CN107193864A - 一种基于大数据的医学网站管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的医学网站管理方法，用以解决现有的医学网站生产的数据路径不清晰的问题。所述方法包括：根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息；将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的医生所属医院的相应医院科室下；通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文；根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中；所述医院科室和医学专业一一对应，每种疾病唯一对应一种医学专业。本发明将疾病、医院科室、医生都通过医学专业、人体生理系统关联起来，为今后大数据医学精准分析提供保障。
Description
技术领域
本发明涉及医学互联网领域，特别涉及一种基于大数据的医学网站管理方法。
背景技术
目前，大数据应用已经越来越得到各国各界重视，应用好数据将决定一个国家、一个领域科技发展的水平，在计算机上应用好数据，需要对应用的数据有深刻理解，同时也要告诉计算机如何计算数据，在计算机领域叫算法，在数据库领域叫做模型、也有称作路径和维度等等。
医学是研究人体的科学，医生是掌握医学技术给予患者进行疾病治疗的技术人员，医院是一个医学的综合平台，给予患者治疗、医生工作的场所，医院数量是一种大数据，医院中医生对患者的各种诊疗行为和方法也是大数据。医学大数据的应用关键是医学模型。目前医学网站架构和布局都是按照医院常规科室设置建设或是按照普通网站建设建立，用标签标明医生专业和科室。疾病只是按照世界卫生组织医学专业分类，疾病文章按照传统结构布局，就形成了一个疾病名称文章在各个专业中都有，各医学专业疾病文章还可能因为专业重点不同，在介绍同一疾病成因、机理和治疗时书写重点不一致现象。例如：肺癌，因为内科、呼吸内科，外科、胸外科，肿瘤科等都有接诊治疗病人，肺癌就可能在三个专业中体现，各个医学专业介绍肺癌就会有不同侧重。疾病是人体病理生理下产生的人体错构，人体是一个整体，但是由于计算机技术推广的最重要的前提就是ID的唯一性，相同疾病不同医学专业写作、医院中不同科室对同一疾病的不同语言表达会造成计算机对医学数据的理解混乱，因此也无法从该医学大数据中提取出有效的信息。
发明内容
本发明提供一种基于大数据的医学网站管理方法，用以解决现有医学网站设置的医院科室、医生所学医学专业、疾病之间各自独立，医学网站生产的数据路径不清晰，无法在后续的医学大数据中得到有效应用的问题。本发明提供的基于大数据的医学网站管理方法按照人体系统结构让来源数据、人体生理病理数据、专科医生治疗数据、疾病数据、医院科室、医生所在医学专业相互关联，网站生产的数据可以溯根来源、路径清晰和准确，为大数据医学精准分析提供保障。
本发明提供一种基于大数据的医学网站管理方法，包括：
根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息；所述医生个人信息包括但不限于医生姓名、所属医院、医学专业；
将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下；其中，医院科室和医学专业一一对应；
通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文；
根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中；其中，每种疾病唯一对应一种医学专业。
在一个实施例中，在根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中之后，还包括：
定期通过大数据获取已注册医生新发表的医学论文；
根据当前获取的已注册医生新发表的每篇医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前获取的已注册医生新发表的每篇医学论文分类到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
在一个实施例中，在根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息之前，还包括：
接收为每种疾病指定唯一对应的医学专业的设置；
接收数据库建立指令；
根据所述数据库建立指令，为每种疾病建立多种预先指定的诊疗方法对应的数据库；其中，每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库用于存储研究该种疾病的一种诊疗方法的医学文章，所述医学文章包括医学论文。
在一个实施例中，所述预先指定的诊疗方法包括但不限于：综述、病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗。
在一个实施例中，在将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的医院的相应医院科室下之后，还包括：
接收当前登录的已注册医生的发布医学博文请求；
根据所述发布医学博文请求提供医学博文信息编辑页面；所述医学博文信息编辑页面至少包括博文主题输入窗口、博文研究的疾病名称输入窗口、博文分类选择窗口、博文正文编辑输入窗口；其中，所述博文分类选择窗口以多种所述预先指定的诊疗方法作为分类备选项；
通过所述医学博文信息编辑页面接收待发布的医学博文信息；
将待发布的医学博文发布于所述医学网站的指定医学博文发布窗口内，同时根据当前发布的医学博文的医学博文信息，将当前发布的医学博文分类到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中；所述每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库存储的医学文章还包括医学博文。
在一个实施例中，在根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中之后，还包括：
接收医院/医生/文章/疾病查询请求；
提供医院/医生/文章/疾病查询条件输入窗口；其中，所述医院查询条件包括医院名称和/或医院所属地区和/或医院设有的医学专业；所述医生查询条件包括医生姓名和/或医生所属地区和/或医生的医学专业；所述文章查询条件包括文章所属医学专业和/或文章主题和/或文章发表时间；所述疾病查询条件包括疾病名称和/或疾病病因和/或疾病症状和/或疾病体征和/或疾病生化病理和/或疾病的物理检查/或身体部位体征和/或身体部位症状和/或疾病对应的医学专业；
通过所述查询条件输入窗口接收查询条件；
根据接收的查询条件查询，并展示医院/医生/文章/疾病的查询结果。
在一个实施例中，所述展示疾病的查询结果，包括：
展示查询到的疾病名称、查询到的疾病对应的医学专业、查询到的疾病的多种诊疗方法选项；
在所述展示疾病的查询结果之后，还包括：
接收对所述查询到的疾病的多种诊疗方法选项中任一选项的选定；
突出显示当前被选定的疾病的诊疗方法选项，并获取分类至当前被选定的疾病的诊疗方法对应的数据库中的医学文章的著录信息；
将获取的医学文章的著录信息列表显示于当前显示页面中被选定的疾病的诊疗方法下的指定位置。
在一个实施例中，在将获取的医学论文和博文的著录信息列表显示于当前显示页面中被选定的疾病的诊疗方法下的指定位置之后，还包括：
接收当前登录用户针对所述指定位置内显示的医学文章的评论请求；
提供评论编辑页面；所述评论编辑页面包括本次评论对象的选择窗口、评分、评论内容的输入窗口；其中，所述评论对象的选择窗口以所述指定位置内显示的医学文章的主题为备选项；
通过所述评论编辑页面接收本次评论对象、评分和评论内容；
将本次评论对象、评分和评论内容展示于当前显示页面的指定评论窗口内，同时将本次评论者、评分和评论内容与评论对象关联存储。
在一个实施例中，所述根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息，包括：
接收医生注册请求；
提供包括医生个人信息输入/选择窗口的注册页面；所述医生个人信息包括用户名、密码、医生姓名、性别、出生日期、职称、医学专业、所属医院；
通过所述注册页面获取用户输入/选择的医生个人信息。
在一个实施例中，在根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中之后，还包括：
根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平；
根据已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，定期确定各医院的各医学专业的诊疗水平；
根据各医院的各医学专业的诊疗水平，对各医院的综合诊疗水平进行定期测评。
在一个实施例中，所述根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，包括：
对于每个已注册医生，定期统计多种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中该医生发表的医学文章；
确定每个已注册医生发表的每篇医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子；
根据公式确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平；
根据公式确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平；
其中，Snm为第n个已注册医生在第m个医学专业中的诊疗水平，Im为预先设定的对应第m个医学专业的疾病种数；Snm,i为第n个已注册医生对第m个医学专业中第i种疾病的诊疗水平，xnm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的被引数值，ynm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文所属期刊的影响因子，Jnm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学论文数量；znm,i为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学文章的数量，a1、b、c为预先定义的权重系数。
在一个实施例中，所述根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，包括：
对于每个已注册医生，定期统计多种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中该医生发表的医学文章及关联存储有评论内容的每篇医学文章对应的评分和评论者；
确定每个已注册医生发表的每篇医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子，以及确定每篇医学文章对应的评论者类别；所述评论者类别为患者、普通医生、专业医生；
根据公式：
确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平；
根据公式确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平；
其中，Snm为第n个已注册医生在第m个医学专业中的诊疗水平，Im为预先设定的对应第m个医学专业的疾病种数；Snm,i为第n个已注册医生对第m个医学专业中第i种疾病的诊疗水平，xnm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的被引数值，ynm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文所属期刊的影响因子，pnm,i,j、p'nm,i,j、p″Nm,i,j分别为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的专业医生评论的总评分、普通医生评论的总评分、患者评论的总评分，Jnm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学论文数量；qnm,i,k、q'nm,i,k、q″nm,i,k分别为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第k篇医学博文的专业医生评论的总评分、普通医生评论的总评分、患者评论的总评分，Knm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学博文数量；znm,i为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学文章的数量；a1、a2、a3、a4、b、c、d1、d2、d3为预先定义的权重系数，且a2>a3>a4、d1>d2>d3。
在一个实施例中，在确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平之后，还包括：
将已注册医生对同种疾病的诊疗水平由高到低进行排名；
展示已注册医生对同种疾病的诊疗水平排名结果。
在一个实施例中，在根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平之后，还包括：
将已注册医生在各医学专业中的诊疗水平由高到低进行排名；
展示已注册医生在各医学专业中的诊疗水平排名结果。
在一个实施例中，在定期确定各医院的各医学专业的诊疗水平之后，还包括：
对所有医院的同一医学专业的诊疗水平由高到低进行排名；
对于每种医学专业，展示所有医院的该医学专业的诊疗水平排名结果。
在一个实施例中，在对各医院的综合诊疗水平进行定期测评之后，还包括：
对所有医院的综合诊疗水平由高到低进行排名；
展示所有医院的综合诊疗水平排名结果。
本发明的一些有益效果可以包括：
本发明提供的基于大数据的医学网站管理方法预先为每种疾病设置多种诊疗方法及每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库，将疾病、医院科室、医生都通过医学专业关联起来，在各医生注册时，根据其所学医学专业将其分类到相应医院的相应医院科室，并通过大数据获取当前注册医生发表的历史医学论文，根据大数据分析每篇医学论文研究的疾病及诊疗方法，并将每篇论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中，一种疾病只属于一种医学专业、人体生理系统，通过不同的诊疗方法将不同医生对同一疾病诊疗的不同理解进一步划分，各种诊疗方法数据独立存储，这种管理方法使得人体生理病理数据、专科医生治疗数据、疾病数据、医院科室、医生所在医学专业及医生的医学论文全部按照人体系统搭建，互联网医学数据的生产路径清晰、准确，为今后大数据医学精准分析提供保障。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明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。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图；
图2为预先为每种疾病设置多种诊疗方法对应的数据库的方法流程图；
图3为本发明实施例一中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图；
图4为本发明实施例二中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图；
图5为根据疾病查询条件返回的疾病“流行性感冒”的查询结果示意图；
图6为本发明实施例三中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图；
图7为本发明实施例四中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图；
图8为步骤S705的一种可选实施方法流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
图1为本发明实施例中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图。如图1所示，包括以下步骤S101-S109：
S101：根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息。其中，医生个人信息包括但不限于医生姓名、所属医院、医学专业。
优选地，此步骤S101可以首先接收医生注册请求，随后根据医生注册请求提供包括医生个人信息输入/选择窗口的注册页面，并通过所述注册页面获取用户输入/选择的医生个人信息。其中，所述医生个人信息包括用户名、密码、医生姓名、性别、出生日期、职称、医学专业、所属医院。例如：注册页面可以提供用户名、密码、医生姓名的输入窗口以及性别、出生日期、职称、医学专业、所属医院的选择窗口。
本发明中，医学专业为根据人体八大生理系统划分的医学专业。
S102：将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下；其中，医院科室和医学专业一一对应。
本实施例中，预先存储医院科室和医学专业的对应关系，则可根据当前注册的医生的个人信息，例如，若当前注册的医生的个人信息为“姓名：XXX，所属医院：医院A，医学专业：口腔”，则此步骤中将该医生XXX分配到医院A的医院科室“口腔科”下。
S103：通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文。
具体地，步骤S103中，以当前注册的医生姓名或医生的其他身份标识为索引项，通过大数据搜索获取当前注册的医生发表的历史医学论文。
S104：根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中；其中，每种疾病唯一对应一种医学专业，每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库用于存储研究该种疾病的一种诊疗方法的医学文章。
本实施例中，预先定义每种疾病唯一对应一种医学专业，例如疾病“流行性感冒”，将其规定为“呼吸内科”。在步骤S101之前，还预先定义多种诊疗方法(本发明中的诊疗方法是指疾病的诊断和治疗方法)，为每种疾病设置多种诊疗方法对应的数据库，例如下表1所示：
表1疾病、诊疗方法、数据库、存储的医学文章的对应关系
本实施例通过将疾病、医院科室、医生都通过医学专业关联起来，在各医生注册时，根据其所学医学专业将其分类到相应医院的相应医院科室，并通过大数据获取当前注册医生发表的历史医学论文，根据大数据分析每篇医学论文研究的疾病及诊疗方法，并将每篇论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中，一种疾病只属于一种医学专业，通过不同的诊疗方法将不同医生对同一疾病诊疗的不同理解进一步划分，各种诊疗方法数据独立存储，这种管理方法使得人体生理病理数据、专科医生治疗数据、疾病数据、医院科室、医生所在医学专业及医生的医学论文全部按照人体系统搭建，互联网医学数据的生产路径清晰、准确，为今后大数据医学精准分析提供保障。
在上述实施例的基础上，优选地，在医生用户注册之后，需要对当前医学网站已注册的医生用户数据进行管理，由于医生在工作过程中还会发表医学论文，因此，在上述步骤S104之后，还可定期通过大数据获取已注册医生新发表的医学论文，随后根据当前获取的已注册医生新发表的每篇医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前获取的已注册医生新发表的每篇医学论文分类到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。以实现对已注册医生新发表的医学论文的及时统计并将其根据本发明的思想进行分类。
优选地，在步骤S101之前，还包括为每种疾病设置多种诊疗方法对应的数据库的预先设置步骤，具体如图2所示，包括步骤S201-S203：
S201：接收为每种疾病指定唯一对应的医学专业的设置。
例如，对于疾病“胃癌”，有医学网站管理权限的用户输入为其指定唯一对应的医学专业的设置指令，在该指令中有为其指定的唯一对应的医学专业如“肿瘤专业”，由于预先设置了医学专业和医院科室一一对应，因此将疾病“胃癌”标签归类为“肿瘤科”，医学网站接收为每种疾病指定唯一对应的医学专业的设置指令后，实现相应的疾病和医学专业(即医院科室)的关联设置。
S202：接收数据库建立指令。
此实施例中，在为每种疾病指定唯一对应的医学专业之后，根据预先指定的多种诊疗方法为每种疾病建立相应的诊疗方法对应的数据库。
S203：根据所述数据库建立指令，为每种疾病建立多种预先指定的诊疗方法对应的数据库。其中，每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库用于存储研究该种疾病的一种诊疗方法的医学文章，所述医学文章包括医生在报纸、期刊等发表的正式的医学论文。
优选地，预先指定的诊疗方法包括但不限于：综述、病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗。例如：预先指定了为每种疾病设置综述、病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗共九种诊疗方法分类，则在接收数据库建立指令后，对于疾病“支气管炎”，建立：支气管炎的综述数据库、支气管炎的病因诊断数据库、支气管炎的症状诊断数据库、支气管炎的体征诊断数据库、支气管炎的生化病理诊断数据库、支气管炎的物理检查数据库、支气管炎的诊断鉴别数据库、支气管炎的内科治疗数据库、支气管炎的外科治疗数据库、支气管炎的中医治疗数据库。其中，综述数据库可用于存储对当前疾病的诊疗方法的综述类医学文章。
本实施例中，把医学网站上的疾病按照综述、病因、症状、体征、生化病理(也可以把生化病理拆分为生化、病理)、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗和中医治疗分块，每个形成独立导航独立形成后台数据。有效解决了现有技术中同一种疾病的相关诊疗数据只有一个搜索ID会导致计算机进行大数据分析时数据混乱的问题，这种疾病按照医学专业分类并分为多种诊疗方法数据库存储，数据分布清晰，溯源清晰。
下面通过具体实施例来说明本发明实施例提供的基于大数据的医学网站管理方法。
实施例一
图3为本发明实施例一中一种大基于大数据的医学网站管理方法的流程图。如图3所示，包括以下步骤S301-S308：
S301：根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息。
S302：将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下。
S303：通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文。
