2 (ja) * | 2011-02-04 | 2013-08-21 | 中国電力株式会社 | 予測待ち時間評価装置及び予測待ち時間評価方法 |
| CN203084808U (zh) * | 2013-01-15 | 2013-07-24 | 中国人民解放军第三军医大学第一附属医院 | 门诊候诊叫号系统 |
| CN103455960A (zh) * | 2013-08-24 | 2013-12-18 | 上海浦旺实业发展有限公司 | 基于智能手机终端的看病系统及其看病方法 |
| CN105095648A (zh) * | 2015-06-29 | 2015-11-25 | 浙江大学 | 一种门诊排队方法 |
| CN105631200A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-06-01 | 东软集团股份有限公司 | 预测医技检查时间的方法和装置 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| 施扬华: "《综合性医院门诊病人候诊时间的量化统计与分析》", 《中国医院统计》 * |
| 朱启东: "《HIS系统设计及候诊时间预测模型研究》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》 * |
| 许欣悦 等；: "《北京某三甲医院预约挂号对患者候诊时间的影响分析》", 《中国医院管理》 * |
| 钟建亮 等；: "《候诊成功率与候诊时间的非线性回归模型》", 《中国卫生统计》 * |
| 阎崇钧: "《门诊预约问题的建模和调度算法研究》", 《中国博士学位论文全文数据库医药卫生科技辑》 * |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107133682B (zh) * | 2017-05-27 | 2021-03-02 | 北京绪水互联科技有限公司 | 基于设备日志的设备操作用时估算系统及方法、基于设备日志的动态预约系统及其实现方法 |
| CN107133682A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-05 | 北京绪水互联科技有限公司 | 基于设备日志的设备操作用时估算系统及方法、基于设备日志的动态预约系统及其实现方法 |
| CN107330830A (zh) * | 2017-06-30 | 2017-11-07 | 安徽超清科技股份有限公司 | 一种医院排队时间查询系统 |
| CN107403064A (zh) * | 2017-07-27 | 2017-11-28 | 安徽云帮邦网络技术有限公司 | 一种医院中医生资源分配大数据系统 |
| CN107978361A (zh) * | 2017-12-19 | 2018-05-01 | 莫晶亮 | 门诊就诊等候时长预测算法及门诊就诊等候队伍控制算法 |
| CN109242152A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-18 | 重阳健康数据技术（深圳）有限责任公司 | 一种智能就诊方法及系统 |
| CN109615097A (zh) * | 2018-11-20 | 2019-04-12 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种成交时间的确定、展示方法和装置 |
| CN109615097B (zh) * | 2018-11-20 | 2023-07-14 | 创新先进技术有限公司 | 一种成交时间的确定、展示方法和装置 |
| CN109545352A (zh) * | 2018-11-23 | 2019-03-29 | 京东方科技集团股份有限公司 | 导诊服务方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN110111659A (zh) * | 2019-05-22 | 2019-08-09 | 蓝莓极客(武汉)智能科技有限公司 | 一种基于电子积木的教学用多功能电子模块构建系统 |
| CN112509677A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-03-16 | 泰康保险集团股份有限公司 | 医院挂号系统和确定就诊开始时间的方法 |
| CN112435736A (zh) * | 2020-12-08 | 2021-03-02 | 江苏科技大学 | 一种医院排号系统及其排号方法 |
| CN112435736B (zh) * | 2020-12-08 | 2024-03-15 | 江苏科技大学 | 一种医院排号系统及其排号方法 |
| CN113012334B (zh) * | 2021-02-22 | 2023-02-28 | 北京融威众邦电子技术有限公司 | 智能叫号方法、装置、计算机设备 |
| CN113012334A (zh) * | 2021-02-22 | 2021-06-22 | 北京融威众邦电子技术有限公司 | 智能叫号方法、装置、计算机设备 |
| CN113436003A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-24 | 中国工商银行股份有限公司 | 时长确定方法、装置、电子设备、介质和程序产品 |
| CN113658671A (zh) * | 2021-08-19 | 2021-11-16 | 湖南和信安华区块链科技有限公司 | 一种基于区块链的医疗卫生互助系统 |
| CN114999602A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-09-02 | 武汉大学人民医院（湖北省人民医院） | 一种就诊信息的管理方法和装置 |
| CN116011602A (zh) * | 2023-03-27 | 2023-04-25 | 山东大国治礼教育科技集团有限公司 | 一种基于互联网的政务服务管理系统及方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106372391B (zh) | 2020-05-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106372391A (zh) | 一种门诊候诊时间计算方法及装置 | |
| Green et al. | “Nursevendor problem”: Personnel staffing in the presence of endogenous absenteeism | |
| US9311449B2 (en) | Hospital unit demand forecasting tool | |
| Agha et al. | Cost effectiveness of telemedicine for the delivery of outpatient pulmonary care to a rural population | |
| Batal et al. | Predicting patient visits to an urgent care clinic using calendar variables | |
| Zhu et al. | Analysis of factors causing long patient waiting time and clinic overtime in outpatient clinics | |
| Pan et al. | Patient flow improvement for an ophthalmic specialist outpatient clinic with aid of discrete event simulation and design of experiment | |
| WO2016135587A1 (en) | System for scheduling healthcare appointments based on patient no-show probabilities | |
| EP3649982A1 (en) | Oral information management system using smart toothbrush | |
| CN110097958A (zh) | 一种用于互联网医疗服务的医生智能调度排班方法及系统 | |
| Jiang et al. | Data-driven analytics to support scheduling of multi-priority multi-class patients with wait time targets | |
| CN108831537A (zh) | 医疗就诊排序方法、医疗就诊排序系统、以及存储介质 | |
| Dixon et al. | Waiting-time targets in the healthcare sector: How long are we waiting? | |
| Jamjoom et al. | Improving outpatient waiting time using simulation approach | |
| KR20130014884A (ko) | 진료 일정 관리 방법과 이를 이용한 진료 예약 시스템 | |
| Luo et al. | Discrete event simulation models for CT examination queuing in West China Hospital | |
| Zhu et al. | Simulation study of the optimal appointment number for outpatient clinics. | |
| CN112735579A (zh) | 一种急诊病人快速登记治疗系统 | |
| Wu et al. | A simulation study of outpatient scheduling with multiple providers and a single device | |
| US20200008740A1 (en) | Information providing method, information processing system, information terminal, and information processing method | |
| CN111710401A (zh) | 大数据与医保卡相结合确定就诊时间的方法及系统 | |
| CN108053541A (zh) | 医院排号管理方法及系统 | |
| Bahadori et al. | Optimizing the performance of magnetic resonance imaging department using queuing theory and simulation | |
| Betancourt-Odio et al. | Scheduling optimization in ophthalmology using multi-objective integer models | |
| CN117409942B (zh) | 一种智慧医疗信息管理方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |