CN109585028A - 一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法 - Google Patents
一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109585028A CN109585028A CN201811439806.5A CN201811439806A CN109585028A CN 109585028 A CN109585028 A CN 109585028A CN 201811439806 A CN201811439806 A CN 201811439806A CN 109585028 A CN109585028 A CN 109585028A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- submodule
- patient
- disease
- information
- 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
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 51
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 119
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 119
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims abstract description 119
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims abstract description 98
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 62
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 45
- 235000013305 food Nutrition 0.000 claims abstract description 45
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 claims description 76
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 34
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 27
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 claims description 19
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 14
- 235000020979 dietary recommendations Nutrition 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 10
- 229940124597 therapeutic agent Drugs 0.000 claims description 10
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims description 7
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 claims description 6
- 239000010902 straw Substances 0.000 claims description 5
- 206010067484 Adverse reaction Diseases 0.000 claims description 4
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 4
- 230000006838 adverse reaction Effects 0.000 claims description 4
- 239000004615 ingredient Substances 0.000 claims description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- 235000016709 nutrition Nutrition 0.000 claims description 4
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 claims description 3
- 238000011049 filling Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 3
- 238000004186 food analysis Methods 0.000 claims description 2
- 241000208479 Anagallis arvensis Species 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005713 exacerbation Effects 0.000 description 1
- 238000005194 fractionation Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
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
- G16H80/00—ICT specially adapted for facilitating communication between medical practitioners or patients, e.g. for collaborative diagnosis, therapy or health monitoring
-
- 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
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- 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
- G16H15/00—ICT specially adapted for medical reports, e.g. generation or transmission thereof
-
- 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
- G16H20/10—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to drugs or medications, e.g. for ensuring correct administration to patients
-
- 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
- G16H20/60—ICT specially adapted for therapies or health-improving plans, e.g. for handling prescriptions, for steering therapy or for monitoring patient compliance relating to nutrition control, e.g. diets
-
- 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
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
-
- 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
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/70—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for mining of medical data, e.g. analysing previous cases of other patients
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Nutrition Science (AREA)
- Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明涉及医疗系统技术领域,尤其一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法。该系统包括综合数据提供模块、数据分析处理模块、患者信息平台、医院诊断平台、数据库服务器,所述综合数据提供模块用于通过与互联连接以获取药品、食物及疾病相关的信息;所述数据分析处理模块用于通过神经网络算法将所述综合数据提供模块有效数据的分析和提取,并作用于所述患者信息平台及所述医院诊断平台;患者信息平台用于根据综合数据提供模块的信息为患者提供医疗服务;医院诊断平台用于根据综合数据提供模块为医生的诊断提供辅助信息;所述数据库服务器用于数据的存取,本发明还揭示采用本系统的应用方法。本发明能够有效帮助患者的治疗及辅助医生的诊断。
Description
技术领域
本发明涉及医疗系统技术领域,尤其一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法。
背景技术
随着我国经济持续稳定的发展和现代科技的日新月异,人们越来越多的关注自身健康。计划经济体制下,医疗卫生体系定位明确,中国的医疗卫生创造了一系列辉煌,在医疗服务、预防保健等各个方面都取得了很大的成就。现在的中国医疗事业发展十分迅猛,医疗保障、城镇医疗等发展日趋完善,但其中也存在着很多漏洞。
对于患者,当患者身体感到不舒适时,由于患者并非专业,因此无法较为准确了解自身不舒适的情况,从而无法判断是否应该去医院进行检查;医院科室众多,患者对医院并不了解,对挂什么科室无从下手,常常出现挂错科室,导致浪费了病人的时间,同时耽误了治疗;而且患者对自身所患的疾病不了解,从而无法获知在治疗过程中应该注意的问题。
对于医生,在接诊时,需要完成问诊、下诊断、写病历、开处方、开检查查验单、回答患者疑问等工作,而在医疗资源短缺的大环境下,每个医生在一定时间内需要接诊较多患者。因此,上述这些工作往往需要在短短的几分钟内完成,医生的工作压力极大,对医生的工作效率要求较高。
发明内容
为了解决上述问题本发明提供一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法,能够有效帮助患者的治疗及辅助医生的诊断。
为了实现上述问题,本发明采用的技术方案为:
1.一种医疗大数据的智能分析系统,包括综合数据提供模块、数据分析处理模块、患者信息平台、医院诊断平台、数据库服务器及数据传输模块;
所述综合数据提供模块用于通过与互联连接以获取必要的医疗信息,包括药品信息数据库子模块及疾病数据库子模块,所述药品信息数据库子模块用于通过与药品网站连接以获取药品的功效、成份、服用量及不良反应,所述疾病数据库子模块用于通过与医学网站连接以获取疾病所对应的分类类别、临床表现、治疗方法、治疗药物及治疗过程注意事项;
所述数据分析处理模块用于通过神经网络算法将所述综合数据提供模块有效数据的进行分析和提取,并作用于所述患者信息平台及所述医院诊断平台;
所述患者信息平台包括登录模块及挂号模块,所述登录模块包括身份识别子模块及患者身份信息子模块,所述身份识别子模块用于将输入的登录信息与所述患者身份信息子模块内存储的信息进行比较,以对患者身份信息的确认,对于首次使用所述登录模块的患者,需要对名字、身份证号码、性别及联系号码进行填写;所述挂号模块包括病症录入模子块及所述诊科室建议模块,所述病症输入模子块用于患者对病症的录入;所述就诊科室建议子模块用于通过所述数据分析处理模块将所述病症输入模子块的特征病患数据进行提取,并与所述疾病数据库子模块的数据进行配对分析,以确定患者所需挂号的科室并作出挂号建议;
所述医院诊断平台包括患者信息显示模块、治疗方案确定模块、药物确定模块及病历生成模块,所述患者信息显示模块通过所述数据分析处理模块对所述登录模块及所述挂号模块的信息进行分析提取,以用于显示患者的身份信息、身体异常位置及异常感觉;所述治疗方案确定模块包括诊断辅助子模块及治疗方案输入子模块,所述诊断辅助子模块通过所述数据分析处理模块将所述疾病数据库子模块对应相关疾病的临床表现信息进行提取,以用于为医生的诊断提供辅助;所述治疗方案输入子模块通过所述数据分析处理模块将所述疾病数据库子模块对应相关疾病的治疗方案进行提取,以用于为医生的治疗方案选择提供辅助;所述药物确定模块通过所述数据分析处理模块将所述治疗方案确定模块中提取确定的疾病,并将确定的疾病信息与所述疾病数据库子模块的疾病治疗药物信息进行配对,以为医生提供治疗药物选择的辅助;所述病历生成模块用于根据所述患者信息显示模块、所述治疗方案确定模块及所述药物确定模块生成对应的病历信息,并通过病历记录模块记录,所述病历记录模块用于将病历记录发送到所述患者信息显示模块;