S304：根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
本实施例中，步骤S301-S304和实施例一中的步骤S101-S104的实施方法类似，此处不再赘述。
S305：接收当前登录的已注册医生的发布医学博文请求。
例如，可以在已注册医生登录医学网站后显示的页面中，提供发布医学博文的请求按钮，医生用户点击该按钮，则医学网站端视为收到当前登录的已注册医生的发布医学博文请求。
S306：根据所述发布医学博文请求提供医学博文信息编辑页面。
具体地，所述医学博文信息编辑页面至少包括博文主题输入窗口、博文研究的疾病名称输入窗口、博文分类选择窗口、博文正文编辑输入窗口。其中，博文分类选择窗口以多种所述预先指定的诊疗方法作为分类备选项，例如：用户点击博文分类选择窗口，则出现一下拉菜单，该下拉菜单中以“综述、病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗”为备选项。
S307：通过所述医学博文信息编辑页面接收待发布的医学博文信息。
显然，待发布的医学博文信息包括：博文主题、博文研究的疾病名称、博文分类、博文正文等待发布的信息。若博文主题中包括博文研究的疾病名称，医生用户也可以不输入博文研究的疾病名称，则医学网站在收到待发布的医学博文信息时，可以从博文主题中提取疾病关键词并将其作为博文研究的疾病名称。
S308：将待发布的医学博文发布于所述医学网站的指定医学博文发布窗口内，同时根据当前发布的医学博文的医学博文信息，将当前发布的医学博文分类到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
例如：待发布的博文信息中博文研究的疾病为“胃癌”，博文分类为“中医治疗”，而预先为“胃癌”指定的唯一对应的医学专业为“肿瘤专业”，则此步骤中将当前发布的关于胃癌的医学博文分类到胃癌的中医治疗数据库中。
本实施例中，每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库存储的医学文章还包括医生在医学网站发表的医学博文。较佳地，为更好地区分一种疾病的一种诊疗方法对应的数据库中的医学论文和医学博文，可以为医学论文和医学博文数据添加不同的标识以区分医学文章类型，或者，在一种疾病的一种诊疗方法对应的数据库中建立两个子数据库，分别用于存储研究该种疾病的该种诊疗方法的医学论文和医学博文。
本实施例中，专业医生在专业内发表文章和生产的医学数据具有更高的可信度，因此，除了统计医生用户正式发表的医学论文外，向医学网站用户提供医学博文的发布功能，医生发表的博文会按照医学模型系统自动布局到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中，从而在根结构上把疾病文章、医生紧密关联，同时医生发布任何数据关联疾病，数据将分布在医学模型相关的医学专业和疾病下。实现了医生在医院产生的医学数据也存储分类清晰，有利于大数据医学分析使用。
实施例二
图4为本发明实施例二中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图。如图4所示，包括以下步骤S401-S408：
S401：根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息。
S402：将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下。
S403：通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文。
S404：根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
本实施例中，步骤S401-S404和实施例一中的步骤S101-S104的是实施方法类似，此处不再赘述。
S405：接收医院/医生/文章/疾病查询请求。
其中，文章查询请求请求查询的为医学论文/博文数据，此步骤的实施也可以在实施例二的步骤S308之后但不有赖于步骤S308。
S406：提供医院/医生/文章/疾病查询条件输入窗口。
其中，所述医院查询条件包括医院名称和/或医院所属地区和/或医院设有的医学专业；所述医生查询条件包括医生姓名和/或医生所属地区和/或医生的医学专业；所述文章查询条件包括文章所属医学专业和/或文章主题和/或文章发表时间；所述疾病查询条件包括疾病名称和/或疾病病因和/或疾病症状和/或疾病体征和/或疾病生化病理和/或疾病的物理检查和/或身体部位体征和/或身体部位症状和/或疾病对应的医学专业。
S407：通过所述查询条件输入窗口接收查询条件。
S408：根据接收的查询条件查询，并展示医院/医生/文章/疾病的查询结果。
若查询的是医院，则向当前用户返回查询的医院主页链接。若查询的是医生，则向当前用户返回医生姓名、所述医院、职称、医学专业等个人信息，还可包括医生发表的医学文章(包括医学论文和医学博文)的著录信息列表等。
若查询的是疾病，则根据输入的疾病名称或疾病病因和/或疾病症状和/或疾病体征和/或疾病生化病理和/或疾病的物理检查查询匹配结果，例如：查询时可根据所述各种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中的医学文章涉及的疾病名称、病因、症状、体征、生化病理、物理检查等内容关键词进行匹配查询。疾病的查询结果展示为查询到的疾病名称、查询到的疾病对应的医学专业、查询到的疾病的多种诊疗方法选项等，并在下侧显示默认选定的诊疗方法选项；随后若接收到用户对当前展示的查询的疾病的多种诊疗方法选项中任一选项的选定，则突出显示当前被选定的疾病的诊疗方法选项，并获取分类至当前被选定的疾病的诊疗方法对应的数据库中的医学论文和医学博文的著录信息，最后将获取的医学论文和医学博文的著录信息列表显示于当前显示页面中被选定的疾病的诊疗方法下的指定位置。例如：图5所示为根据疾病查询条件返回的疾病“流行性感冒”的查询结果示意图，若用户随后选定了查看诊疗方法中的“症状诊断”选项，则突出显示“症状诊断”选项，并获取分类至流行性感冒的症状诊断数据库中的医学论文和博文的著录信息，如图中所示获取到3篇文章的著录信息，并将获取的3篇文章的著录信息列表显示于“症状诊断”选项下方的指定位置。
优选地，若用户查询时使用疾病名称而没有使用疾病的病因、症状、体征、生化病理、物理检查等诊疗方法查询，则默认在首次返回疾病查询结果时显示“综述”项诊疗方法选项，在显示“综述”项诊疗方法选项时，在“综述”项的标题下方可以显示分类至查询到的疾病的综述对应数据库中的医学文章的著录信息，此外还显示同一疾病的病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗等其他几项诊疗方法对应的数据库中的置顶文章(置顶文章可以后台自定义或根据用户浏览量、评论量等等因素来设定)的摘要信息。
实施例三
图6为本发明实施例三中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图。如图6所示，包括以下步骤S601-S615：
S601：根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息。
S602：将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下。
S603：通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文。
S604：根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
S605：接收疾病查询请求。
S606：提供疾病查询条件输入窗口。
S607：通过疾病查询条件输入窗口接收疾病查询条件。
S608：展示查询的疾病名称、查询的疾病对应的医学专业、查询的疾病的多种诊疗方法选项。
S609：接收对查询的疾病的多种诊疗方法选项中任一选项的选定。
S610：突出显示当前被选定的疾病的诊疗方法选项，并获取分类至当前被选定的疾病的诊疗方法对应的数据库中的医学文章的著录信息。
其中，本发明所述的医学文章包括医学论文和医学博文。
S611：将获取的医学文章的著录信息列表显示于当前显示页面中被选定的疾病的诊疗方法下的指定位置。
本实施例中，步骤S601-S611和实施例二的实施方法类似，此处不再赘述。
S612：接收当前登录用户针对所述指定位置内显示的医学文章的评论请求。
例如，对于图5所展示的疾病查询结果页面，指定位置内有3篇医学论文的著录信息，用户可以点击显示的任一篇文章的著录信息，则该点击行为触发对当前被点击的这篇医学文章的评论请求。或者，在图5所展示的疾病查询结果页面中，可以提供一文章评论按钮，用户可以通过点击该评论按钮触发医学文章的评论请求。
S613：提供评论编辑页面。
具体地，评论编辑页面包括本次评论对象的选择窗口、评分、评论内容的输入窗口；其中，评论对象的选择窗口以所述指定位置内显示的医学论文/博文主题为备选项。若上一步骤中用户通过点击目标医学文章的著录信息发起评论请求，则此步骤中评论对象的输入窗口中可以自动以被选择的医学文章作为评论对象。可以预先设定评分的限值，例如设定评分的限值范围为0-10分。
S614：通过所述评论编辑页面接收本次评论对象、评分和评论内容。
S615：将本次评论对象、评分和评论内容展示于当前显示页面的指定评论窗口内，同时将本次评论者、评分和评论内容与评论对象关联存储。
例如，若本次有一医生用户对另外一个医生发表的一篇医学论文进行了评论，则在这篇医学论文的著录项存储的数据库中，将评论者ID、评分值和评论内容与这篇医学论文的著录项关联存储。
本实施例中，向用户提供对疾病诊疗方法下的医学文章的评论功能，患者评价医生的水平可以在一定程度体现医生医学水平，医生评价医生的评论数据价值可信程度很高，相同医学专业医生评价的数据价值就更加可信，用户对医生的文章评价通过后台用户注册数据关联，并通过不同评分反映评论数据价值。网站的疾病ID的唯一性使患者评价医生数据分布明确在某个疾病，计算医生诊疗水平同时也为未来用数据自动诊断患者疾病做了准确的数据标注。
实施例四
图7为本发明实施例四中一种基于大数据的医学网站管理方法的流程图。如图7所示，包括以下步骤S701-S708：
S701：根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息。
S702：将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下。
S703：通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文。
S704：根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
本实施例中，步骤S701-S704和实施例一中的步骤S101-S104的实施方法类似，此处不再赘述。
S705：根据已注册医生发表的医学论文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平。
在一个可选实施例中，步骤S704和S705之间还可包括实施例二中的步骤S305-S308，或者包括实施例三中的S605-S615等步骤，此处不再赘述。
S706：根据已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，定期确定各医院的各医学专业的诊疗水平。
对于每个医院的每个医学专业(医院科室)而言，将该医院的所有医生在该医学专业中的诊疗水平的总和作为该医院的该医学专业的诊疗水平。例如：某个医院A有4个医学专业3个已注册医生，其中医生1属于医学专业A，医生2属于医学专业B，医生3属于医学专业C，该医院各医学专业的诊疗水平计算可如下表2所示：
表2医院A的各医学专业的诊疗水平计算示例
S707：根据各医院的各医学专业的诊疗水平，对各医院的综合诊疗水平进行定期测评。
例如，可以将医院所有医学专业(医院科室)的诊疗水平总和作为医院的综合诊疗水平，或者根据需要采用不同医学专业的诊疗水平加权求和的方法计算医院的综合诊疗水平，此处不再赘述。
国家规定医生必须写作医学论文并发表在医学期刊上，论文是专业医生本人从事医学专业的心得体会，论文的观点代表作者的医学水平，写作医学论文时需要引用相关专业同行论文观点，论文引用和被引用是一种同行评价，国际上用被引的H指数作为一种学术水平评价指标。如果没有疾病模型关联，H指数只是一个简单医学影响力，不能细化到疾病和专业，医生是诊治具体疾病，医生诊疗数据关联具体疾病才能真实反应医生医学影响力。因此，本发明实施例中，可采用医学论文所属期刊的影响力因子和医学论文被引数值、论文/博文的数量来计算医生在各医学专业中的诊疗水平。
在一种可选的实施方式中，如图8所示，步骤S705可实施为步骤S801-S804：
S801：对于每个已注册医生，定期统计多种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中该医生发表的医学文章(即医学论文和医学博文)。
S802：确定每个已注册医生发表的每篇医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子。
S803：确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平。
具体地，根据公式(1确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平)：
其中，Snm,i为第n个已注册医生对第m个医学专业中第i种疾病的诊疗水平，xnm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的被引数值，ynm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文所属期刊的影响因子，Jnm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学论文数量；znm,i为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学文章的数量，a1、b、c为预先定义的权重系数。
S804：根据每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平，确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平。
具体地，由于本发明中定义每种疾病唯一对应一种医学专业，显然，每种医学专业下有许多疾病，则确定医生在医学专业中的诊疗水平时，这个医生对该医学专业中的所有疾病的诊疗水平的综合就是医生在这个医学专业中的诊疗水平，因此步骤S804中可根据以下公式(2)确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平：
公式(2)中，Snm为第n个已注册医生在第m个医学专业中的诊疗水平，Im为预先设定的对应第m个医学专业的疾病种数。
在另一种可选的实施方式中，步骤S705可实施为步骤F1-F4：
F1：对于每个已注册医生，定期统计多种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中该医生发表的医学文章及关联存储有评论内容的每篇医学文章对应的评分和评论者；
F2：确定每个已注册医生发表的每篇医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子，以及确定每篇医学文章对应的评论者类别。
其中，评论者类别为患者、普通医生、专业医生。由于患者评价医生的水平可以在一定程度体现医生医学水平，但患者对医学理解不同，评价数据参考价值不同，医生评价医生的评论数据价值可信程度很高，相同医学专业医生评价的数据价值就更加可信，因此，当医生发表的文章具有评论时，需要考虑评论的影响来计算医生的医学水平。若评论者ID为患者ID，显然将该条评论的评论者类别视为患者，若评论者ID为医生ID，则还需要获取发表该评论的医生的医学专业(或医院科室)，若发表该评论的医生的医学专业与当前被评论的医学文章研究的疾病对应的医学专业一致，则将该条评论的评论者类别视为专业医生，若发表该评论的医生的医学专业与当前被评论的医学文章研究的疾病对应的医学专业不一致，则将该条评论的评论者类别视为普通医生。
F3：确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平。
具体地，可根据公式(3)确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平：
其中，Snm,i为第n个已注册医生对第m个医学专业中第i种疾病的诊疗水平，xnm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的被引数值，ynm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文所属期刊的影响因子，pnm,i,j、p'nm,i,j、p″nm,i,j分别为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文对应的专业医生评论的总评分、普通医生评论的总评分、患者评论的总评分，Jnm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学论文数量；qnm,i,k、q'nm,i,k、q″nm,i,k分别为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第k篇医学博文对应的专业医生评论的总评分、普通医生评论的总评分、患者评论的总评分，Knm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学博文数量；znm,i为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学文章的数量；a1、a2、a3、a4、b、c、d1、d2、d3为预先定义的权重系数，且a2>a3>a4、d1>d2>d3。
F4：根据每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平，确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平。
具体地，步骤F4中根据公式(3)确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平。
本实施例中，通过医生发表的医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子，医学论文、医学博文的数量以及每篇文章收到的评分和评论者类别来计算医生在各医学专业中的诊疗水平，可以提供更为精准的医生医学水平参考数据。
进一步地，本发明提供的医学网站管理方法中，在步骤S803或S903之后，还可以将已注册医生对同种疾病的诊疗水平由高到低进行排名，对于没有发表相关医学文章的医生而言，其针对该疾病的诊疗水平为0，随后展示已注册医生对同种疾病的诊疗水平排名结果。这样，对于任一疾病，可以向用户提供该医学网站注册的所有医生对该种疾病的诊疗水平排名，告诉用户哪个医生的诊疗水平高，实现对用户的精准就医指导。或者进一步地，在排名后可以对比展示已注册医生对同一种疾病诊疗水平，例如：以预定的对比展示框对比展示用户选择的多个医生对指定疾病的诊疗水平，或者对于用户指定疾病，在预定的对比展示框内默认展示对比对该种疾病的诊疗水平排前面几名的医生对该种疾病的诊疗水平。
显然，还可以采用上述计算医生对疾病的诊疗水平的思想，再进一步的根据医生在每个疾病下的病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗对应数据库中的医学文章的数量、医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子以及获得的评分情况等细化计算医生对于任一疾病的病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗的水平，并对各种疾病的病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗的医生水平进行排名，实现更加精准的就医指导，例如医生因对疾病病因和治疗的诊疗水平不同理解不同，排名可以展示具体医生医学优势在诊断还是在治疗，此处不再赘述。显然，进一步地，类似于上述医生对疾病的诊疗水平对比，还可以对比展示已注册医生对同一种疾病的指定诊疗方法的诊疗水平的，例如：以预定的对比展示框对比展示用户选择的多个医生对“胃癌”的“中医治疗”的诊疗水平，或者对于用户指定疾病的指定诊疗方法项，在预定的对比展示框内默认对比展示对该种疾病的该种指定诊疗方法项排前面几名的医生的诊疗水平。
进一步地，本发明提供的医学网站管理方法中，在步骤S705之后，还可以将已注册医生在各医学专业中的诊疗水平由高到低进行排名后展示已注册医生在各医学专业中的诊疗水平排名结果，从而向用户提供每种医学专业(即医院科室)的医生水平高低，方便患者就医参考。显然，进一步地，类似于上述医生对疾病的诊疗水平对比，还可以对比展示医生在各医学专业中的诊疗水平，例如：以预定的对比展示框对比展示用户选择的多个医生在各医学专业的诊疗水平，或者在预定的对比展示框内默认对比展示对指定医学专业排前面几名的医生对在各医学专业中的诊疗水平。
进一步地，在步骤S705之后，还可以对所有医院的同一医学专业的诊疗水平由高到低进行排名，随后对于每种医学专业，展示所有医院的该医学专业的诊疗水平排名结果。从而向用户提供不同医院所擅长的医学专业信息以供参考。
进一步地，在步骤S705之后，还可以对所有医院的综合诊疗水平由高到低进行排名并展示所有医院的综合诊疗水平排名结果。显然，进一步地，类似于上述医生对疾病的诊疗水平对比，还可以对比展示医院的各医学专业的诊疗水平及医院的综合诊疗水平，例如：以预定的对比展示框对比展示用户选择的多个医院的各医学专业的诊疗水平，或者在预定的对比展示框内默认对比展示对综合诊疗水平排前面几名的医院的各医学专业的诊疗水平。
本发明提供的基于大数据的医学网站管理方法按照人体系统结构让来源数据、人体生理病理数据、专科医生治疗数据、疾病数据、医院科室、医生所在医学专业相互关联，网站生产的数据可以溯根来源、路径清晰和准确，为大数据医学精准分析提供保障。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (16)
1.一种基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，包括：
根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息；所述医生个人信息包括但不限于医生姓名、所属医院、医学专业；
将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的所属医院的相应医院科室下；其中，医院科室和医学专业一一对应；
通过大数据获取当前注册的医生发表的历史医学论文；
根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中；其中，每种疾病唯一对应一种医学专业。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中之后，还包括：
定期通过大数据获取已注册医生新发表的医学论文；
根据当前获取的已注册医生新发表的每篇医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前获取的已注册医生新发表的每篇医学论文分类到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息之前，还包括：
接收为每种疾病指定唯一对应的医学专业的设置；
接收数据库建立指令；
根据所述数据库建立指令，为每种疾病建立多种预先指定的诊疗方法对应的数据库；其中，每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库用于存储研究该种疾病的一种诊疗方法的医学文章，所述医学文章包括医学论文。
4.根据权利要求3所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，所述预先指定的诊疗方法包括但不限于：综述、病因诊断、症状诊断、体征诊断、生化病理诊断、物理检查、诊断鉴别、内科治疗、外科治疗、中医治疗。
5.根据权利要求3所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在将当前注册的医生分配到所述医生个人信息中记录的医院的相应医院科室下之后，还包括：
接收当前登录的已注册医生的发布医学博文请求；
根据所述发布医学博文请求提供医学博文信息编辑页面；所述医学博文信息编辑页面至少包括博文主题输入窗口、博文研究的疾病名称输入窗口、博文分类选择窗口、博文正文编辑输入窗口；其中，所述博文分类选择窗口以多种所述预先指定的诊疗方法作为分类备选项；
通过所述医学博文信息编辑页面接收待发布的医学博文信息；
将待发布的医学博文发布于所述医学网站的指定医学博文发布窗口内，同时根据当前发布的医学博文的医学博文信息，将当前发布的医学博文分类到相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中；所述每种疾病的每种诊疗方法对应的数据库存储的医学文章还包括医学博文。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中之后，还包括：
接收医院/医生/文章/疾病查询请求；
提供医院/医生/文章/疾病查询条件输入窗口；其中，所述医院查询条件包括医院名称和/或医院所属地区和/或医院设有的医学专业；所述医生查询条件包括医生姓名和/或医生所属地区和/或医生的医学专业；所述文章查询条件包括文章所属医学专业和/或文章主题和/或文章发表时间；所述疾病查询条件包括疾病名称和/或疾病病因和/或疾病症状和/或疾病体征和/或疾病生化病理和/或疾病的物理检查/或身体部位体征和/或身体部位症状和/或疾病对应的医学专业；
通过所述查询条件输入窗口接收查询条件；
根据接收的查询条件查询，并展示医院/医生/文章/疾病的查询结果。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，所述展示疾病的查询结果，包括：
展示查询到的疾病名称、查询到的疾病对应的医学专业、查询到的疾病的多种诊疗方法选项；
在所述展示疾病的查询结果之后，还包括：
接收对所述查询到的疾病的多种诊疗方法选项中任一选项的选定；
突出显示当前被选定的疾病的诊疗方法选项，并获取分类至当前被选定的疾病的诊疗方法对应的数据库中的医学文章的著录信息；
将获取的医学文章的著录信息列表显示于当前显示页面中被选定的疾病的诊疗方法下的指定位置。
8.根据权利要求7所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在将获取的医学文章的著录信息列表显示于当前显示页面中被选定的疾病的诊疗方法下的指定位置之后，还包括：
接收当前登录用户针对所述指定位置内显示的医学文章的评论请求；
提供评论编辑页面；所述评论编辑页面包括本次评论对象的选择窗口、评分、评论内容的输入窗口；其中，所述评论对象的选择窗口以所述指定位置内显示的医学文章的主题为备选项；
通过所述评论编辑页面接收本次评论对象、评分和评论内容；
将本次评论对象、评分和评论内容展示于当前显示页面的指定评论窗口内，同时将本次评论者、评分和评论内容与评论对象关联存储。
9.根据权利要求1所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，所述根据医生注册请求获取当前注册的医生个人信息，包括：
接收医生注册请求；
提供包括医生个人信息输入/选择窗口的注册页面；所述医生个人信息包括用户名、密码、医生姓名、性别、出生日期、职称、医学专业、所属医院；
通过所述注册页面获取用户输入/选择的医生个人信息。
10.根据权利要求8所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在根据当前注册的医生发表的每篇历史医学论文研究的疾病及诊疗方法，将当前注册的医生发表的每篇历史医学论文分类到预先设置的相应疾病的相应诊疗方法对应的数据库中之后，还包括：
根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平；
根据已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，定期确定各医院的各医学专业的诊疗水平；
根据各医院的各医学专业的诊疗水平，对各医院的综合诊疗水平进行定期测评。
11.根据权利要求10所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，所述根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，包括：
对于每个已注册医生，定期统计多种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中该医生发表的医学文章；
确定每个已注册医生发表的每篇医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子；
根据公式确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平；
根据公式确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平；
其中，Snm为第n个已注册医生在第m个医学专业中的诊疗水平，Im为预先设定的对应第m个医学专业的疾病种数；Snm,i为第n个已注册医生对第m个医学专业中第i种疾病的诊疗水平，xnm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的被引数值，ynm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文所属期刊的影响因子，Jnm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学论文数量；znm,i为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学文章的数量，a1、b、c为预先定义的权重系数。
12.根据权利要求11所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，所述根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平，包括：
