CN109003660A - 智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端 - Google Patents
智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109003660A CN109003660A CN201810682764.1A CN201810682764A CN109003660A CN 109003660 A CN109003660 A CN 109003660A CN 201810682764 A CN201810682764 A CN 201810682764A CN 109003660 A CN109003660 A CN 109003660A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- medical
- user
- data
- hospital
- medical resource
- 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.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
一种医疗智能服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端，所述方法包括：将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。上述的方案，可以对医疗资源进行合理分配，以提高医疗资源的利用率，提高诊疗效率。
Description
技术领域
本发明涉及医疗技术领域，具体地涉及一种智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端。
背景技术
近年来，智慧医疗技术的进步对社会发展起着重要的推动作用。智慧医疗的发展将以医院为中心转向以大众为中心，成为集公共服务、开放信息、交流互动于一体的多功能智慧平台。
医疗服务智能预测管理可通过打造区域医疗信息平台，利用大数据技术和深度学习实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动；同时也可以实现机构与机构，人员与人员之间全方位的互动。从而创造出一个安全、便利、优质的高效率服务环境，加快患者等疗时间，保障医疗信息通畅，医疗资源最优化配置。
现有技术中，通常用的医疗服务系统有两种：第一种是建立健康门户网站，具有提供患者以健康保健、问诊就医指导、疾病咨询、医学知识库等方面的内容；第二种是将医院网络宽带网络联通，通过医院各业务系统，比如医院信息系统、实验室信息管理系统及电子病历等，获取医院数据中心存储的患者就诊资料，医生与患者通过电脑或手机访问医院数据中心相关信息。
但是，现有的医疗服务系统，存在着医疗资源分配不均衡的问题，降低了诊疗的效率。
发明内容
本发明解决的技术问题是如何对医疗资源进行合理分配，以提高医疗资源的利用率，提高诊疗效率。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种医疗智能服务预测管理方法，所述方法包括：
获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；
将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；
采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；
采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；
基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
可选地，所述方法还包括：
获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果；
基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。
可选地，所述方法还包括以下至少一项：
接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；
获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；
向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。
本发明实施例还提供了一种智能医疗服务预测管理系统，所述系统包括：
医院数据中心交互单元，适于获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；
医疗资源分配模型生成单元，适于将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；
医疗资源分配单元，适于采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；
终端用户单元，适于基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
可选地，医疗资源分配单元，还适于通过所述终端用户单元获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果并发送至所述医疗资源分配模型生成单元；
医疗资源分配模型生成单元，还适于基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。
可选地，所述终端用户单元，还包括在线咨询模块、医嘱模块和在线商城模块中至少一项；
所述在线咨询模块，适于接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；
所述医嘱模块，适于获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；
所述在线商城模块，适于向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
上述的方案，通过采用深度神经网络对所得到的具有预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练所生成的医疗资源分配模型，对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息，从而可以按照预设的医疗资源分配策略对医疗资源进行合理分配，故可以提高医疗资源的利用率。
附图说明
图1是本发明实施例中的一种智能医疗服务预测管理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例中的一种智能医疗服务预测管理系统的结构示意图。
具体实施方式
本发明实施例中的技术方案通过将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和患者的电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和患者的电子病历数据，采用深度神经网络对对所得到的具有预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和患者的电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型，并采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行实时分析，可以按照预设的医疗资源分配策略对医疗资源进行合理分配，提高医疗资源的利用率，提高诊疗效率。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