所述数据库服务器用于所述综合数据提供模块数据的储存,并用于为所述数据分析处理模块提供数据;所述数据传输模块用于所述综合数据提供模块、所述数据分析处理模块、所述患者信息平台、所述医院诊断平台及所述数据库服务器之间数据的相互传输。
进一步地,所述病症录入模子块设有人体模型,所述人体模型通过3D Studio Max软件制作,所述人体模型的各个部位设有对应的触点,所述触点上设有异常感觉选项,通过点击所述触点和所述异常感觉选项,能够自动生成患者对应的病症文字。
进一步地,所述挂号模块还包括预约子模块,所述预约子模块用于通过所述数据分析处理模块将所述病症输入模子块的特征病患数据进行提取,并将提取到的有效数据与所述疾病数据库子模块的数据进行配对分析,以生成就诊所需的时间,所述预约子模块按照先后顺序将患者的就诊时间进行排列,并计算出就诊的时间。
进一步地,所述患者信息平台还包括治疗模块,所述治疗模块包括治疗信息子模块及治疗反馈子模块,所述治疗信息子模块用于通过所述数据分析处理模块从所述医院诊断平台中提取到的对应患者治疗方案、服药名称及服药量,以获得正确的服药方法;所述治疗信息子模块还能用于通过所述数据分析处理模块将所述医院诊断平台对应患者的疾病及药物信息与所述疾病数据库子模块进行分析匹对,以获得患者在治疗过程中的注意事项;所述治疗反馈子模块用于为患者在疾病治疗中产生问题的反馈,并提供用于填写治疗效果的表格,所述数据分析处理模块将患者反馈的情况、患者年龄及患者性别与所述疾病数据库子模块进行分析匹对,以判断治疗是否达到预料效果,当实际治疗效果与预料效果相差超出设定值时,所述治疗反馈子模块生成复诊建议,当实际治疗效果与预料效果相差低于设定值时,所述治疗反馈子模块生成对应疾病的治疗方案并上传至所述疾病数据库子模块。
进一步地,还包括患者信息模块,所述患者信息模块包括检查化验信息输入子模块、身份信息子模块及病历档案子模块,所述检查化验信息输入子模块用于将患者的身体检查和化验情况的录入,并通过所述数据分析处理模块调用到所述患者信息显示模块中;所述身份信息子模块用于患者名字、身份证号码、性别及联系号码的记录,并能调用到所述患者信息显示模块中;所述病历档案子模块用于记录患者的病历信息。
进一步地,还包括医院药物储备信息模块,所述医院药物储备信息模块用于通过与医院药品管理信息库连接获取药品的种类及库存;所述药物确定模块包括药品推荐子模块及处方输入子模块,所述药品推荐子模块用于通过所述数据分析处理模块将治疗方案确定模块的数据与所述疾病数据库子模块的数据进行分析匹对,以获得治疗对应疾病的药品及药量,并将获得的药品与所述医院药物储备信息模块中的药品进行筛选,把两者共有的特征数据提取出来;所述处方输入子模块用于接收所述药品推荐子模块的信息,并可通过点击药品或关键词引索的方式确定药品,所述处方输入子模块根据所述疾病数据库子模块获得确定药品的服药量,并以登录模块获取患者的年龄及性别信息为依据获得最终的合适服药量。
进一步地,所述综合数据提供模块还包括食物信息数据库子模块,所述食物信息数据库子模块用于通过与食物网站连接以获取各种食物的营养成分、功效作用及副作用,所述患者信息平台还包括饮食建议模块,所述饮食建议模块用于通过所述数据分析处理模块将所述医院诊断平台中的患者所患疾病与所述食物信息数据库子模块涉及该疾病的食物分析匹对,以获得推荐食物及禁忌食物。
进一步地,所述患者信息平台还包括旧病历合并模块,所述旧病历合并模块包括旧病历录入子模块及旧病历识别子模块,所述旧病历录入子模块用于通过拍照对纸质病历本的内容进行上传;所述旧病历识别子模块用于将所述旧病历录入子模块的图片内容识别成为文字并合并到所述病历记录模块;当文字无法识别时,通过所述数据分析处理模块将无法识别文字的前后语句提取,并将提取到的语句与所述疾病数据库子模块分析匹对,以补充到缺失文字中;对于补充的文字在所述病历记录模块以高亮的颜色显示。
进一步地,还包括紧急提醒模块,所述紧急提醒模块用于通过所述数据分析处理模块判断所述病症输入模子块是否属于需要紧急治疗的疾病;所述紧急提醒模块根据身体不同部位设定及不同异常情况设定等级值,当所述等级值超出阈值后,提醒患者尽快处理。
10.一种医疗大数据的智能分析系统应用方法,包括下述步骤:
A1.患者在登录模块模块中输入名字和身份证号码进行登录,对于首次使用所述登录模块的患者,需要对名字、身份证号码、性别及联系号码进行填写;
A2.在所述病症录入模子块中根据自身异常部位和异常感觉在对应的所述人体模型中点击对应的触点和选择异常情况,并自动生成患者对应的病症文字,所述就诊科室建议子模块根据所述病症录入模子块为患者推荐合适的就诊科室;所述紧急提醒模块通过所述数据分析处理模块判断所述病症输入模子块是否属于需要紧急治疗的疾病,当患者选择的异常部位和异常感觉的等级超出阈值后,提醒患者尽快处理;
A3.患者通过所述预约子模块确定就诊时间和就诊所需要的时间;
A4.医生通过患者信息显示模块确定就诊患者的身份、了解患者异常部位和异常感觉及患者病历记录,医生通过所述诊断辅助子模块诊断的辅助方案,同时医生根据现场就诊的情况在所述治疗方案确定模块选择合适的治疗方案;
A5.医生通过所述药品推荐子模块获得推荐的治疗药物,并通过所述处方输入子模块输入药品,并在输入药品后所述处方输入子模块根据患者的年龄及性别信息为依据获得最终的合适服药量;
A6.所述病历生成模块根据所述患者信息显示模块、所述治疗方案确定模块及所述药物确定模块生成对应的病历信息,并通过病历记录模块记录
A7.患者通过在治疗信息子模块中获取对应的治疗方案、服药名称及服药量;患者在治疗的过程中的情况通过所述治疗反馈子模块进行反馈,当实际治疗效果与预料效果相差超出设定值时,所述治疗反馈子模块生成复诊建议;当实际治疗效果与预料效果相差低于设定值时,所述治疗反馈子模块生成对应疾病的治疗方案并上传至所述疾病数据库子模块;
A8.患者在治疗的过程中通过所述饮食建议模块获得所患疾病与所述食物信息数据库子模块中涉及该疾病的食物,并对上述食物划分为推荐食物和禁忌食物。
本发明的有益效果是,
1.通过在综合数据提供模块与互联网连接,通过药品信息数据库子模块获取药品的功效、成份、服用量及不良反应的信息;通过疾病数据库子模块获取疾病所对应的分类类别、临床表现、治疗方法、治疗药物及治疗过程注意事项的信息;通过食物信息数据库子模块用于通过与食物网站连接以获取各种食物的营养成分、功效作用及副作用;数据分析处理模块通过神经网络算法将上述有效的信息数据进行分析提取,从而为患者提供便捷、准确的医疗服务,而且能够减轻医生的工作负担,减少医生的误诊情况。
2.病症输入模子块用于患者对病症的录入,病症录入模子块设有人体模型,人体模型的各个部位设有对应的触点,触点上设有异常感觉选项,通过点击触点和异常感觉选项,能够自动生成患者对应的病症文字,通过在人体模型上直接点击患者异常的部位和选择异常感觉,能够快速准确地使患者描述疾病;通过就诊科室建议子模块用于通过数据分析处理模块将病症输入模子块的特征病患数据进行提取,并与疾病数据库子模块的数据进行配对分析,以确定患者所需挂号的科室并作出挂号建议,避免患者挂错科室的情况发生,提供患者的挂号效率,而且能够通过预约子模块进行就诊时间预约,使得患者能够根据预约时间到医院就诊,便于患者对时间的掌握。
3.患者信息显示模块通过数据分析处理模块对登录模块及挂号模块的信息进行分析提取,以用于显示患者的身份信息、身体异常位置及异常感觉,诊断辅助子模块提供的诊断的辅助,医生通过患者信息显示模块、诊断辅助子模块及现场诊断的方法对患者进行疾病诊断,减少了医生的误诊情况,而且提高了医生的诊断效率。医生在治疗方案输入子模块输入治疗方案后,药物确定模块根据治疗方案输入子模块的方案和结合医院药物储备信息模块的信息为医生提供推荐药物,而且在处方输入子模块的作用下,能够通过点击药品或关键词引索的方式确定药品,并根据患者的年龄和性别信息提供合适的服药量,大大减少了医生写处方的时间,保证了开药准确率。
4.患者能够通过治疗模块获得治疗方案、服药名称、服药量、治疗过程中的注意事项,避免患者的疏忽而导致治疗效果不佳;通过治疗反馈子模块定时向医院反馈实际治疗效果,能够防止患者的病情加重,当治疗效果较好时,能够生成对应疾病的治疗方案并上传至所述疾病数据库子模块,从而增加了治疗疾病的方案以备下次使用。
5.对于之前的病历记录方式,通常采用纸质记录,而且病历对于医生的诊断具有很大意义,本发明中旧病历录入子模块用于通过拍照对纸质病历本的内容进行上传,旧病历识别子模块用于将旧病历录入子模块的图片内容识别成为文字并合并到病历记录模块,能够有效地将纸质病历本转化为数字化病历,便于医生的查看。但由于纸质病历本中的文字过于潦草,有时候是无法识别的,当文字无法识别时,通过数据分析处理模块将无法识别文字的前后语句提取,并将提取到的语句与疾病数据库子模块分析匹对,以补充到缺失文字中,由对于补充的文字在病历记录模块以高亮的颜色显示,通过高亮的颜色显示补充的文字,能够使医院对这部分病历保持怀疑的态度,避免因为识别出现误差而导致误诊。
附图说明
图1是本发明一较佳实施方式的一种医疗大数据的智能分析系统的结构框图。
图中,1-综合数据提供模块,11-药品信息数据库子模块,12-疾病数据库子模块,13-食物信息数据库子模块,2-数据分析处理模块,3-患者信息平台,31-登录模块,311-身份识别子模块,312-患者身份信息子模块,32-挂号模块,321-病症输入模子块,322-就诊科室建议子模块,323-预约子模块,33-治疗模块,331-治疗信息模块,332-治疗反馈子模块,34-饮食建议模块,35-旧病历合并模块,351-旧病历录入子模块,352-旧病历识别子模块,4-医院诊断平台,41-患者信息显示模块,42-治疗方案确定模块,421-诊断辅助子模块,422-治疗方案输入子模块,43-药物确定模块,431-药品推荐子模块,432-处方输入子模块,44-病历生成模块,441-病历记录模块,5-数据库服务器,51-数据传输模块,6-患者信息模块,61-检查化验信息输入子模块,62-身份信息子模块,7-医院药物储备信息模块,8-紧急提醒模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,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。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
请参图1,一种医疗大数据的智能分析系统,包括综合数据提供模块1、数据分析处理模块2、患者信息平台3、医院诊断平台4、数据库服务器5、数据传输模块51、患者信息模块6、医院药物储备信息模块7及紧急提醒模块8。
综合数据提供模块1用于通过与互联连接以获取必要的医疗信息,包括药品信息数据库子模块11及疾病数据库子模块12。
药品信息数据库子模块11用于通过与药品网站连接以获取药品的功效、成份、服用量及不良反应;疾病数据库子模块12用于通过与医学网站连接以获取疾病所对应的分类类别、临床表现、治疗方法、治疗药物及治疗过程注意事项;综合数据提供模块1还包括食物信息数据库子模块13,食物信息数据库子模块13用于通过与食物网站连接以获取各种食物的营养成分、功效作用及副作用。本发明通过综合数据提供模块1与互联网连接,采用大数据的方式,在各种权威的网站上获得各种相关与食物、药品及疾病相关的信息。
数据分析处理模块2用于通过神经网络算法对综合数据提供模块1的有效数据进行分析和提取,并作用于患者信息平台3及医院诊断平台4。数据分析处理模块2能够将综合数据提供模块1的内容采用神经网络算法提取有效的信息数据,从而为患者提供便捷、准确的医疗服务,而且能够减轻医生的工作负担,减少医生的误诊情况。
患者信息平台3包括登录模块31及挂号模块32。
登录模块31包括身份识别子模块311及患者身份信息子模块312。身份识别子模块311用于将输入的登录信息与患者身份信息子模块312内存储的信息进行比较,以对患者身份信息的确认,对于首次使用登录模块31的患者,需要对名字、身份证号码、性别及联系号码进行填写。
挂号模块32包括病症录入模子块321、诊科室建议模块322及预约子模块323。病症输入模子块321用于患者对病症的录入。在本实施例中,病症录入模子块321设有人体模型,人体模型通过3D Studio Max软件制作,人体模型的各个部位设有对应的触点,触点上设有异常感觉选项,通过点击触点和异常感觉选项,能够自动生成患者对应的病症文字。通过在人体模型上直接点击患者异常的部位和选择异常感觉,能够快速准确地使患者描述疾病,避免因患者对自己患病位置的术语不了解而导致无法准确描述患病情况。
就诊科室建议子模块322用于通过数据分析处理模块2将病症输入模子块321的特征病患数据进行提取,并与疾病数据库子模块12的数据进行配对分析,以确定患者所需挂号的科室并作出挂号建议。通过就诊科室建议子模块322,能够有效避免患者挂错科室的情况发生,提供患者的挂号效率。
预约子模块323用于通过数据分析处理模块2将病症输入模子块321的特征病患数据进行提取,并将提取到的有效数据与疾病数据库子模块12的数据进行配对分析,以生成就诊所需的时间,预约子模块323按照先后顺序将患者的就诊时间进行排列,并计算出就诊的时间。通过预约子模块323能够进行就诊时间预约,使得患者能够根据预约时间到医院就诊,便于患者对时间的掌握。
紧急提醒模块8,紧急提醒模块8用于通过数据分析处理模块2判断病症输入模子块321是否属于需要紧急治疗的疾病;紧急提醒模块8根据身体不同部位设定及不同异常情况设定等级值,当等级值超出阈值后,提醒患者尽快处理。由于患者对自身患病的不了解,在病患的初期没有进行处理,从而导致病情的加重,而通过本发明的紧急提醒模块8能够通过患者对病症的初步确定,而判断该疾病是否需要尽快治疗。通过紧急提醒模块8使得病症录入模子块321具有患病情况严重性查询的功能。