对于每个已注册医生，定期统计多种疾病的多种诊疗方法对应的数据库中该医生发表的医学文章及关联存储有评论内容的每篇医学文章对应的评分和评论者；
确定每个已注册医生发表的每篇医学论文的被引数值和所属期刊的影响因子，以及确定每篇医学文章对应的评论者类别；所述评论者类别为患者、普通医生、专业医生；
根据公式：
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确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平；
根据公式确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平；
其中，Snm为第n个已注册医生在第m个医学专业中的诊疗水平，Im为预先设定的对应第m个医学专业的疾病种数；Snm,i为第n个已注册医生对第m个医学专业中第i种疾病的诊疗水平，xnm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的被引数值，ynm,i,j为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文所属期刊的影响因子，pnm,i,j、p′nm,i,j、p″nm,i,j分别为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第j篇医学论文的专业医生评论的总评分、普通医生评论的总评分、患者评论的总评分，Jnm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学论文数量；qnm,i,k、q′nm,i,k、q″nm,i,k分别为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的第k篇医学博文的专业医生评论的总评分、普通医生评论的总评分、患者评论的总评分，Knm为第n个已注册医生针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学博文数量；znm,i为第n个已注册医生在所述医学网站上针对第m个医学专业中第i种疾病发表的医学文章的数量；a1、a2、a3、a4、b、c、d1、d2、d3为预先定义的权重系数，且a2>a3>a4、d1>d2>d3。
13.根据权利要求11或12所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在确定每个已注册医生对各医学专业中各种疾病的诊疗水平之后，还包括：
将已注册医生对同种疾病的诊疗水平由高到低进行排名；
展示已注册医生对同种疾病的诊疗水平排名结果。
14.根据权利要求10所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在根据已注册医生发表的医学文章，定期确定每个已注册医生在各医学专业中的诊疗水平之后，还包括：
将已注册医生在各医学专业中的诊疗水平由高到低进行排名；
展示已注册医生在各医学专业中的诊疗水平排名结果。
15.根据权利要求10所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在定期确定各医院的各医学专业的诊疗水平之后，还包括：
对所有医院的同一医学专业的诊疗水平由高到低进行排名；
对于每种医学专业，展示所有医院的该医学专业的诊疗水平排名结果。
16.根据权利要求10所述的基于大数据的医学网站管理方法，其特征在于，在对各医院的综合诊疗水平进行定期测评之后，还包括：
对所有医院的综合诊疗水平由高到低进行排名；
展示所有医院的综合诊疗水平排名结果。
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|---|---|---|---|
| CN201710213592.9A CN107193864A (zh) | 2017-04-01 | 2017-04-01 | 一种基于大数据的医学网站管理方法 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107689250A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-02-13 | 西安医学院 | 基于通信和网络下的移动数据终端医生用药助理系统 |
| CN110459284A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-15 | 南开大学 | 一种面向治疗方案的访问控制方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1645367A (zh) * | 2004-12-27 | 2005-07-27 | 上海医元网数码科技发展有限公司 | 一种寻医系统 |
| CN102043814A (zh) * | 2009-10-13 | 2011-05-04 | 北京大学 | 一种医疗专业信息的传递方法和系统 |
| CN104182450A (zh) * | 2013-05-20 | 2014-12-03 | 株式会社日立制作所 | 信息结构化系统 |
| CN104573060A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-04-29 | 徐立水 | 应用于医学网站的批量生成医生信息的方法及装置 |
| CN106227880A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-14 | 挂号网（杭州）科技有限公司 | 医生搜索推荐的实现方法 |
-
2017
- 2017-04-01 CN CN201710213592.9A patent/CN107193864A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1645367A (zh) * | 2004-12-27 | 2005-07-27 | 上海医元网数码科技发展有限公司 | 一种寻医系统 |
| CN102043814A (zh) * | 2009-10-13 | 2011-05-04 | 北京大学 | 一种医疗专业信息的传递方法和系统 |
| CN104182450A (zh) * | 2013-05-20 | 2014-12-03 | 株式会社日立制作所 | 信息结构化系统 |
| CN104573060A (zh) * | 2015-01-23 | 2015-04-29 | 徐立水 | 应用于医学网站的批量生成医生信息的方法及装置 |
| CN106227880A (zh) * | 2016-08-01 | 2016-12-14 | 挂号网（杭州）科技有限公司 | 医生搜索推荐的实现方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107689250A (zh) * | 2017-09-26 | 2018-02-13 | 西安医学院 | 基于通信和网络下的移动数据终端医生用药助理系统 |
| CN110459284A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-11-15 | 南开大学 | 一种面向治疗方案的访问控制方法 |
| CN110459284B (zh) * | 2019-08-16 | 2022-02-22 | 南开大学 | 一种面向治疗方案的访问控制方法 |
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