CN109473171A - 用于治疗失眠的互联网分诊方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于治疗失眠的互联网分诊方法及装置，失眠患者可通过互联网向用于治疗失眠的互联网分诊服务器发送失眠治疗请求，服务器根据与失眠患者对应的失眠相关数据即可确定失眠患者的失眠类型，并根据失眠患者的失眠类型为失眠患者进行分诊，确定第一目标网络诊室的医生为失眠患者进行治疗。基于上述方法和装置，失眠患者足不出户即可获得专业睡眠医生治疗，相对于现有技术中需要去医院寻求专业睡眠医生治疗的方式，更加方便快捷。
Description
技术领域
本发明涉及智能分诊技术领域，更具体的说，是涉及一种用于治疗失眠的互联网分诊方法及装置。
背景技术
失眠症简称失眠，是指无法入睡或无法保持睡眠状态，导致睡眠不足。又称入睡和维持睡眠障碍(DIMS)。常见导致失眠的原因主要有环境原因、个体因素、躯体原因、精神因素、情绪因素等。
失眠是一种普遍发生的疾病，失眠患者应该重视睡眠质量和睡眠习惯对健康的重要性，积极到医院求治，做到早期诊断失眠，对症治疗。可是，由于去医院挂号、诊断、治疗的流程非常繁琐，使得症状不是非常严重的失眠患者往往不会专门去医院治疗失眠，但是，这种症状不是非常严重的失眠长期不治疗会对失眠患者的身体产生较大的危害，严重者会影响失眠患者的日常工作和生活。
因此，如何使失眠患者方便快捷的获得专业睡眠医生治疗是本领域亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的用于治疗失眠的互联网分诊方法及装置。具体方案如下：
一种用于治疗失眠的互联网分诊方法，应用于服务器，所述方法包括：
接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
可选地，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的疾病描述信息；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据所述疾病描述信息确定失眠患者的失眠类型。
可选地，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据，所述历史治疗数据中包含对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型。
可选地，所述与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据包括多个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则所述根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型，包括：
确定各个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重并排序；
根据权重最大的历史诊断确定所述失眠患者的失眠类型。
可选地，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗，之后，所述方法还包括：
获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据；
根据所述睡眠数据确定所述失眠患者是否真正入睡；
当确定所述失眠患者真正入睡之后，将所述失眠患者移出所述目标网络诊室。
可选地，所述获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据之后，所述方法还包括：
将所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据推送给所述第一目标网络诊室的医生，以由所述第一目标网络诊室的医生根据所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据为所述患者进行治疗生成失眠治疗数据；
接收所述第一目标网络诊室的医生发送的所述失眠治疗数据；
将所述失眠治疗数据存储至所述数据库中。
可选地，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗，之后，所述方法还包括：
接收所述第一目标网络诊室的医生或所述失眠患者发送的治疗失败反馈消息；
对所述失眠患者进行重新分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第二目标网络诊室，以由所述第二目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
一种用于治疗失眠的互联网分诊装置，所述装置包括：
接收单元，用于接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
数据获取单元，用于从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
失眠类型确定单元，用于根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
分诊单元，用于根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的用于治疗失眠的互联网分诊方法。
一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如上所述的用于治疗失眠的互联网分诊方法。
借由上述技术方案，本发明提供的用于治疗失眠的互联网分诊方法及装置，失眠患者可通过互联网向用于治疗失眠的互联网分诊服务器发送失眠治疗请求，服务器根据与失眠患者对应的失眠相关数据即可确定失眠患者的失眠类型，并根据失眠患者的失眠类型为失眠患者进行分诊，确定第一目标网络诊室的医生为失眠患者进行治疗。基于上述方法和装置，失眠患者足不出户即可获得专业睡眠医生治疗，相对于现有技术中需要去医院寻求专业睡眠医生治疗的方式，更加方便快捷。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例公开的一种用于治疗失眠的互联网分诊系统的结构示意图；
图2为本发明实施例公开的一种用于治疗失眠的互联网分诊方法的流程示意图；
图3为本发明实施例公开的一种用于治疗失眠的互联网分诊装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
请参阅附图1，图1为本发明实施例公开的一种用于治疗失眠的互联网分诊系统的结构示意图，该系统可以包括：戴在失眠患者手上的失眠治疗手环10，安装有失眠治疗APP的电子设备11，服务器12、数据库13以及互联网诊室14。其中，失眠治疗手环10可以采集失眠患者的睡眠数据并传递至服务器12，由服务器12发送至数据库13进行存储，失眠患者可以通过安装有失眠治疗APP的电子设备11输入自己的ID以及疾病描述信息，并传递至服务器12，由服务器12发送至数据库13进行存储，服务器12可以执行本发明公开的用于治疗失眠的互联网分诊方法，互联网诊室14可以获取分诊信息及失眠患者的ID、疾病描述信息、睡眠数据等，也可以将治疗数据传递至服务器12，由服务器12发送至数据库13进行存储。
请参阅附图2，图2为本发明实施例公开的一种用于治疗失眠的互联网分诊方法的流程示意图，该方法的执行主体为服务器，该方法包括：
步骤S201：接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID。
失眠患者客户端为安装有失眠治疗APP的电子设备，失眠患者可以通过失眠治疗APP登录自己的ID，生成失眠治疗请求，并发送至服务器。
步骤S202：从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据。
数据库中存储有多个失眠患者的失眠相关数据，服务器在接收到失眠患者发送的失眠治疗请求之后，可根据失眠患者的ID从数据库中获取与其对应的失眠相关数据。如果失眠患者是首次治疗失眠，则失眠相关数据为失眠患者通过失眠治疗APP输入的疾病描述信息，如果失眠患者是复诊，则失眠相关数据为该失眠患者的历史治疗数据，所述历史治疗数据中包含对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断。
步骤S203：根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
在一种可实施方式中，如果失眠患者是首次治疗失眠，则根据所述疾病描述信息确定失眠患者的失眠类型。在又一种可实施方式中，如果失眠患者是复诊，则根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型。
在一种可实施方式中，所述与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据包括多个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；则所述根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型，包括：确定各个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重并排序；根据权重最大的历史诊断确定所述失眠患者的失眠类型。其中，权重的的排序可选取职级越高的医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重越大，也可选取对所述失眠患者的历史治疗次数越多的医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重越大。
步骤S204：根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
在一种可实施方式中，一个网络诊室中有一位专业睡眠医生坐诊，不同的医生擅长治疗的失眠类型不同，在确定失眠患者的失眠类型之后，服务器会将失眠患者分诊至擅长治疗该失眠类型的医生坐诊的网络诊室，如果该网络诊室当前有其他失眠患者，则查找是否有其他擅长治疗该失眠类型的医生坐诊的空闲网络诊室，如果有，则确定空闲网络诊室为第一目标网络诊室，如果没有，则告知失眠患者排队等待，待有擅长治疗该失眠类型的医生坐诊的网络诊室空闲时，确定空闲网络诊室为第一目标网络诊室。
在又一种可实施方式中，可根据所述失眠患者的历史治疗信息为该失眠患者分配先前为其治疗过的医生坐诊的诊室为第一目标网络诊室，如该网络诊室当前有其他失眠患者，则告知失眠患者排队等待。
本实施例公开的用于治疗失眠的互联网分诊方法，失眠患者可通过互联网向用于治疗失眠的互联网分诊服务器发送失眠治疗请求，服务器根据与失眠患者对应的失眠相关数据即可确定失眠患者的失眠类型，并根据失眠患者的失眠类型为失眠患者进行分诊，确定第一目标网络诊室的医生为失眠患者进行治疗。基于上述方法，失眠患者足不出户即可获得专业睡眠医生治疗，相对于现有技术中需要去医院寻求专业睡眠医生治疗的方式，更加方便快捷。
作为一种优选实施例，在第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗的过程中，戴在失眠患者手上的失眠治疗手环可不断采集失眠患者的睡眠数据并记录在APP中，当APP统计完所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据之后，会上报至服务器，服务器根据所述睡眠数据确定所述失眠患者是否真正入睡；当确定所述失眠患者真正入睡之后，将所述失眠患者移出所述目标网络诊室，并告知第一目标网络诊室的医生治疗成功。
作为一种优选实施例，获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据之后，将所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据推送给所述第一目标网络诊室的医生，以由所述第一目标网络诊室的医生根据所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据为所述患者进行治疗生成失眠治疗数据；第一目标网络诊室的医生记录失眠治疗数据并上传至服务器，服务器接收所述第一目标网络诊室的医生发送的失眠治疗数据并存储至数据库中。
在一种可实施方式中，预设时间段具体可以为当前时间之前的预设时间段。
如果在治疗一段时间之后，所述失眠患者依然无法真正入睡，则所述第一目标网络诊室的医生或所述失眠患者则向服务器发送治疗失败反馈消息，服务器在接收所述第一目标网络诊室的医生或所述失眠患者发送的治疗失败反馈消息之后，对所述失眠患者进行重新分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第二目标网络诊室，以由所述第二目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
基于本发明实施例公开的上述实施例，本发明还公开了一种具体应用示例，如下：
王大爷儿子买不起房子，无法结婚，导致他最近十分焦虑，整宿整宿睡不着觉，儿子小王为此十分担心，为王大爷推荐了远程互联网分布式智能分诊失眠治疗系统，王大爷带上了系统的手环，手机上安装了APP，录入了王大爷的疾病失眠情况，晚上王大爷失眠，开启APP，开启失眠治疗，APP将王大爷ID及五分钟之内的睡眠数据传递给云中心，云中心根据历史描述及即时睡眠数据分诊，将王大爷分派给心理失眠科排队，该分支有全国300多名大夫在线，王大爷排了2分钟左右，进入到了心理科的李医生的网络诊室，李医生能够从云端调出王大爷失眠简介及历史病例，一遍分析一边为王大爷开始心理催眠治疗，很快王大爷入睡，系统在王大爷入睡后将王大爷移入睡眠观察区，李医生准备下一名患者的治疗，3分钟后系统监测到王大爷达到真正入睡，系统将王大爷移出诊室，并结束了李医生的问诊。
请参阅附图3，图3为本发明实施例公开的一种用于治疗失眠的互联网分诊装置的结构示意图，该装置包括：
接收单元31，用于接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
数据获取单元32，用于从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
失眠类型确定单元33，用于根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
分诊单元34，用于根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
需要说明的是，上述各个单元的具体功能实现已在方法实施例中详细说明，本实施例不再赘述。
所述用于治疗失眠的互联网分诊装置包括处理器和存储器，上述接收单元、数据获取单元、失眠类型确定单元和分诊单元等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来提高失眠患者简单快捷地获得专业睡眠医生治疗。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述用于治疗失眠的互联网分诊方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述用于治疗失眠的互联网分诊方法。
本发明实施例提供了一种电子设备，电子设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：
一种用于治疗失眠的互联网分诊方法，所述方法包括：
接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
可选地，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的疾病描述信息；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据所述疾病描述信息确定失眠患者的失眠类型。
可选地，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据，所述历史治疗数据中包含对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型。
可选地，所述与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据包括多个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则所述根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型，包括：
确定各个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重并排序，其中，职级越高的医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重越大，对所述失眠患者的历史治疗次数越多的医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重越大；
根据权重最大的对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定所述失眠患者的失眠类型。
可选地，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗，之后，所述方法还包括：
获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据；
根据所述睡眠数据确定所述失眠患者是否真正入睡；
当确定所述失眠患者真正入睡之后，将所述失眠患者移出所述目标网络诊室。
可选地，所述获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据之后，所述方法还包括：
将所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据推送给所述第一目标网络诊室的医生，以由所述第一目标网络诊室的医生根据所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据为所述患者进行治疗生成失眠治疗数据；
接收所述第一目标网络诊室的医生发送的所述失眠治疗数据；
将所述失眠治疗数据存储至所述数据库中。
可选地，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗，之后，所述方法还包括：
接收所述第一目标网络诊室的医生或所述失眠患者发送的治疗失败反馈消息；
对所述失眠患者进行重新分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第二目标网络诊室，以由所述第二目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
本文中的电子设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：
一种用于治疗失眠的互联网分诊方法，所述方法包括：
接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
可选地，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的疾病描述信息；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据所述疾病描述信息确定失眠患者的失眠类型。
可选地，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据，所述历史治疗数据中包含对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型。
可选地，所述与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据包括多个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则所述根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型，包括：
确定各个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重并排序；
根据权重最大的历史诊断确定所述失眠患者的失眠类型。
可选地，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗，之后，所述方法还包括：
获取所述失眠患者在当前时间之前的预设时间段内的睡眠数据；
根据所述睡眠数据确定所述失眠患者是否真正入睡；
当确定所述失眠患者真正入睡之后，将所述失眠患者移出所述目标网络诊室。
可选地，所述获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据之后，所述方法还包括：
将所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据推送给所述第一目标网络诊室的医生，以由所述第一目标网络诊室的医生根据所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据为所述患者进行治疗生成失眠治疗数据；
接收所述第一目标网络诊室的医生发送的所述失眠治疗数据；
将所述失眠治疗数据存储至所述数据库中。
可选地，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗，之后，所述方法还包括：
接收所述第一目标网络诊室的医生或所述失眠患者发送的治疗失败反馈消息；
对所述失眠患者进行重新分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第二目标网络诊室，以由所述第二目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种用于治疗失眠的互联网分诊方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括：
接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的疾病描述信息；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据所述疾病描述信息确定失眠患者的失眠类型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据，包括：
从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据，所述历史治疗数据中包含对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则，所述根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型，包括：
根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述与所述失眠患者的ID对应的历史治疗数据包括多个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断；
则所述根据对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断确定失眠患者的失眠类型，包括：
确定各个医生对所述失眠患者的失眠类型的历史诊断的权重并排序，根据权重最大的历史诊断确定所述失眠患者的失眠类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗之后，所述方法还包括：
获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据；
根据所述睡眠数据确定所述失眠患者是否真正入睡；
当确定所述失眠患者真正入睡之后，将所述失眠患者移出所述目标网络诊室。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据之后，所述方法还包括：
将所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据推送给所述第一目标网络诊室的医生，以由所述第一目标网络诊室的医生根据所述失眠患者在预设时间段内的睡眠数据为所述患者进行治疗生成失眠治疗数据；
接收所述第一目标网络诊室的医生发送的所述失眠治疗数据；
将所述失眠治疗数据存储至所述数据库中。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗之后，所述方法还包括：
接收所述第一目标网络诊室的医生或所述失眠患者发送的治疗失败反馈消息；
对所述失眠患者进行重新分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第二目标网络诊室，以由所述第二目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
8.一种用于治疗失眠的互联网分诊装置，其特征在于，所述装置包括：
接收单元，用于接收失眠患者客户端发送的失眠治疗请求，所述失眠治疗请求中包括所述失眠患者的ID；
数据获取单元，用于从数据库中获取与所述失眠患者的ID对应的失眠相关数据；
失眠类型确定单元，用于根据所述失眠相关数据确定所述失眠患者的失眠类型；
分诊单元，用于根据所述失眠患者的失眠类型对所述失眠患者进行分诊，确定为所述失眠患者进行失眠治疗的第一目标网络诊室，以由所述第一目标网络诊室的医生为所述失眠患者进行治疗。
9.一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的用于治疗失眠的互联网分诊方法。
10.一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行如权利要求1至7中任一项所述的用于治疗失眠的互联网分诊方法。
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110473631A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-19 | 珠海中科先进技术研究院有限公司 | 基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统 |
| CN113521488A (zh) * | 2021-08-28 | 2021-10-22 | 武汉左点科技有限公司 | 一种可帮助恢复睡眠状态的失眠治疗方法及装置 |
| CN113658676A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-16 | 北京践行者教育科技研究院 | 一种基于互联网的认知行为心理健康管理方法及系统 |
| CN114864078A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-08-05 | 北京左医科技有限公司 | 失眠数据处理方法、系统、电子设备和计算机可读介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060253300A1 (en) * | 2005-05-03 | 2006-11-09 | Somberg Benjamin L | System and method for managing patient triage in an automated patient management system |
| CN106055913A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-10-26 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种信息处理方法及智能医疗系统 |
| CN108288499A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-17 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 一种自动分诊方法及装置 |
| CN108550392A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-18 | 成都医云科技有限公司 | 医生选取方法及系统 |
| CN108630300A (zh) * | 2018-05-05 | 2018-10-09 | 于海松 | 一种辅助心理咨询系统 |
-
2018
- 2018-11-23 CN CN201811405258.4A patent/CN109473171A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20060253300A1 (en) * | 2005-05-03 | 2006-11-09 | Somberg Benjamin L | System and method for managing patient triage in an automated patient management system |
| CN106055913A (zh) * | 2016-03-23 | 2016-10-26 | 四川长虹电器股份有限公司 | 一种信息处理方法及智能医疗系统 |
| CN108288499A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-17 | 沈阳东软医疗系统有限公司 | 一种自动分诊方法及装置 |
| CN108550392A (zh) * | 2018-04-16 | 2018-09-18 | 成都医云科技有限公司 | 医生选取方法及系统 |
| CN108630300A (zh) * | 2018-05-05 | 2018-10-09 | 于海松 | 一种辅助心理咨询系统 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110473631A (zh) * | 2019-07-08 | 2019-11-19 | 珠海中科先进技术研究院有限公司 | 基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统 |
| CN110473631B (zh) * | 2019-07-08 | 2022-04-19 | 珠海中科先进技术研究院有限公司 | 基于真实世界研究的智能睡眠监测方法和系统 |
| CN113658676A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-11-16 | 北京践行者教育科技研究院 | 一种基于互联网的认知行为心理健康管理方法及系统 |
| CN113658676B (zh) * | 2021-08-26 | 2023-09-01 | 北京践行者教育科技研究院 | 一种基于互联网的认知行为心理健康管理方法及系统 |
| CN113521488A (zh) * | 2021-08-28 | 2021-10-22 | 武汉左点科技有限公司 | 一种可帮助恢复睡眠状态的失眠治疗方法及装置 |
| CN114864078A (zh) * | 2022-05-07 | 2022-08-05 | 北京左医科技有限公司 | 失眠数据处理方法、系统、电子设备和计算机可读介质 |
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