CN106777966A - 基于医疗信息平台的数据互动训练方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于医疗信息平台的数据互动训练方法及系统，包括：(1)医疗信息平台对平台采集的信息数据进行分类；(2)根据医疗信息平台的诊疗数据，设定与疾病关联的关键词；(3)医生对既有治疗史，提取病情信息，通过关键词做出自己的判断并给出合理解释，并由系统在大数据分析的基础上判断其正确性；(4)医生通过大数据分析结果得到某种疾病的大多数其他医生治疗方案并微调自己的治疗方案；(5)平台专家来进行二次判断。判断结果会返回给该医生，若优于平台方案则新增平台治疗史数据。通过本发明，对信息进行深层次利用，对医生提供与平台的互动训练，并利用平台数据分析并收集训练结果，提升医生职业水平，并使平台数据更精准。

Description

基于医疗信息平台的数据互动训练方法及系统
技术领域
本发明属于计算机信息领域，特别是涉及到一种基于医疗信息平台的数据互动训练方法及系统。
背景技术
现阶段人们的生活节奏很快，生活压力也很大，这就为人们的身体健康带来了很多隐忧。人们一旦身体健康出现问题，首选是去医院，但是医院里看病的人又似乎永远是非常多，哪怕是一些小病征，整个看病的流程走下来会花费很多时间；而如果人们觉得耽误时间，不愿意去医院，只是依据自己的经验买些药服用，这样又有可能错过最佳治疗时间，耽误病情。
基于这种现象，现有技术中出现了可帮助人们进行疾病问询、治疗经验交流的网络信息平台，人们可以加入信息平台作为会员，根据自身的健康状况，通过信息平台的内容，结合自身的状况，先对自己的病患进行初期的判断，病征轻微的，可以根据信息平台的内容进行自我简单的治疗，病征有危险的发展趋势时，再去医院治疗。
综上所述，医疗信息平台会通过会员的加入及互动，积累很多诊疗数据信息，如何将这些数据深化训练至更准确的程度，同时如何利用这些数据提升医护人员的职业水平，这是亟需考虑并解决的问题。
发明内容
本发明要解决的问题是设计一种基于医疗信息平台的数据互动训练方法及系统，对平台汇总的各种数据通过与医生互动训练的形式更精确化，同时提升医生的职业水平。
为了达到上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于医疗信息平台的数据互动训练方法，包括：
(1)医疗信息平台对平台采集的信息数据进行分类，以治疗史作为数据分类标准，以疾病圈划分作为治疗史的数据标签；
(2)根据医疗信息平台的诊疗数据，设定与疾病关联的关键词，并通过数据自训练的方法随时更新；
(3)医生对既有治疗史，提取病情信息，通过关键词做出自己的判断并给出合理解释，并由系统在大数据分析的基础上判断其正确性；
(4)医生通过大数据分析结果得到某种疾病的大多数其他医生治疗方案并微调自己的治疗方案；
(5)上述步骤中不确定内容发送给选定平台专家来进行二次判断。判断结果会返回给该医生，若优于平台方案则新增平台治疗史数据。
进一步的，步骤(1)所述治疗史数据包括：个人会员数据，疾病数据，诊疗数据；其中所述诊疗数据包括治疗阶段、就诊信息、使用产品、治疗效果；所述就诊信息链接医院信息数据库，提供医院信息、医师信息及评价信息；所述使用产品链接企业会员数据库，提供产品信息、企业信息、评价信息。
进一步的，步骤(2)所述方法中，每个关键词关联一种以上的疾病，每种疾病有一个以上的关键词，关键词与疾病的关联通过数据自训练进行更新。
进一步的，步骤(3)的具体方法为：
利用步骤(2)中关键词所代表的症状与疾病关联关系，来判断医生的判断是否正确；系统会根据其利用多少个与系统内相同的关键词来判断，大于设定的阈值即为正确。
进一步的，所述步骤(5)还包括：
系统将此医生使用与平台不同的症状词发送给平台中的相同疾病圈属的其他医生会员，来判断此医生使用该症状判断疾病是否正确，疾病圈属医生们的回馈大于设定阈值有效即可判定此症状可以加入系统该疾病中。
本发明的另一方面，还提供了一种基于医疗信息平台的数据互动训练系统，包括：
数据分类模块，用于医疗信息平台对平台采集的信息数据进行分类，以治疗史作为数据分类标准，以疾病圈划分作为治疗史的数据标签；
关键词设定模块，用于根据医疗信息平台的诊疗数据，设定与疾病关联的关键词，并通过数据自训练的方法随时更新；
自判断模块，用于医生对既有治疗史，提取病情信息，通过关键词做出自己的判断并给出合理解释，并由系统在大数据分析的基础上判断其正确性；
微调模块，用于医生通过大数据分析结果得到某种疾病的大多数其他医生治疗方案并微调自己的治疗方案；
专家模块，用于上述步骤中不确定内容发送给选定平台专家来进行二次判断。判断结果会返回给该医生，若优于平台方案则新增平台治疗史数据。
进一步的，所述数据分类模块包括治疗史子模块，所述治疗史子模块包括个人会员数据单元，疾病数据单元，诊疗数据单元；其中所述诊疗数据单元包括治疗阶段、就诊信息、使用产品、治疗效果四个子单元；所述就诊信息子单元链接医院信息数据库，提供医院信息、医师信息及评价信息；所述使用产品子单元链接企业会员数据库，提供产品信息、企业信息、评价信息。
进一步的，所述关键词设定模块，包括关键词管理单元、疾病管理单元、更新单元，用于每个关键词关联一种以上的疾病，每种疾病有一个以上的关键词，关键词与疾病的关联通过数据自训练进行更新。
进一步的，所述自判断模块包括：关键词对比单元，用于利用关键词设定模块中关键词所代表的症状与疾病关联关系，来判断医生的判断是否正确；根据其利用多少个与系统内相同的关键词来判断，大于设定的阈值即为正确。
进一步的，所述专家模块还包括：新关键词加入单元，用于将此医生使用与平台不同的症状词发送给平台中的相同疾病圈属的其他医生会员，来判断此医生使用该症状判断疾病是否正确，疾病圈属医生们的回馈大于设定阈值有效即可判定此症状可以加入系统该疾病中。
本发明的有益效果为：通过本发明，对医疗信息平台会通过会员的加入及互动所积累的诊疗数据信息进行深层次利用，对医生提供与平台的互动训练，并利用平台数据分析并收集训练结果，提升医生的职业水平，并使平台数据更精准。
附图说明
图1是本发明实施例中的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明。
如图1所示，一种基于医疗信息平台的数据互动训练方法，包括：
(1)医疗信息平台对平台采集的信息数据进行分类，以治疗史作为数据分类标准，以疾病圈划分作为治疗史的数据标签；所述治疗史数据包括：个人会员数据，疾病数据，诊疗数据；其中所述诊疗数据包括治疗阶段、就诊信息、使用产品、治疗效果；所述就诊信息链接医院信息数据库，提供医院信息、医师信息及评价信息；所述使用产品链接企业会员数据库，提供产品信息、企业信息、评价信息。
(2)根据医疗信息平台的诊疗数据，设定与疾病关联的关键词，并通过数据自训练的方法随时更新；每个关键词关联一种以上的疾病，每种疾病有一个以上的关键词，关键词与疾病的关联通过数据自训练进行更新。
(3)医生对既有治疗史，提取病情信息，通过关键词做出自己的判断并给出合理解释，并由系统在大数据分析的基础上判断其正确性；利用步骤(2)中关键词代表的症状与疾病关联关系，来判断医生的判断是否正确。比如说疾病A在系统中有5个症状，而医生仅根据其中4个症状或者1，2个不同症状也判断出相同的症状。系统会根据其利用多少个与系统内相同的症状来判断，比如说大于80％即为正确。
(4)医生通过大数据分析结果得到某种疾病的大多数其他医生治疗方案并微调自己的治疗方案；
(5)上述步骤中不确定内容发送给选定平台专家来进行二次判断。判断结果会返回给该医生，若优于平台方案则新增平台治疗史数据。系统将此医生使用与平台不同的症状词发送给平台中的相同疾病圈属的其他医生会员，来判断此医生使用该症状判断疾病是否正确，疾病圈属医生们的回馈大于设定阈值有效即可判定此症状可以加入系统该疾病中。
以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于医疗信息平台的数据互动训练方法，其特征在于，包括：
(1)医疗信息平台对平台采集的信息数据进行分类，以治疗史作为数据分类标准，以疾病圈划分作为治疗史的数据标签；
(2)根据医疗信息平台的诊疗数据，设定与疾病关联的关键词，并通过数据自训练的方法随时更新；
(3)医生对既有治疗史，提取病情信息，通过关键词做出自己的判断并给出合理解释，并由系统在大数据分析的基础上判断其正确性；
(4)医生通过大数据分析结果得到某种疾病的大多数其他医生治疗方案并微调自己的治疗方案；
(5)上述步骤中不确定内容发送给选定平台专家来进行二次判断。判断结果会返回给该医生，若优于平台方案则新增平台治疗史数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(1)所述治疗史数据包括：个人会员数据，疾病数据，诊疗数据；其中所述诊疗数据包括治疗阶段、就诊信息、使用产品、治疗效果；所述就诊信息链接医院信息数据库，提供医院信息、医师信息及评价信息；所述使用产品链接企业会员数据库，提供产品信息、企业信息、评价信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)所述方法中，每个关键词关联一种以上的疾病，每种疾病有一个以上的关键词，关键词与疾病的关联通过数据自训练进行更新。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(3)的具体方法为：
利用步骤(2)中关键词所代表的症状与疾病关联关系，来判断医生的判断是否正确；系统会根据其利用多少个与系统内相同的关键词来判断，大于设定的阈值即为正确。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)还包括：
系统将此医生使用与平台不同的症状词发送给平台中的相同疾病圈属的其他医生会员，来判断此医生使用该症状判断疾病是否正确，疾病圈属医生们的回馈大于设定阈值有效即可判定此症状可以加入系统该疾病中。
6.一种基于医疗信息平台的数据互动训练系统，其特征在于，包括：
数据分类模块，用于医疗信息平台对平台采集的信息数据进行分类，以治疗史作为数据分类标准，以疾病圈划分作为治疗史的数据标签；
关键词设定模块，用于根据医疗信息平台的诊疗数据，设定与疾病关联的关键词，并通过数据自训练的方法随时更新；
自判断模块，用于医生对既有治疗史，提取病情信息，通过关键词做出自己的判断并给出合理解释，并由系统在大数据分析的基础上判断其正确性；
微调模块，用于医生通过大数据分析结果得到某种疾病的大多数其他医生治疗方案并微调自己的治疗方案；
专家模块，用于上述步骤中不确定内容发送给选定平台专家来进行二次判断。判断结果会返回给该医生，若优于平台方案则新增平台治疗史数据。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据分类模块包括治疗史子模块，所述治疗史子模块包括个人会员数据单元，疾病数据单元，诊疗数据单元；其中所述诊疗数据单元包括治疗阶段、就诊信息、使用产品、治疗效果四个子单元；所述就诊信息子单元链接医院信息数据库，提供医院信息、医师信息及评价信息；所述使用产品子单元链接企业会员数据库，提供产品信息、企业信息、评价信息。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述关键词设定模块，包括关键词管理单元、疾病管理单元、更新单元，用于每个关键词关联一种以上的疾病，每种疾病有一个以上的关键词，关键词与疾病的关联通过数据自训练进行更新。
9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述自判断模块包括：关键词对比单元，用于利用关键词设定模块中关键词所代表的症状与疾病关联关系，来判断医生的判断是否正确；根据其利用多少个与系统内相同的关键词来判断，大于设定的阈值即为正确。
10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述专家模块还包括：新关键词加入单元，用于将此医生使用与平台不同的症状词发送给平台中的相同疾病圈属的其他医生会员，来判断此医生使用该症状判断疾病是否正确，疾病圈属医生们的回馈大于设定阈值有效即可判定此症状可以加入系统该疾病中。
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