CN106780234A - 基于数据关联的医生评级推荐系统及方法 - Google Patents

基于数据关联的医生评级推荐系统及方法 Download PDF

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王海荣
高伟明
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Abstract

本发明提供一种基于数据关联的医生评级推荐系统及方法，该方法包括：从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；从挂号网站获取评价信息；根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。实施本发明可以对医疗数据进行大数据分析，从而方便患者患病时找到对应的医生，节约了患者查询的时间。

Description

基于数据关联的医生评级推荐系统及方法
技术领域
本发明涉及医疗大数据领域，尤其涉及一种基于数据关联的医生评级推荐系统及方法。
背景技术
近年来随着互联网、云计算和物联网等的迅猛发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互，要处理的数据量巨大，数据一直都在以每年50％的速度增长，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付，因此，大数据技术(Big Data)成为近来的一个技术热点，引起了广泛的重视。
通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化：借助于不断增长的私密和公开医疗数据，大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的医疗技术、产品将不断涌现，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。
然而，现阶段的医疗数据分析系统在针对医疗大数据进行分析处理时，并没有考虑用户平时对医生评价的因素，也不会根据基于挂号系统中的医生评价信息对医疗大数据进行分析及处理，无法通过大数据对医生进行评级，患者往往要通过大量的查询找到对应的医生。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于数据关联的医生评级推荐系统及方法，旨在解决现有对医疗大数据处理过程中没有基于评价体系进行分析及处理并推荐医生的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于数据关联的医生评级推荐系统，运行于数据中心，所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接，所述基于数据关联的医生评级推荐系统包括：
获取模块，用于从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；
创建模块，用于对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；
获取模块，用于从挂号网站获取评价信息；
关联模块，用于根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；
评级模块，用于根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；及
显示模块，用于当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。
优选的，所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。
优选的，所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点，第三层节点为医生信息节点。
优选的，所述评价信息包括评价内容、好评或差评。
优选的，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值，d为医生职称对应的默认值，a及b均为固定参数。
另一方面，本发明还提供一种基于数据关联的医生评级推荐方法，应用于数据中心，所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接，该方法包括：
从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；
对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；
从挂号网站获取评价信息；
根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；
根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；及
当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。
优选的，所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。
优选的，所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点，第三层节点为医生信息节点。
优选的，所述根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联的步骤包括如下步骤：
(1)获取疾病类型列表中的节点关键字，并通过所述关键字检索是否有对应的评价信息，其中，疾病类型列表中的节点关键字可以是节点名称，也可以是节点中某一个预设的关键字；
(2)判断所述疾病类型列表中节点关键字是否有对应的评价信息；
(3)若当一个评价信息中包含所述疾病类型列表中节点关键字，则所述将该评价信息与该节点关键字对应的节点进行关联。
优选的，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值，d为医生职称对应的默认值，a及b均为固定参数。
本发明采用上述技术方案，带来的技术效果为：本发明所述基于数据关联的医生评级推荐系统及方法，对医疗数据进行大数据分析，从而对医院的医生进行评级，方便患者患病时挑选对应的医生，节约了患者查询的时间。
附图说明
图1是本发明基于数据关联的医生评级推荐系统的应用环境示意图；
图2是本发明基于数据关联的医生评级推荐系统的优选实施例的功能模块示意图；
图3是本发明基于数据关联的医生评级推荐方法的优选实施例的流程图；
图4是本发明疾病类型列表的示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1所示，图1是本发明基于数据关联的医生评级推荐系统的应用环境示意图。本发明中的基于数据关联的医生评级推荐系统20运行于数据中心2。所述数据中心2通过网络3与一个或多个医院信息系统1(图1中以三个为例进行说明)通信连接，以从所述医院信息系统1获取多笔医疗数据。所述医疗数据包括，但不限于，医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用、患者的联系方式(例如，电子邮箱地址、手机号码及即时通信账号等)等信息。
所述网络3可以是有线通讯网络或无线通讯网络。所述网络3优选为无线通讯网络，包括但不限于，GSM网络、GPRS网络、CDMA网络、TD-SCDMA网络、WiMAX网络、TD-LTE网络、FDD-LTE网络等无线传输网络。
所述数据中心2通过所述网络3与一个或多个客户端4(图1中以三个为例进行说明)通信连接，将用户检索后评级最高的医生推荐给患者。在其它实施例中，所述数据中心2还可以对所述医疗数据进行分析处理，并将分析处理后的疾病关联列表(如图4中疾病“发烧”的关联列表)通过网络3发送给患者对应的客户端4。需要说明的是，所述客户端4由用户持有，用户可以通过所述客户端4获取所述医疗数据。
所述数据中心2通过所述网络3与挂号网站5通信连接，用于从所述挂号网站5获取患者对医生的评价信息。具体地说，所述挂号网站5提供API接口，接入该API接口的设备或系统都可以从所述挂号网站5中获取评价信息。所述数据中心2在所述挂号网站5授权的基础上(即授权接入所述挂号网站5提供的API接口)获取所述医生的评价信息。所述挂号网站5与所述一个或多个医院信息系统1进行对接，患者可以通过挂号网站5进行挂号，之后挂号信息发送至医院信息系统1形成该医院的挂号信息。例如，用户在挂号网站5上选择医院A内科进行挂号，挂号网站5生成挂号信息后，发送至医院A的医院信息系统1形成医院A的挂号信息。此外，当患者看完病后，可以在挂号网站5上对看诊医生进行评价，挂号网站5保留评级信息供其它患者查看。
需要说明的是，所述数据中心2是云平台或数据中心的某一台服务器，通过云平台或数据中心的数据传输能力及数据存储能力，可以更好地管理及/或协助与该数据中心2连接的客户端4。
所述客户端4可以是，但不限于，智能手机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigital Assistant,PDA)、个人电脑、电子看板等其它任意合适的便携式电子设备。
参照图2所示，是本发明基于数据关联的医生评级推荐系统的优选实施例的功能模块示意图。结合图1所示，在本实施例中，所述基于数据关联的医生评级推荐系统20应用于数据中心2。该数据中心2包括，但不仅限于，基于数据关联的医生评级推荐系统20、存储单元22、处理单元24、及通讯单元26。
所述的存储单元22可以为一种只读存储单元ROM，电可擦写存储单元EEPROM、快闪存储单元FLASH或固体硬盘等。
所述的处理单元24可以为一种中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微控制器(MCU)、数据处理芯片、或者具有数据处理功能的信息处理单元。
所述的通讯单元26为一种具有远程无线通讯功能的无线通讯接口，例如，支持GSM、GPRS、WCDMA、CDMA、TD-SCDMA、WiMAX、TD-LTE、FDD-LTE等通讯技术的通讯接口。
所述基于数据关联的医生评级推荐系统20包括，但不局限于，获取模块200、创建模块210、关联模块220、评级模块230及显示模块240，本发明所称的模块是指一种能够被所述数据中心2的处理单元24执行并且能够完成固定功能的一系列计算机程序指令段，其存储在所述数据中心2的存储单元22中。
所述获取模块200用于从各个医院的医院信息系统1获取医疗数据。
具体而言，所述医院信息系统1提供数据导入接口(例如，应用程序接口，Application Program Interface，API)，接入该数据导入接口的设备或系统都可以从所述医院信息系统1中获取医疗数据。所述获取模块200调用所述医院信息系统1提供的API接口以获取医疗数据。
需要说明的是，由于所述医疗数据属于隐私信息，为了确保信息安全，所述医疗数据发送给数据中心2时，会通过加解密算法(例如，MD5加解密算法、RSA加解密算法、DES加解密算法、DSA加解密算法、AES加解密算法等)先对医疗数据进行加密处理，之后传输给所述数据中心2。
所述创建模块210用于对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表。所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点(该节点保存疾病名称信息)，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点(该节点保存医院科室名称)，第三层节点为医生信息节点(该节点保存医生的名称、职称、接诊量、好评率等信息)。如图4所示，所述疾病类型列表为疾病“发烧”的列表。在其它实施例中，所述疾病类型列表可以是多于三层(例如，四层、五层或以上)
所述获取模块200用于从挂号网站5获取评价信息。所述评价信息可以是，但不限于，评价内容、好评或差评等等。
所述关联模块220用于根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联。
所述根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联的步骤包括如下步骤：
(1)获取疾病类型列表中的节点关键字，并通过所述关键字检索是否有对应的评价信息，其中，疾病类型列表中的节点关键字可以是节点名称，也可以是节点中某一个预设的关键字。例如，如图4所述，医院科室节点的管家字为“XXX人民医院内科YY医生”；
(2)判断所述疾病类型列表中节点关键字是否有对应的评价信息；
(3)若当一个评价信息中包含所述疾病类型列表中节点关键字，则所述将该评价信息与该节点关键字对应的节点进行关联。
所述评级模块230用于根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分。在本实施例中，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值(例如，三甲医院对应的默认值为50、二甲医院对应的默认值为45、诊所医院对应的默认值为40等等)，d为医生职称对应的默认值(例如，主任医生对应的默认值为30、副主任医生对应的默认值为25、医师对应的默认值为20等等)，a及b均为固定参数(例如，a为数值15，b为数值10等)。需要说明的是，根据所述公式计算出来的Y的值越高，表示医生的评分越高。
所述显示模块240用于当用户通过客户端4查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给患者，并显示于用户的客户端4上。具体的说，如图4所示，若A医院内科的张医生分数最高为145分，则当用户通过客户端4上查询该发烧这个疾病时，显示A医院内科的张医生的信息于用户的客户端4上。
参照图3所示，是本发明基于数据关联的医生评级推荐方法的优选实施例的流程图。在本实施例中，所述的基于数据关联的医生评级推荐方法应用于数据中心2，该方法包括以下步骤：
步骤S10：所述获取模块200从各个医院的医院信息系统1获取医疗数据。
具体而言，所述医院信息系统1提供数据导入接口(例如，应用程序接口，Application Program Interface，API)，接入该数据导入接口的设备或系统都可以从所述医院信息系统1中获取医疗数据。所述获取模块200调用所述医院信息系统1提供的API接口以获取医疗数据。
需要说明的是，由于所述医疗数据属于隐私信息，为了确保信息安全，所述医疗数据发送给数据中心2时，会通过加解密算法(例如，MD5加解密算法、RSA加解密算法、DES加解密算法、DSA加解密算法、AES加解密算法等)先对医疗数据进行加密处理，之后传输给所述数据中心2。
步骤S11：所述创建模块210对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表。所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点(该节点保存疾病名称)，第二层为该疾病类型所在医院的科室节点(该节点保存疾病名称)，第三层为医生信息节点(该节点保存医生的名称、职称等信息)。如图4所示，所述疾病类型列表为疾病“发烧”的列表。在其它实施例中，所述疾病类型列表可以是多于三层(例如，四层、五层或以上)。
步骤S12：所述获取模块200从挂号网站5获取评价信息。所述评价信息可以是，但不限于，评价内容、好评或差评等等。
步骤S13：所述关联模块220根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联。
所述根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联的步骤包括如下步骤：
(1)获取疾病类型列表中的节点关键字，并通过所述关键字检索是否有对应的评价信息，其中，疾病类型列表中的节点关键字可以是节点名称，也可以是节点中某一个预设的关键字。例如，如图4所述，医院科室节点的管家字为“XXX人民医院内科”；
(2)判断所述疾病类型列表中节点关键字是否有对应的评价信息；
(3)若当一个评价信息中包含所述疾病类型列表中节点关键字，则所述将该评价信息与该节点关键字对应的节点进行关联。
步骤S14：所述评级模块230根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分。在本实施例中，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值(例如，三甲医院对应的默认值为50、二甲医院对应的默认值为45、诊所医院对应的默认值为40等等)，d为医生职称对应的默认值(例如，主任医生对应的默认值为30、副主任医生对应的默认值为25、医师对应的默认值为20等等)，a及b均为固定参数(例如，a为数值15，b为数值10等)。需要说明的是，根据所述公式计算出来的Y的值越高，表示医生的评分越高。
步骤S15：当用户通过客户端4查询对应疾病时，所述显示模块240将评分最高的医生推荐给用户，并显示于患者的客户端4上。具体的说，如图4所示，若A医院内科的张医生分数最高为145分，则当患者通过客户端4上查询该发烧这个疾病时，显示A医院内科的张医生的信息于患者的客户端4上。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于数据关联的医生评级推荐系统，运行于数据中心，其特征在于，所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接，所述基于数据关联的医生评级推荐系统包括：
获取模块，用于从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；
创建模块，用于对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；
获取模块，用于从挂号网站获取评价信息；
关联模块，用于根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；
评级模块，用于根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；及
显示模块，用于当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。
2.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统，其特征在于，所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。
3.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统，其特征在于，所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点，第三层节点为医生信息节点。
4.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统，其特征在于，所述评价信息包括评价内容、好评或差评。
5.如权利要求1所述的基于数据关联的医生评级推荐系统，其特征在于，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值，d为医生职称对应的默认值，a及b均为固定参数。
6.一种基于数据关联的医生评级推荐方法，应用于数据中心，其特征在于，所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接，该方法包括：
从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；
对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；
从挂号网站获取评价信息；
根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；
根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；及
当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。
7.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法，其特征在于，所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。
8.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法，其特征在于，所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点，第三层节点为医生信息节点。
9.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法，其特征在于，所述评价信息包括评价内容、好评或差评。
10.如权利要求6所述的基于数据关联的医生评级推荐方法，其特征在于，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值，d为医生职称对应的默认值，a及b均为固定参数。
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