图1是本发明实施例的一种智能医疗服务预测管理方法的流程示意图。参见图1，本发明实施例的一种智能医疗服务预测管理方法，可以包括如下的步骤：
步骤S101：获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据。
在具体实施中，所述医疗设备数据为从医疗设备出直接采集到的源头数据，包括影像、检验、病理、监护、药房等各种医疗设备的数字化信息；所述临床数据包括医院中的患者的各种临床医学数据；所述电子病历数据包括患者的医嘱信息和医嘱执行过程中的监察、纠正和信息反馈等。
步骤S102：将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据。
在具体实施中，当获取到医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据时，可以将获取到医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据转换为具有预设格式的数据，以将所获取的各种异构化的数据进行标准化、结构化地表达、组织和存储，以便于后续对数据进行处理。
步骤S103：采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型。
在具体实施中，当得到具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据时，通过对所得到的预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行分析整理，可以得出医院中各个时间段各个科室的各种医疗资源的使用情况，再基于所得出的医院中各个时间段各个科室的各种医疗资源的使用情况构建对应的训练样本，并对所构建的训练样本进行训练，从而可以生成对应的医疗资源分配模型。
在本发明一实施例中，采用深度神经网络对所构建的训练样本进行训练生成所述医疗资源分配模型。当然，还可以采用其他的模型训练算法来对所构建的训练样本进行训练生成所述医疗资源分配模型，本领域的技术人员可以根据实际的需要进行选择，在此不做限制。
步骤S104：采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果。
在具体实施中，当得到医疗资源分配模型时，便可以采用所述医疗资源分配模型对医院的医疗资源进行分配。具体而言，可以首先获取医院的当前医疗资源使用情况，并采用所述医疗资源分配模型对医院的当前医疗资源使用情况进行预测分析，从而得到对应的医疗资源分配结果。
步骤S105：基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
在具体实施中，当得到对应的医疗资源分配结果时，可以结合用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
例如，用户预约某个时间段在某医院的某个科室就医，而医疗资源分配模型的结果显示在该医院该科室的医生在该时间段的就医预约已经满额，而另一家医院的该科室在该时间段的就医预约尚未满额，此时，可以向用户输出反映上述就医情形的提示信息。通过这种方式，引导用户去另一家医院就医，从而可以避免医疗资源的分配不均衡情形的产生，提高医疗资源的利用率；同时，可以避免用户同时到就医人数较多的医院就医，提高诊疗效率。
在具体实施中，为了提高医疗资源分配的准确性和可靠性，本发明实施例中的智能医疗服务预测管理方法还可以包括：
步骤S106：获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，并基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。
在具体实施中，当向用户输出对应的就医提示信息之后，还可以通过接收用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果对所述医疗资源分配模型进行优化。具体而言，可以通过用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配结果进行修正，并采用修正后的医疗资源分配结果及对应的医疗资源使用情况的信息生成对应的训练样本进行训练，从而对医疗资源分配模型进行进一步优化，以使得医疗资源分配模型的医疗资源分配结果更加准确和可靠。
在本发明一实施例中，为了便于用户获取对应的医疗服务，本发明实施例中的智能医疗服务预测管理方法可以通过接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互。
在本发明另一实施例中，本发明实施例中的智能医疗服务预测管理方法还可以通过获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息，以及时发送消息提醒用户服药、告知用户识别药物间、保健品或食品饮料间可能的有害相互作用，给出药物提示等，以方便用户执行医嘱。
在本发明又一实施例中，本发明实施例中的智能医疗服务预测管理方法可以通过向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务，以向患者提供网上挂专家号、付费、在线开药、购药、煎药、配送一条龙服务，以及线上复诊、网络预约手术等全方位服务。
上述对本发明实施例中的方法进行详细的描述，下面将对上述的方法对应的装置进行介绍。
图2示出了本发明实施例中的一种智能医疗服务预测管理系统的结构示意图。如图2所示，所述系统20可以包括医院数据中心交互单元201、医疗资源分配模型生成单元202、医疗资源分配单元203和终端用户单元204，其中：
所述医院数据中心交互单元201，适于获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据。
所述医疗资源分配模型生成单元202，适于将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型。
所述医疗资源分配单元203，适于采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果。
所述终端用户单元204，适于基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
在本发明一实施例中，所述医疗资源分配单元203，还适于通过所述终端用户单元获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果并发送至所述医疗资源分配模型生成单元；所述医疗资源分配模型生成单元202，还适于基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。
在本发明一实施例中，所述终端用户单元204，还包括在线咨询模块(未示出)、医嘱模块(未示出)和在线商城模块(未示出)中至少一项；
所述在线咨询模块，适于接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；
所述医嘱模块，适于获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；
所述在线商城模块，适于向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。其中，所述智能医疗服务预测管理方法请参见前述部分的介绍，不再赘述。
本发明实施例还提供了一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。其中，所述智能医疗服务预测管理方法请参见前述部分的介绍，不再赘述。
本发明实施例中的上述方案，通过采用深度神经网络对所得到的具有预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练所生成的医疗资源分配模型，对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息，从而可以按照预设的医疗资源分配策略对医疗资源进行合理分配，故可以提高医疗资源的利用率。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (8)
1.一种智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，包括：
获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；
将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；
采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；
采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；
基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
2.根据权利要求1所述的智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，还包括：
获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果；
基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。
3.根据权利要求1所述的智能医疗服务预测管理方法，其特征在于，还包括以下至少一项：
接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；
获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；
向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。
4.一种智能医疗服务预测管理系统，其特征在于，包括：
医院数据中心交互单元，适于获取医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；
医疗资源分配模型生成单元，适于将所获取的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行预处理，得到具有预设格式的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据；采用深度神经网络对所得到的具有所述预设格式的医院的医疗设备数据、临床数据和电子病历数据进行训练，生成医疗资源分配模型；
医疗资源分配单元，适于采用所生成的医疗资源分配模型对医院的医疗资源使用情况进行预测分析，得出对应的医疗资源分配结果；
终端用户单元，适于基于所得出的医疗资源分配结果和用户的就医需求，向用户输出对应的就医提示信息。
5.根据权利要求4所述的智能医疗服务预测管理系统，其特征在于，
医疗资源分配单元，还适于通过所述终端用户单元获取用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果并发送至所述医疗资源分配模型生成单元；
医疗资源分配模型生成单元，还适于基于所获取的用户对于所接收的就医提示信息的反馈结果，对所述医疗资源分配模型进行优化。
6.根据权利要求4所述的智能医疗服务预测管理系统，其特征在于，所述终端用户单元，还包括在线咨询模块、医嘱模块和在线商城模块中至少一项；
所述在线咨询模块，适于接收用户的在线医疗咨询请求，并建立用户与医生的通信连接，以使得所述用户与医生之间进行在线医疗咨询信息的交互；所述医嘱模块，适于获取用户的医嘱信息，并按照用户设定的时间向用户输出对应的医嘱提示信息；
所述在线商城模块，适于向用户输出显示可供购买的医疗服务，接收用户所购买的医疗服务，并向所述用户提供其所购买的医疗服务。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令运行时执行权利要求1至3任一项所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。
8.一种终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上储存有能够在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至3任一项所述的智能医疗服务预测管理方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810682764.1A CN109003660A (zh) | 2018-06-27 | 2018-06-27 | 智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810682764.1A CN109003660A (zh) | 2018-06-27 | 2018-06-27 | 智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109003660A true CN109003660A (zh) | 2018-12-14 |
Family
ID=64601336
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810682764.1A Pending CN109003660A (zh) | 2018-06-27 | 2018-06-27 | 智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109003660A (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109887566A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-06-14 | 卫宁健康科技集团股份有限公司 | 电子健康档案的智能管理方法及系统 |
| CN110120263A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-13 | 周凡 | 一种基于健康信息采集和分析的健康辅助系统 |
| CN110851725A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-28 | 北京盛诺一家医院管理咨询有限公司 | 一种医疗资源推荐方法、系统、计算设备和存储介质 |
| CN111126641A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-08 | 泰康保险集团股份有限公司 | 一种资源分配方法和装置 |
| CN112185533A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-01-05 | 泰康保险集团股份有限公司 | 远程医疗系统及远程医疗的医生资源分配方法、存储介质 |
| CN112447299A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-05 | 平安科技（深圳）有限公司 | 医护资源预测模型训练方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114822785A (zh) * | 2021-01-18 | 2022-07-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种医疗资源调配方法、设备及存储介质 |
| CN116030951A (zh) * | 2023-03-30 | 2023-04-28 | 浙江妙智康健康科技有限公司 | 一种基于一体化平台的医疗资源管理方法及系统 |
| CN116844704A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-10-03 | 深圳市奥晏科技发展有限公司 | 一种用于智慧医疗的自助服务系统及方法 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107680661A (zh) * | 2016-08-02 | 2018-02-09 | 百度（美国）有限责任公司 | 用于估计医疗资源需求的系统和方法 |
| CN107910061A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-04-13 | 中南大学 | 一种医疗数据处理方法及系统 |
-
2018
- 2018-06-27 CN CN201810682764.1A patent/CN109003660A/zh active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107680661A (zh) * | 2016-08-02 | 2018-02-09 | 百度（美国）有限责任公司 | 用于估计医疗资源需求的系统和方法 |
| CN107910061A (zh) * | 2017-12-01 | 2018-04-13 | 中南大学 | 一种医疗数据处理方法及系统 |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109887566A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-06-14 | 卫宁健康科技集团股份有限公司 | 电子健康档案的智能管理方法及系统 |
| CN109887566B (zh) * | 2019-02-26 | 2020-12-18 | 卫宁健康科技集团股份有限公司 | 电子健康档案的智能管理方法及系统 |
| CN110120263A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-13 | 周凡 | 一种基于健康信息采集和分析的健康辅助系统 |
| CN110851725A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-02-28 | 北京盛诺一家医院管理咨询有限公司 | 一种医疗资源推荐方法、系统、计算设备和存储介质 |
| CN110851725B (zh) * | 2019-11-15 | 2023-10-27 | 北京盛诺一家医院管理咨询有限公司 | 一种医疗资源推荐方法、系统、计算设备和存储介质 |
| CN111126641A (zh) * | 2019-11-25 | 2020-05-08 | 泰康保险集团股份有限公司 | 一种资源分配方法和装置 |
| CN111126641B (zh) * | 2019-11-25 | 2023-08-22 | 泰康保险集团股份有限公司 | 一种资源分配方法和装置 |
| CN112185533A (zh) * | 2020-10-23 | 2021-01-05 | 泰康保险集团股份有限公司 | 远程医疗系统及远程医疗的医生资源分配方法、存储介质 |
| CN112447299A (zh) * | 2020-12-01 | 2021-03-05 | 平安科技（深圳）有限公司 | 医护资源预测模型训练方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114822785A (zh) * | 2021-01-18 | 2022-07-29 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 一种医疗资源调配方法、设备及存储介质 |
| CN116030951A (zh) * | 2023-03-30 | 2023-04-28 | 浙江妙智康健康科技有限公司 | 一种基于一体化平台的医疗资源管理方法及系统 |
| CN116844704A (zh) * | 2023-07-12 | 2023-10-03 | 深圳市奥晏科技发展有限公司 | 一种用于智慧医疗的自助服务系统及方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109003660A (zh) | 智能医疗服务预测管理方法及系统、可读存储介质和终端 | |
| CN111128333A (zh) | 一种一站式智能诊断与智能就医管理系统 | |
| US11152092B2 (en) | Adherence monitoring system | |
| Isern et al. | Agents applied in health care: A review | |
| CN110322953A (zh) | 一种智能陪诊系统及其陪诊方法 | |
| CN109659017A (zh) | 一种预测、分配医生就诊量的智慧医疗系统 | |
| CN103324831A (zh) | 一种远程问诊系统 | |
| CN105389619A (zh) | 用于改进健康护理生态系统内的连接的方法和系统 | |
| CN104298867A (zh) | 医疗资源整合系统及该系统的建立与使用方法 | |
| CN104217132A (zh) | 一种用于病患康复的专家系统和诊疗系统 | |
| CN104254857A (zh) | 患者信息接口 | |
| US20200143946A1 (en) | Patient risk scoring and evaluation systems and methods | |
| CN117012364A (zh) | 基于工业互联网技术的医疗健康服务云平台 | |
| CN110021414A (zh) | 互联网医疗服务的智能挂号系统 | |
| CN114093486A (zh) | 一种互联网诊疗管理方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| Russo et al. | A business process model for integrated home care | |
| CN116130119A (zh) | 一种乳腺癌术后康复辅助管理系统 | |
| CN109599171A (zh) | 基于互联网的医疗资源共享服务方法及系统 | |
| US11749402B2 (en) | Method and system for multi-medical department selection and post-monitoring during telemedicine based on patient generated health data (PGHD) and DNA analysis data | |
| CN115831298B (zh) | 基于医院管理信息系统的临床试验患者招募方法及装置 | |
| Gorelova et al. | A Discrete Event Simulation of patient flow in an Assisted Reproduction Clinic with the integration of a smart health monitoring system | |
| CN112669994A (zh) | 一种基于互联网的智慧医疗系统 | |
| US11387005B2 (en) | Secure patient messaging | |
| Feizi et al. | Vertical Patient Streaming in Emergency Departments | |
| CN117240916B (zh) | 结构化医学数据的发送方法、存储方法及相关装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20181214 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |