CN109448807A - 一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法 - Google Patents

一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109448807A
CN109448807A CN201811187167.8A CN201811187167A CN109448807A CN 109448807 A CN109448807 A CN 109448807A CN 201811187167 A CN201811187167 A CN 201811187167A CN 109448807 A CN109448807 A CN 109448807A
Authority
CN
China
Prior art keywords
doctor
patient
medical
data
services
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
Application number
CN201811187167.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张岩龙
罗林
幸勇
王利亚
邓军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Shu Lian Yi Kang Technology Co Ltd
Original Assignee
Chengdu Shu Lian Yi Kang Technology Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Shu Lian Yi Kang Technology Co Ltd filed Critical Chengdu Shu Lian Yi Kang Technology Co Ltd
Priority to CN201811187167.8A priority Critical patent/CN109448807A/zh
Publication of CN109448807A publication Critical patent/CN109448807A/zh
Pending legal-status Critical Current

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
    • G16H20/00—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance
    • 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

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明在此提供了一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，该方法基于医生医疗服务行为刻画医生画像，构建医生服务能力评价模型，建立一套客观、科学、有效的医生评价体系；同时，以患者需求为导向，构建患者就医导向模型，实现对患者就医科学、合理的引导，从而支撑分级诊疗的实施落地，促进优化医疗卫生资源配置。该方法是基于医生医疗服务行为分析实现的，包括如下几个步骤：步骤一：多源数据融合；步骤二：刻画医生画像；步骤三：构建医生服务能力评价模型；步骤四：患者偏好选择；步骤五：智能推荐医生；步骤六：患者挂号就医；步骤七：模型动态调整。

Description

一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法
技术领域
本发明涉及一种患者就医导向的方法，具体来讲是一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法。
背景技术
社会保障制度是现代国家的一项基本制度，关系到人民群众的切身利益。随着社会的发展和经济水平的提升，人们对医疗服务需求不断增加，参保覆盖面迅速扩大、定点医疗机构大量增加，使医疗服务监管工作面临严峻挑战。医疗产业稳步发展的奠基石是对医疗服务做到有效的精准化监管。人力资源社会保障部高度重视医疗服务监管工作，《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》中提出强化医疗保险医疗服务监管，将监管对象延伸到医务人员；《关于全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控的通知》决定全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控工作，更好维护参保人员利益。
与此同时，“互联网+”和大数据分析技术的快速发展，使医疗行业发展有了重大突破。如何有效利用医疗机构数据深度挖掘数据信息，为患者提供更好的医疗服务，是整个医疗行业研究的热点问题之一。
发明内容
因此，本发明在此提供一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法；本发明的目的在于为患者提供更好的医疗服务，利用大数据分析技术，深度挖掘医疗行业数据信息，动态评价医生医疗服务行为，提供一种可综合反应医生综合服务能力的方法，并向患者推荐优秀的医生，引导患者科学、合理的就医。
本发明是这样实现的，构造一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于，
该方法包括以下步骤：
S1：多源数据融合；
S2：刻画医生画像；
S3：构建医生服务能力评价模型；
S4：患者偏好选择；
S5：智能推荐医生；
S6：患者挂号就医；
S7：模型动态调整。
根据本发明所述一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于；
所述的多源数据融合，包括如下子步骤：
S11：数据集成，围绕医生个体特征及医疗服务行为，选择并集成某区域内所有医疗机构HIS系统数据集、智能审核系统数据集、患者评价数据集等信息；
S12：数据清洗，包括异常值处理、缺失值处理、数据标准化，如删除异常值并用平均值/中位数修正，利用插补法处理缺失值，规范数据类型及统一字段编码；
所述的刻画医生画像，包括如下子步骤：
S21：基于标准化数据，刻画医生画像；
S22：医生评价指标体系，运用统计分析方法，构建医生评价指标体系；
所述的构建医生服务能力评价模型，包括如下子步骤：
S31：指标优选，利用神经网络等算法对医生评价指标进行优选；
S32：指标权重设置，利用层次分析法和变异系数法确定医生评价指标权重，构建医生服务能力评价模型；
所述的患者偏好选择，包括如下子步骤：
S41：以患者需求为导向，对医生进行筛选、排序，患者偏好选择内容包括但不限于医生个体特征(如医生职称、医生性别、医生从业时间等)、医生所属医疗机构(医疗机构等级、医疗机构经济类型、医疗机构类别等)、患者距医院距离排序、患者评价排序；
所述的智能推荐医生，包括如下子步骤：
S51：针对不同科室不同专业，自动向患者推荐该专业范围内满足患者需求且综合得分大于阈值的医生；
所述的患者挂号就医，包括如下子步骤：
S61：集成研究区域内所有医疗机构的医生挂号系统；
S62：患者选择医生，患者可查看推荐医生的个人信息和接诊时间安排，进一步选择医生进行挂号就医；
所述的模型动态调整，包括如下子步骤：
S71：数据动态更新，随着时间推移，系统根据医生的最新医疗服务数据信息，按季度更新医生评价结果，动态调整模型数据信息；
S72：指标权重动态调整，根据相关政策制度和患者偏好，对医生服务能力评价模型的指标权重进行动态调整。
根据本发明所述一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于；对于步骤S11来讲：数据集包括医疗机构基础信息、医生基础信息、医疗机构HIS系统数据、医生智能审核数据、患者评价数据等信息。
根据本发明所述一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于；对于步骤S51来讲，医生推荐默认排序为医生综合得分由高到低且患者距医院距离由近到远，患者可根据自己的需求，选择好评优先排序、距离优先排序或价格优先排序等。
本发明具有如下优点：本发明在此提供了一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，基于医生画像，构建医生服务能力评价模型，建立一套客观、科学、有效的医生评价体系；同时，以患者需求为导向，构建患者就医导向模型，实现对患者就医科学、合理的引导，从而支撑分级诊疗的实施落地，促进优化医疗卫生资源配置。该方法是基于医生医疗服务行为分析实现的，包括如下几个步骤：步骤一：多源数据融合；步骤二：刻画医生画像；步骤三：构建医生服务能力评价模型；步骤四：患者偏好选择；步骤五：智能推荐医生；步骤六：患者挂号就医；步骤七：模型动态调整。
具体的优点体现为：1)基于患者就医流程，提出了一套完整的患者就医导向方法；2)基于医生画像，构建医生服务能力评价模型，建立一套客观、科学、有效的医生评价体系，有利于调动医生积极性，提升医疗水平和医疗质量；3)以患者需求为导向，构建患者就医导向模型，向患者推荐满足其需求的优秀医生，实现对患者就医科学、合理的引导；4)为患者带来便利性的同时，该方法有利于促进分级诊疗实施和优化医疗资源配置。本发明主要是在某区域内的应用，不是针对单独一家医院，而是该区域所有医院。目前，尚未发现在某区域内通过医生医疗服务行为评价，向患者推荐医生的相关研究。
附图说明
图1患者就医导向基本流程图；
图2刻画医生画像流程图；
图3医生服务能力评价模型流程图；
图4患者就医导向模型框架图；
图5患者就医导向模型研究原理图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明进行详细说明，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明通过改进在此提供一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法；以服务患者为宗旨，以医疗服务行为为切入点，刻画医生画像，构建医生服务能力评价模型，建立一套客观、科学、有效的医生评价体系；同时，以患者需求为导向，构建患者就医导向模型，为患者提供更为灵活的就医选择，实现对患者就医科学、合理的引导，从而为分级诊疗提供支撑，促进优化医疗卫生资源配置。
如图1，一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：多源数据融合；
S2：刻画医生画像；
S3：构建医生服务能力评价模型；
S4：患者偏好选择；
S5：智能推荐医生；
S6：患者挂号就医；
S7：模型动态调整。
如图2所示，先从数据库获取医疗机构基础信息、医生基础信息、医疗机构HIS系统数据、医生智能审核数据、患者评价数据等信息，并通过医院ID、医生ID、患者ID关联，然后进行数据清洗与融合，最后构建医生评价指标体系。
所述的多源数据融合，包括如下子步骤：
S11：数据集成，围绕医生个体特征及医疗服务行为，选择并集成某区域内所有医疗机构HIS系统数据集、智能审核系统数据集、患者评价数据集等信息；
S12：数据清洗，包括异常值处理、缺失值处理、数据标准化，如删除异常值并用平均值/中位数修正，利用插补法处理缺失值，规范数据类型及统一字段编码；
所述的刻画医生画像，包括如下子步骤：
S21：基于标准化数据，刻画医生画像；
S22：医生评价指标体系，运用统计分析方法，构建医生评价指标体系；
如图3所示，首先利用神经网络等算法对医生评价指标进行优选，然后利用层次分析法和变异系数法确定医生评价指标权重，同时根据相关政策制度和患者偏好选择对模型指标权重进行动态调整，构建医生服务能力评价模型，最后向患者推荐满足其需求的医生综合得分大于阈值的医生。
所述的构建医生服务能力评价模型，包括如下子步骤：
S31：指标优选，利用神经网络等算法对医生评价指标进行优选；
S32：指标权重设置，利用层次分析法和变异系数法确定医生评价指标权重，构建医生服务能力评价模型；
所述的患者偏好选择，包括如下子步骤：
S41：以患者需求为导向，对医生进行筛选、排序，患者偏好选择内容包括但不限于医生个体特征(如医生职称、医生性别、医生从业时间等)、医生所属医疗机构(医疗机构等级、医疗机构经济类型、医疗机构类别等)、患者距医院距离排序、患者评价排序；
所述的智能推荐医生，包括如下子步骤：
S51：针对不同科室不同专业，自动向患者推荐该专业范围内满足患者需求且综合得分大于阈值的医生；
所述的患者挂号就医，包括如下子步骤：
S61：集成研究区域内所有医疗机构的医生挂号系统；
S62：患者选择医生，患者可查看推荐医生的个人信息和接诊时间安排，进一步选择医生进行挂号就医；
所述的模型动态调整，包括如下子步骤：
S71：数据动态更新，随着时间推移，系统根据医生的最新医疗服务数据信息，按季度更新医生评价结果，动态调整模型数据信息；
S72：指标权重动态调整，根据相关政策制度和患者偏好，对医生服务能力评价模型的指标权重进行动态调整。
下面对本发明的研究内容及方法进行详细说明：
(1)构建医生服务能力评价模型
通过文献法和问卷调研法，结合医生绩效评价现状，围绕医生个体特征、患者诊疗信息、智能审核评价和患者评价等维度，刻画医生画像，构建医生评价指标体系，并通过层次分析法和变异系数法确定指标权重，构建医生服务能力评价模型。
(2)构建患者就医导向模型
基于医生服务能力评价模型，以患者需求为导向，构建患者就医导向模型，并根据相关政策制度调整和患者需求变化，对模型权重进行动态调整；同时，基于患者就医流程和患者偏好，设计并开发患者就医导向系统，为患者推荐满足其需求的优秀医生，实现对患者就医科学、合理的引导。
研究框架分为以下五个层面，问卷调研、数据收集、数据处理、大数据分析技术和大数据应用，具体框架如图4所示。
实施方案
(一)模型构建思路
患者就医导向模型的研究思路为：患者根据其所患疾病或疾病特征，选择就诊科室和专业，系统自动匹配该专业范围内的医生；基于医生画像，构建医生服务行为评价指标，并通过层次分析法和变异系数法确定指标权重；同时，根据患者偏好选择，动态调整指标权重，得到医生综合得分；最后，向患者推荐满足其需求的综合得分大于阈值的医生。患者就医导向模型研究思路如图5所示。
(二)医生评价指标体系
1、医生基本情况：(1)个体特征：性别、职称、从业时间、从业范围等；
(2)从业机构：医疗机构等级、医疗机构类型、医疗机构经济类型、医疗机构地址等；
2、医生诊疗分析：(1)医生专业能力：医生职称、接诊人次、治愈好转率、病死率、31天内再住院率、危重病人占比、平均住院日等；
(2)医生服务费用：次均住院总费用、次均自付金额等；
3、智能审核评价：限定医院类型级别、中药饮片超量、限定儿童、限定性别、限定总额、限定适应症(条件)项目(违规)、不符合临床实际规则、限定适应症(条件)用药(违规)、限定频次、违反项目匹配、二线药品审核、重复用药、违反项目匹配、非常规治疗药品、超适应症诊疗项目、非常规诊疗项目、超临床常规治疗频次、用药安全审核、药品占比异常、治疗费用占比异常、检查超高频次、重点药品审核等；
4、患者评价：患者满意度、治疗效果评价、服务费用评价、服务态度评价等。
(三)模型构建
F(g)＝w1*g1+w2*g2+w3*g3,w1+w2+w3＝1
注：(1)患者就医导向模型F(g)由医生专业能力分析得分g1、智能审核评价得分g2和患者评价得分g3组成，w1、w2、w3为指标权重；
(2)该模型针对不同科室专业，计算接诊该专业范围内疾病的医生的综合得分；
(3)根据不同时期医生管理相关政策制度和患者偏好选择，可动态调整模型指标权重，对医生综合得分进行调整；
(4)数据动态更新机制：随着时间推移，系统根据医生的最新医疗服务行为数据信息，按季度动态更新模型数据信息；
(5)阈值设置：针对不同科室专业，将接诊该专业范围内疾病的所有医生综合得分的平均值作为阈值，仅向患者推荐综合得分大于阈值的医生，综合得分低于或等于阈值的医生不向患者推荐。
1、医生专业能力分析模型
g1(t)＝α1*t1+α2*t2,α1+α2＝1
注：(1)医生专业能力分析模型g1(t)包括医生职称得分t1和治疗效果评价t2，α1、α2为指标权重；
(2)医生职称分为主任医师、副主任医师、主治医师和医师，分别量化赋值；
(3)治疗效果评价由接诊人次、治愈好转率、31天内再住院率、接诊危重病人占比、平均住院日等指标构成。
2、智能审核得分
智能审核评价基础分为100分。智能审核评价规则包括中药饮片超量、药品占比异常、检查超高频次等指标，根据指标影响程度不同，分别赋予不同的权重，μi表示智能审核规则的权重，ti表示违规的条数。
3、患者评价模型
g3(t)＝β1*t1+β2*t2+β3*t3,β1+β2+β3＝1
注：患者评价g3(t)包括治疗效果评价得分t1、服务费用评价得分t2和服务态度评价得分t3，β1、β2、β3为指标权重。
患者就医导向模型的权重可根据不同时期患者偏好和医疗机构管理相关政策制度进行动态调整，从而对医师做出更科学、合理地评价。同时，基于患者偏好选择，向患者推荐满足其需求的综合得分大于阈值的医生。
4、智能筛选
患者就医导向系统中，智能筛选设置了五类筛选条件和四类排序选项。智能筛选内容包括医生职称(主任医师、副主任医师、主治医师、医师)、医生从业时间(5年以内、5-15年、15-25年、25年以上)、医生性别(男、女)、医院经济类型(公立医院、私立医院)、医院等级(三级医院、二级医院、无级无等医院、乡镇、社区医院)；智能排序包括综合排序、价格优先、好评优先和距离优先。
系统默认排序为综合排序，综合排序方式为医生综合得分为主要关键排序，该字段为降序排序，即推荐医生的顺序为综合得分由高到低排序；患者距医院距离为次要关键排序，为升序排序，即在医生得分相同的情况下，推荐的医生以患者距医院距离由近到远排序。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (4)

1.一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：多源数据融合；
S2：刻画医生画像；
S3：构建医生服务能力评价模型；
S4：患者偏好选择；
S5：智能推荐医生；
S6：患者挂号就医；
S7：模型动态调整。
2.根据权利要求1所述一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于；
所述的多源数据融合，包括如下子步骤：
S11：数据集成，围绕医生个体特征及医疗服务行为，选择并集成某区域内所有医疗机构HIS系统数据集、智能审核系统数据集、患者评价数据集等信息；
S12：数据清洗，包括异常值处理、缺失值处理、数据标准化，如删除异常值并用平均值/中位数修正，利用插补法处理缺失值，规范数据类型及统一字段编码；
所述的刻画医生画像，包括如下子步骤：
S21：基于标准化数据，刻画医生画像；
S22：医生评价指标体系，运用统计分析方法，构建医生评价指标体系；所述的构建医生服务能力评价模型，包括如下子步骤：
S31：指标优选，利用神经网络等算法对医生评价指标进行优选；
S32：指标权重设置，利用层次分析法和变异系数法确定医生评价指标权重，构建医生服务能力评价模型；
所述的患者偏好选择，包括如下子步骤：
S41：以患者需求为导向，对医生进行筛选、排序，患者偏好选择内容包括但不限于医生个体特征(如医生职称、医生性别、医生从业时间等)、医生所属医疗机构(医疗机构等级、医疗机构经济类型、医疗机构类别等)、患者距医院距离排序、患者评价排序；
所述的智能推荐医生，包括如下子步骤：
S51：针对不同科室不同专业，自动向患者推荐该专业范围内满足患者需求且综合得分大于阈值的医生；
所述的患者挂号就医，包括如下子步骤：
S61：集成研究区域内所有医疗机构的医生挂号系统；
S62：患者选择医生，患者可查看推荐医生的个人信息和接诊时间安排，进一步选择医生进行挂号就医；
所述的模型动态调整，包括如下子步骤：
S71：数据动态更新，随着时间推移，根据医生的最新医疗服务数据信息，按季度更新医生评价结果，动态调整模型数据信息；
S72：指标权重动态调整，根据相关政策制度和患者偏好，对医生服务能力评价模型的指标权重进行动态调整。
3.根据权利要求1所述一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于；对于步骤S11来讲：数据集包括医疗机构基础信息、医生基础信息、医疗机构HIS系统数据、医生智能审核数据、患者评价数据等信息。
4.根据权利要求1所述一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法，其特征在于；对于步骤S51来讲，医生推荐默认排序为医生综合得分由高到低且患者距医院距离由近到远，患者可根据自己的需求，选择好评优先排序、距离优先排序或价格优先排序等。
CN201811187167.8A 2018-10-12 2018-10-12 一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法 Pending CN109448807A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811187167.8A CN109448807A (zh) 2018-10-12 2018-10-12 一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811187167.8A CN109448807A (zh) 2018-10-12 2018-10-12 一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109448807A true CN109448807A (zh) 2019-03-08

Family

ID=65544845

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811187167.8A Pending CN109448807A (zh) 2018-10-12 2018-10-12 一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109448807A (zh)

Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110415801A (zh) * 2019-08-02 2019-11-05 黄小芬 基于大数据的智慧医疗系统
CN110491490A (zh) * 2019-07-11 2019-11-22 深圳市翩翩科技有限公司 一种医生评估方法及装置
CN110623760A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 上海正雅齿科科技股份有限公司 基于预体验的牙齿矫正方案生成方法及电子商务系统
CN111143668A (zh) * 2019-12-06 2020-05-12 广州市医康传媒信息技术有限公司 一种医疗资源推荐信息处理系统、方法、装置及存储介质
CN111341425A (zh) * 2020-02-28 2020-06-26 高猛 一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法
CN111462880A (zh) * 2020-04-02 2020-07-28 四川省陆大队科技有限公司 一种用于医疗服务评价的系统及方法
CN111557681A (zh) * 2020-06-03 2020-08-21 诸暨市人民医院 一种螺旋ct图像分析方法
CN111931107A (zh) * 2020-07-31 2020-11-13 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 数字公民体系构建方法、系统及存储介质
CN113362938A (zh) * 2021-05-31 2021-09-07 珠海市魅族科技有限公司 一种医疗信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN113689945A (zh) * 2021-09-01 2021-11-23 邓俊宇 一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法及系统
CN114637737A (zh) * 2022-03-16 2022-06-17 浪潮卓数大数据产业发展有限公司 一种在线医疗主题库构建方法及装置
CN114758747A (zh) * 2022-03-30 2022-07-15 江苏中科西北星信息科技有限公司 基于大数据的远程康复指导系统及方法
CN117033729A (zh) * 2023-08-08 2023-11-10 北京健康在线技术开发有限公司 评价医生能力的医生画像方法、装置、设备及存储介质
CN117316404A (zh) * 2023-09-11 2023-12-29 北京合源汇丰医药科技有限公司 一种基于ai算法的医疗信息异常检测方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110191122A1 (en) * 2008-09-15 2011-08-04 ZocDoc, Inc. Method and apparatus for managing physician referrals
CN102855241A (zh) * 2011-06-28 2013-01-02 上海迈辉信息技术有限公司 一种多指标专家推荐系统及其实现方法
CN104252686A (zh) * 2014-08-15 2014-12-31 国家电网公司 一种电网安全综合指标确定方法
CN105893766A (zh) * 2016-04-06 2016-08-24 成都数联易康科技有限公司 基于数据挖掘的分级诊疗评估方法
CN106295147A (zh) * 2016-07-29 2017-01-04 广州比特软件科技有限公司 基于大数据求证的医学专家个性化推荐方法及系统
CN106407721A (zh) * 2016-11-10 2017-02-15 上海电机学院 一种可实现分级诊疗的医生预约挂号方法
CN107705842A (zh) * 2017-10-13 2018-02-16 合肥工业大学 智能分诊系统及其工作方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110191122A1 (en) * 2008-09-15 2011-08-04 ZocDoc, Inc. Method and apparatus for managing physician referrals
CN102855241A (zh) * 2011-06-28 2013-01-02 上海迈辉信息技术有限公司 一种多指标专家推荐系统及其实现方法
CN104252686A (zh) * 2014-08-15 2014-12-31 国家电网公司 一种电网安全综合指标确定方法
CN105893766A (zh) * 2016-04-06 2016-08-24 成都数联易康科技有限公司 基于数据挖掘的分级诊疗评估方法
CN106295147A (zh) * 2016-07-29 2017-01-04 广州比特软件科技有限公司 基于大数据求证的医学专家个性化推荐方法及系统
CN106407721A (zh) * 2016-11-10 2017-02-15 上海电机学院 一种可实现分级诊疗的医生预约挂号方法
CN107705842A (zh) * 2017-10-13 2018-02-16 合肥工业大学 智能分诊系统及其工作方法

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110491490A (zh) * 2019-07-11 2019-11-22 深圳市翩翩科技有限公司 一种医生评估方法及装置
CN110415801A (zh) * 2019-08-02 2019-11-05 黄小芬 基于大数据的智慧医疗系统
CN110623760B (zh) * 2019-09-20 2022-02-15 正雅齿科科技(上海)有限公司 基于预体验的牙齿矫正方案生成方法及电子商务系统
CN110623760A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 上海正雅齿科科技股份有限公司 基于预体验的牙齿矫正方案生成方法及电子商务系统
CN111143668A (zh) * 2019-12-06 2020-05-12 广州市医康传媒信息技术有限公司 一种医疗资源推荐信息处理系统、方法、装置及存储介质
CN111341425A (zh) * 2020-02-28 2020-06-26 高猛 一种基于大数据的医护人员监测管理系统及方法
CN111462880A (zh) * 2020-04-02 2020-07-28 四川省陆大队科技有限公司 一种用于医疗服务评价的系统及方法
CN111557681A (zh) * 2020-06-03 2020-08-21 诸暨市人民医院 一种螺旋ct图像分析方法
CN111931107A (zh) * 2020-07-31 2020-11-13 上海博泰悦臻电子设备制造有限公司 数字公民体系构建方法、系统及存储介质
CN111931107B (zh) * 2020-07-31 2024-03-22 博泰车联网科技(上海)股份有限公司 数字公民体系构建方法、系统及存储介质
CN113362938A (zh) * 2021-05-31 2021-09-07 珠海市魅族科技有限公司 一种医疗信息推送方法、装置、电子设备及存储介质
CN113689945A (zh) * 2021-09-01 2021-11-23 邓俊宇 一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法及系统
CN114637737A (zh) * 2022-03-16 2022-06-17 浪潮卓数大数据产业发展有限公司 一种在线医疗主题库构建方法及装置
CN114758747A (zh) * 2022-03-30 2022-07-15 江苏中科西北星信息科技有限公司 基于大数据的远程康复指导系统及方法
CN114758747B (zh) * 2022-03-30 2024-05-03 深圳市前海高新国际医疗管理有限公司 基于大数据的远程康复指导系统及方法
CN117033729A (zh) * 2023-08-08 2023-11-10 北京健康在线技术开发有限公司 评价医生能力的医生画像方法、装置、设备及存储介质
CN117316404A (zh) * 2023-09-11 2023-12-29 北京合源汇丰医药科技有限公司 一种基于ai算法的医疗信息异常检测方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109448807A (zh) 一种基于医生医疗服务行为分析的患者就医导向实现方法
Laster Pirtle et al. Structural gendered racism revealed in pandemic times: Intersectional approaches to understanding race and gender health inequities in COVID-19
Gruen et al. Specialist outreach clinics in primary care and rural hospital settings.
Devitt et al. Team dynamics, decision making, and attitudes toward multidisciplinary cancer meetings: health professionals' perspectives
Long Physicians may need more than higher reimbursements to expand Medicaid participation: findings from Washington State
Gutierrez et al. State regulation of freestanding emergency departments varies widely, affecting location, growth, and services provided
Howell et al. Integration of patient-reported outcomes (PROs) for personalized symptom management in “real-world” oncology practices: A population-based cohort comparison study of impact on healthcare utilization
Weiland Reflections on independence in nurse practitioner practice
Steffler et al. Disparities in physician compensation by gender in Ontario, Canada
Wardman et al. Access and utilization of health services by British Columbia's rural Aboriginal population
Kristoffersen et al. Excessive daytime sleepiness in chronic migraine and chronic tension-type headache from the general population
Gradinger et al. Part 1. International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) Core Sets for persons with sleep disorders: results of the consensus process integrating evidence from preparatory studies
CN105765571A (zh) 使用结合社交媒体的现代数据库、搜索和匹配技术来查找疾病的第二意见的方法及装置
Blattner et al. New Zealand’s rural hospitals in 2021: findings from an exploratory questionnaire survey
Zhang et al. The relationship between psychological capital, burnout and perceived stress in junior nurses: a latent profile analysis
Wu et al. Critical care resources in guangdong province of china: three surveys from 2005 to 2015
van Schijndel et al. Empirical types of medical psychiatry units
Zhao et al. Mapping the research on health policy and services in the last decade (2009–2018): A bibliometric analysis
Smith et al. Implications of the new NHS contracting system for the district nursing service in one health authority: a pilot study
Crocker et al. Basic issues
Ramsay et al. Mental health services for people with intellectual disability in Ireland: evidence, barriers and opportunities
Wu et al. Optimizing the practice environment for medical staff in the post-pandemic era: a discrete choice experiment
Davidson et al. Health Services and Delivery Research
Fuad et al. Financial Sources Options for Telemedicine Program within Universal Health Coverage (UHC) Era in Indonesia
Piérard Substitutes or complements? An exploration of the effect of wait times and availability of conventional care on the use of alternative health therapies in Canada

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