CN107229814A - 根据慢性病患者信息进行干预的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种根据慢性病患者信息进行干预的方法和系统，包括：依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案；采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签；根据所述标签对患者进行动态分组；医生对整组患者发送干预信息，并推送给该组的每个患者。在本申请的具体实施方式中，采集的患者信息的在维度上更全面，即包含患者就诊信息、医嘱方案信息以及自测信息，还包括患者日常行为评估信息，为医生的精准干预提供了数据基础，实现了对患者的精准的动态标签标识、依托于标签的智能分组，让医生能够花费较少的时间快速了解患者的当前健康状态，避免了医生因管理的患者数量的增加而导致的干预工作量的增加。
Description
技术领域
本申请涉及医疗领域，尤其涉及一种根据慢性病患者信息进行干预的方法及系统。
背景技术
随着移动互联网及可穿戴设备的发展，通过可穿戴设备实时采集患者的生命体征信息、自我测量信息(如血压、血糖、心率等)，通过移动互联网、或者蓝牙技术传输数据到后台数据中心，已有相当多的解决方案，医生团队可在后台查看到所有反馈的测量数据，利用电话、短信、微信等进行回访，来实现对患者的个性化干预与指导。现有技术一般使用智能手环、智能血糖仪、智能血压计和医生平台来实现对患者的个性化干预与指导。
智能手环：测量心率等信息，通过蓝牙发送给匹配手机，利用手机网络上传至服务器；
智能血糖仪：内置蓝牙或SIM芯片，实现测量血糖数据的自动上传到手机或直接上传到服务器端；
智能血压计：内置蓝牙或SIM芯片，实现测量血压数据的自动上传到手机或直接上传到服务器端；
医生平台：医生助手或团队在后台可查看到上传的生命体征信息，并可以逐个回顾历史数据，针对异常信息的患者，通过电话、短信、微信等发送干预提醒信息；或使用移动互联网进行医患之间的沟通互动。
针对慢病患者，主要存在以下问题：
缺乏患者的临床诊断信息，如在医院内就医治疗信息、诊断信息等，导致医生团队在后台进行干预时针对性不强，只能凭设备反馈的测量结果进行，医生的干预措施临床针对性不强；
缺乏患者院外健康管理的用药、运动、饮食、日常行为以及自我评价信息，这些信息往往难以通过可穿戴设备采集，后台的医生团队因此难以获得，所进行的干预也难以取得有效效果；
真正的医生往往工作繁忙，没有充足的时间对每个患者进行监测，数据分析，这就导致真正给患者看病的医生无暇对更多的病人进行干预，要么没有针对性，不能实现个性化干预，要么只能做一些泛泛的干预指导，从而导致患者的依从性不高；
干预方法的不足：表现在一般通过打电话、发短信、或者微信信息，患者收到的是不熟悉的医生助手发的信息，往往较难取得有效作用。
发明内容
本申请提供一种根据慢性病患者信息进行干预的方法及系统。
根据本申请的第一方面，本申请提供一种根据慢性病患者信息进行干预的方法，包括：
生成健康提醒方案步骤：依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案；
处理信息步骤：采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签；
动态分组步骤：根据所述标签对患者进行动态分组；
干预步骤：医生对整组患者发送干预信息，并推送给该组的患者。
上述方法中，所述对采集到的信息进行处理，具体包括：
对所述信息进行分类归集处理、历史数据归集处理，以及根据健康数据与健康指南数据、知识库系统、标签库系统、分组库系统的智能分析。
上述方法中，所述设置标签，具体包括：
根据患者基本情况、临床诊疗情况、日常生活量表反馈的情况、测量数据和/或服药情况设置标签。
上述方法中，所述院外健康提醒方案包括用药信息、运动信息、饮食信息、自测信息和复诊信息。
上述方法中，所述医生对整组患者发送干预信息，包括：对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预。
根据本申请的第二方面，本申请提供一种根据慢性病患者信息进行干预的系统，包括：
生成提醒模块，用于依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案；
处理信息模块，用于采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签；
动态分组模块，用于根据所述标签对患者进行动态分组；
医生干预模块，用于对整组患者发送干预信息，并推送给该组的患者。
上述系统，所述处理信息模块，还用于对所述信息进行分类归集处理、历史数据归集处理，以及根据健康数据与健康指南数据、知识库系统、标签库系统、分组库系统的智能分析。
上述系统，所述处理信息模块，还用于根据患者基本情况、临床诊疗情况、日常生活量表反馈的情况、测量数据和/或服药情况设置标签。
上述系统，所述院外健康提醒方案包括用药信息、运动信息、饮食信息、自测信息和复诊信息。
上述系统，所述医生干预模块，还用于对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预。
由于采用了以上技术方案，使本申请具备的有益效果在于：
⑴ 在本申请的具体实施方式中，由于包括采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签，根据标签对患者进行动态分组，医生对整组患者发送干预信息，采集的患者信息的在维度上更全面，即包含患者就诊信息、医嘱方案信息以及自测信息，还包括患者日常行为评估信息，为医生的精准干预提供了数据基础，实现了对患者的精准的动态标签标识、依托于标签的智能分组，让医生能够花费较少的时间快速了解患者的当前健康状态，避免了医生因管理的患者数量的增加而导致的干预工作量的增加。
⑵ 在本申请的具体实施方式中，由于对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预，精准地描述了整组患者的健康状态，由就诊医生本人亲自发送语音干预信息，患者通过接诊医师的语音得到个性化的干预。
附图说明
图1为本申请的方法在一种实施方式中的流程图；
图2为本申请的系统在一种实施方式中功能模块示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式结合附图对本申请作进一步详细说明。
实施例一：
如图1所示，本申请的根据慢性病患者信息进行干预的方法，其一种实施方式，包括以下步骤：
步骤102：生成健康提醒方案步骤，依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案。
院外健康提醒方案包括用药信息、运动信息、饮食信息、自测信息和复诊信息。
患者离院后，通过接入患者的诊疗信息的系统，依据医生开立的出院医嘱或门诊处方，及诊断评价信息，生成患者的院外健康提醒方案，并经接诊医师确认后推送到患者端APP。
健康医嘱方案包括用药信息（用药时间、频次、药名、药量等）、运动信息（运动量、运动要求等）、饮食信息（饮食提醒、饮食量）、自测信息（如测量血糖、血压的频率、测量时间点、测量注意事项等）、复诊信息等的提醒。
步骤104：处理信息步骤，采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签。
院内诊疗信息采集：
患者基本信息通过与院内HIS系统接口，依据门诊挂号信息、住院登记信息，在患者许可并经接诊医生在指定设备上确认的，其基本信息提取到院内前置服务器，并在前置服务器上进行数据安全加密及隐私信息的屏蔽；
患者诊断信息、院外用药信息（出院医嘱或门诊处方）依据同样的方式提取到院内前置服务器中；
前置服务器负责医生在院内设备的正常运动提供服务支持，同时对需要进行院外健康管理的患者进行数据提取与隐私屏蔽服务；
患者院外用药信息采集：
患者院外健康医嘱方案推送到患者端APP中，APP依据医嘱方案中的用药提醒指令：提醒时间、提醒内容、提醒方式给予患者相应的提醒，比如某患者需要服用二甲双胍药品，每天三次（早上8：00，中午12：00，晚上18：00），每次服用2片，则APP系统在相应时点到达前5分钟会以闹钟形式给予提醒，并引导用户在服用完后进行确认；
如患者当时未确认，稍后时间系统还会进行提醒；
如患者不想服用，也可以点击不服用；
所有这些提醒数据、患者在APP上的操作数据或不操作数据均会自动传送到后台数据中心，从而形成完整的患者用药信息的链条。
血糖、血压、心率等生命体征信息采集：
患者院外健康医嘱方案推送到患者端APP中，APP依据医嘱方案中的自我测量（血糖、血压、心率或其他）指令：提醒时间、提醒内容、提醒方式给予患者相应的提醒，比如某患者需要每天测量一次血压（每天指定时间点），则系统会在相应时点到达前5分钟会以闹钟形式给予提醒需要测量，并引导用户在测量完后进行确认。
测量数据自动通过蓝牙或互联网进行上传；
所有这些提醒数据、患者在APP上的操作数据或不操作数据均会自动传送到后台数据中心，从而形成整的患者自测信息的链条。
患者院外健康生活方式信息采集：
患者院外健康医嘱方案推送到患者端APP中，APP依据医嘱方案中的生活方式自测量表问题，以及历次自测量表数据，适配出当次生活方式问题让用户在系统中反馈，比如：
每天最后一次提醒（用药或自测或其他）事务完成后，系统自动推送几个问题让用户反馈。
每天需询问的问题：一周综合判定
对采集到的信息进行处理，具体包括：
对所述信息进行分类归集处理、历史数据归集处理，以及根据健康数据与健康指南数据、知识库系统、标签库系统、分组库系统的智能分析。
设置标签，具体包括：
根据患者基本情况、临床诊疗情况、日常生活量表反馈的情况、测量数据和/或服药情况设置标签。
步骤106：动态分组步骤，根据标签对患者进行动态分组。
本申请可设置个性化健康知识库和动态标签库。个性化健康知识库包括依据监测数据、用药数据、日常生活数据等定义的与标签对应关系、标签权重关系、分组对应关系、分组权重等。标签库包含了一整套的从患者基本情况、临床诊疗情况、到日常生活量表反馈的情况、测量数据、服药情况等设置了一整套的标签，如慢病病情危急标签；临床并发症状态标签；监测血糖血压心率标签；服药依从标签；日常饮食依从性标签；日常运动依从性标签等等。以及围绕这些标签的数据范围、数据频次等的对应关系、权重关系。
步骤108：干预步骤，医生对整组患者发送干预信息，并推送给该组的患者。
医生对整组患者发送干预信息，包括：对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预。
系统依据上次大数据系统智能分析，为每位医生制定每日任务或每阶段任务，任务主要体现在对分组病人的语音干预：
显示分组列表（一般每次任务只有几个分组），可查看组别下的标签及时了解本组患者的实际健康状态、有无异常或其他事件，并可具体查看每位患者的详细数据）；
医生对整组患者发送生活方式、健康饮食、运动或其他方面的语音干预措施，整组患者收到医生的精准个性化干预语音措施。医生选择组别，对整组患者发送语音信息，服务端根据语音信息分别推送到每位患者中。
本申请的健康医嘱方案由接诊医生确认推送，指导患者院外进行相应的用药提醒、运动饮食提醒、自测提醒、生活方式评估提醒等，进行个性化健康管理；终端系统收到医嘱方案，按指令进行日常用药提醒，通过院内诊疗信息的采集、日常用药信息的采集、患者自测血糖血压心率等信息的采集、到日常生活方式评估量表信息的采集等，利用移动互联网或蓝牙技术采集到健康数据服务器，结合服务端健康数据智能分析系统、专病种健康指南库系统、以及知识库系统，为每一位患者设置动态标签。系统再依据其动态标签进行动态分组，最终呈现给接诊医师的就是几个不同维度的动态分组，医生依据分组对分组患者发送相应的干预语音措施，从而实现医生花最少的时间完成了对分组患者的个性化干预，无论后期管理的患者数据如何增长，医生花费在个性化干预上的时间限定在少数几分钟之内。
实施例二：
如图2所示，本申请的根据慢性病患者信息进行干预的系统，其一种实施方式，包括生成提醒模块、处理信息模块、动态分组模块和医生干预模块。
生成提醒模块，用于依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案；
处理信息模块，用于采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签；
动态分组模块，用于根据所述标签对患者进行动态分组；
医生干预模块，用于对整组患者发送干预信息，并推送给该组的每个患者。
在一种实施方式中，处理信息模块还用于对所述信息进行分类归集处理、历史数据归集处理，以及根据健康数据与健康指南数据、知识库系统、标签库系统、分组库系统的智能分析。
本申请的处理信息模块，还用于根据患者基本情况、临床诊疗情况、日常生活量表反馈的情况、测量数据和/或服药情况设置标签。
上述系统，所述院外健康提醒方案包括用药信息、运动信息、饮食信息、自测信息和复诊信息。
上述系统，所述医生干预模块，还用于对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预。
以上内容是结合具体的实施方式对本申请所作的进一步详细说明，不能认定本申请的具体实施只局限于这些说明。对于本申请所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换。
Claims (10)
1.一种根据慢性病患者信息进行干预的方法，其特征在于，包括：
生成健康提醒方案步骤：依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案；
处理信息步骤：采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签；
动态分组步骤：根据所述标签对患者进行动态分组；
干预步骤：医生对整组患者发送干预信息，并推送给该组的患者。
2.如权利要求1所述的根据慢性病患者信息进行干预的方法，其特征在于，所述对采集到的信息进行处理，具体包括：
对所述信息进行分类归集处理、历史数据归集处理，以及根据健康数据与健康指南数据、知识库系统、标签库系统、分组库系统的智能分析。
3.如权利要求1所述的根据慢性病患者信息进行干预的方法，其特征在于，所述设置标签，具体包括：
根据患者基本情况、临床诊疗情况、日常生活量表反馈的情况、测量数据和/或服药情况设置标签。
4.如权利要求1所述的根据慢性病患者信息进行干预的方法，其特征在于， 所述院外健康提醒方案包括用药信息、运动信息、饮食信息、自测信息和复诊信息。
5.如权利要求1至4中任一项所述的根据慢性病患者信息进行干预的方法，其特征在于，所述医生对整组患者发送干预信息，包括：对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预。
6.一种根据慢性病患者信息进行干预的系统，其特征在于，包括：
生成提醒模块，用于依据医生开立的出院医嘱，生成患者的院外健康提醒方案；
处理信息模块，用于采集患者的院内诊疗信息、院外用药信息、生命体征信息和健康生活方式信息，对采集到的信息进行处理并设置标签；
动态分组模块，用于根据所述标签对患者进行动态分组；
医生干预模块，用于对整组患者发送干预信息，并推送给该组的患者。
7.如权利要求6所述的根据慢性病患者信息进行干预的系统，其特征在于，所述处理信息模块，还用于对所述信息进行分类归集处理、历史数据归集处理，以及根据健康数据与健康指南数据、知识库系统、标签库系统、分组库系统的智能分析。
8.如权利要求6所述的根据慢性病患者信息进行干预的系统，其特征在于，所述处理信息模块，还用于根据患者基本情况、临床诊疗情况、日常生活量表反馈的情况、测量数据和/或服药情况设置标签。
9.如权利要求6所述的根据慢性病患者信息进行干预的系统，其特征在于，
所述院外健康提醒方案包括用药信息、运动信息、饮食信息、自测信息和复诊信息。
10.如权利要求6至9中任一项所述的根据慢性病患者信息进行干预的系统，其特征在于，所述医生干预模块，还用于对患者的生活方式、健康饮食和/或运动进行语音干预。
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