医院诊断平台4包括患者信息显示模块41、治疗方案确定模块42、药物确定模块43及病历生成模块44。
患者信息显示模块41通过数据分析处理模块2对登录模块31及挂号模块32的信息进行分析提取,以用于显示患者的身份信息、身体异常位置及异常感觉。
患者信息模块6包括检查化验信息输入子模块61、身份信息子模块62及病历档案子模块63,检查化验信息输入子模块61用于将患者的身体检查和化验情况的录入,并通过数据分析处理模块2调用到患者信息显示模块41中;身份信息子模块62用于患者名字、身份证号码、性别及联系号码的记录,并能调用到患者信息显示模块41中。患者检查化验的信息能够为医生的诊断提供极大帮助,使医生的能够深入了解病情,通过将检查化验信息输入子模块61的内容在患者信息显示模块41中显示,便于医生对检查化验的数据进行查看,提供诊断的效率和疾病判断的准确性。
治疗方案确定模块42包括诊断辅助子模块421及治疗方案输入子模块422,诊断辅助子模块421通过数据分析处理模块2将疾病数据库子模块12对应相关疾病的临床表现信息进行提取,以用于为医生的诊断提供辅助;治疗方案输入子模块422通过数据分析处理模块2将疾病数据库子模块12对应相关疾病的治疗方案进行提取,以用于为医生的治疗方案选择提供辅助。在医生诊断的时候,诊断辅助子模块421显示出多套治疗方案,医生根据患者的情况选择最优的方案,并在治疗方案输入子模块422中确定,也可以对方案进行拆分组合。医生通过患者信息显示模块41、诊断辅助子模块421及现场诊断的方法对患者进行疾病诊断,减少了医生的误诊情况,而且提高了医生的诊断效率。
药物确定模块43通过数据分析处理模块2将治疗方案确定模块42中提取确定的疾病,并将确定的疾病信息与疾病数据库子模块12的疾病治疗药物信息进行配对,以为医生提供治疗药物选择的辅助。
医院药物储备信息模块7用于通过与医院药品管理信息库连接获取药品的种类及库存。
药物确定模块43包括药品推荐子模块431及处方输入子模块432,药品推荐子模块431用于通过数据分析处理模块2将治疗方案确定模块42的数据与疾病数据库子模块12的数据进行分析匹对,以获得治疗对应疾病的药品及药量,并将获得的药品与医院药物储备信息模块7中的药品进行筛选,把两者共有的特征数据提取出来;处方输入子模块432用于接收药品推荐子模块431的信息,并可通过点击药品或关键词引索的方式确定药品,处方输入子模块432根据疾病数据库子模块12获得确定药品的服药量,并以登录模块31获取患者的年龄及性别信息为依据获得最终的合适服药量。
药物确定模块43根据治疗方案输入子模块432的方案和结合医院药物储备信息模块7的信息为医生提供推荐药物,而且在处方输入子模块432的作用下,能够通过点击药品或关键词引索的方式确定药品,并根据患者的年龄和性别信息提供合适的服药量,大大减少了医生写处方的时间,保证了开药准确率。
患者信息平台3还包括治疗模块33、饮食建议模块34及旧病历合并模块35,治疗模块33包括治疗信息子模块331及治疗反馈子模块332。
治疗信息子模块331用于通过数据分析处理模块2将在医院诊断平台4中提取到的对应患者治疗方案、服药名称及服药量,以获得正确的服药方法;治疗信息子模块331还能用于通过数据分析处理模块2将医院诊断平台4对应患者的疾病及药物信息与疾病数据库子模块12进行分析匹对,以获得患者在治疗过程中的注意事项。由于患者对自身疾病的不了解,从而通过治疗模块33获得治疗方案、服药名称、服药量、治疗过程中的注意事项,避免患者的疏忽而导致治疗效果不佳,增加患者的治疗效果。
治疗反馈子模块332用于为患者在疾病治疗中产生问题的反馈,并提供用于填写治疗效果的表格,数据分析处理模块2将患者反馈的情况、患者年龄及患者性别与疾病数据库子模块12进行分析匹对,以判断治疗是否达到预料效果,当实际治疗效果与预料效果相差超出设定值时,治疗反馈子模块332生成复诊建议,当实际治疗效果与预料效果相差低于设定值时,治疗反馈子模块332生成对应疾病的治疗方案并上传至疾病数据库子模块12。通过治疗反馈子模块332定时向医院反馈实际治疗效果,能够防止患者的病情加重,当治疗效果较好时,能够生成对应疾病的治疗方案并上传至疾病数据库子模块12,从而增加了治疗疾病的方案以备下次使用。
饮食建议模块34用于通过数据分析处理模块2将医院诊断平台4中的患者所患疾病与食物信息数据库子模块13涉及该疾病的食物分析匹对,以获得推荐食物及禁忌食物。患者通过在饮食建议模块34中获得推荐食物及禁忌食物的信息,便于患者对疾病的治疗。
旧病历合并模块35包括旧病历录入子模块351及旧病历识别子模块352,旧病历录入子模块351用于通过拍照对纸质病历本的内容进行上传;旧病历识别子模块352用于将旧病历录入子模块351的图片内容识别成为文字并合并到病历记录模块441;当文字无法识别时,通过数据分析处理模块2将无法识别文字的前后语句提取,并将提取到的语句与疾病数据库子模块12分析匹对,以补充到缺失文字中;由对于补充的文字在病历记录模块441以高亮的颜色显示。
对于之前的病历记录方式,通常采用纸质记录,而且病历对于医生的诊断具有很大意义,本发明中旧病历录入子模块,能够有效地将纸质病历本转化为数字化病历,便于医生的查看。但由于纸质病历本中的文字过于潦草,有时候是无法识别的,当文字无法识别时,通过数据分析处理模块将无法识别文字的前后语句提取,并将提取到的语句与疾病数据库子模块分析匹对,以补充到缺失文字中,由对于补充的文字在病历记录模块以高亮的颜色显示,通过高亮的颜色显示补充的文字,能够使医院对这部分病历保持怀疑的态度,避免因为识别出现误差而导致误诊。
数据库服务器5用于对综合数据提供模块1、患者信息平台3、医院诊断平台4数据的存取;数据传输模块51用于综合数据提供模块1、数据分析处理模块2、患者信息平台3、医院诊断平台4及数据库服务器5之间数据的相互传输。
在本实施例中,患者信息平台3为在智能手机中的软件,医院诊断平台4为计算机终端上的软件或者为基于HTML 5网页。
一种医疗大数据的智能分析系统应用方法,包括下述步骤:
A1.患者在登录模块31模块中输入名字和身份证号码进行登录,对于首次使用登录模块31的患者,需要对名字、身份证号码、性别及联系号码进行填写;
A2.在病症录入模子块321中根据自身异常部位和异常感觉在对应的人体模型中点击对应的触点和选择异常情况,并自动生成患者对应的病症文字,就诊科室建议子模块322根据病症录入模子块321为患者推荐合适的就诊科室;紧急提醒模块8通过数据分析处理模块2判断病症输入模子块321是否属于需要紧急治疗的疾病,当患者选择的异常部位和异常感觉的等级超出阈值后,提醒患者尽快处理;
A3.患者通过预约子模块323确定就诊时间和就诊所需要的时间;
A4.医生通过患者信息显示模块41确定就诊患者的身份、了解患者异常部位和异常感觉及患者病历记录,医生通过诊断辅助子模块421诊断的辅助方案,同时医生根据现场就诊的情况在治疗方案确定模块42选择合适的治疗方案;
A5.医生通过药品推荐子模块431获得推荐的治疗药物,并通过处方输入子模块432输入药品,并在输入药品后处方输入子模块432根据患者的年龄及性别信息为依据获得最终的合适服药量;
A6.病历生成模块44根据患者信息显示模块41、治疗方案确定模块42及药物确定模块43生成对应的病历信息,并通过病历记录模块441记录
A7.患者通过在治疗信息子模块331中获取对应的治疗方案、服药名称及服药量;患者在治疗的过程中的情况通过治疗反馈子模块332进行反馈,当实际治疗效果与预料效果相差超出设定值时,治疗反馈子模块332生成复诊建议;当实际治疗效果与预料效果相差低于设定值时,治疗反馈子模块332生成对应疾病的治疗方案并上传至疾病数据库子模块12;
A8.患者在治疗的过程中通过饮食建议模块34获得所患疾病与食物信息数据库子模块13中涉及该疾病的食物,并对上述食物划分为推荐食物和禁忌食物。
Claims (10)
1.一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于,包括综合数据提供模块(1)、数据分析处理模块(2)、患者信息平台(3)、医院诊断平台(4)、数据库服务器(5)及数据传输模块(51);
所述综合数据提供模块(1)用于通过与互联连接以获取必要的医疗信息,包括药品信息数据库子模块(11)及疾病数据库子模块(12),所述药品信息数据库子模块(11)用于通过与药品网站连接以获取药品的功效、成份、服用量及不良反应,所述疾病数据库子模块(12)用于通过与医学网站连接以获取疾病所对应的分类类别、临床表现、治疗方法、治疗药物及治疗过程注意事项;
所述数据分析处理模块(2)用于通过神经网络算法将所述综合数据提供模块(1)有效数据的进行分析和提取,并作用于所述患者信息平台(3)及所述医院诊断平台(4);
所述患者信息平台(3)包括登录模块(31)及挂号模块(32),所述登录模块(31)包括身份识别子模块(311)及患者身份信息子模块(312),所述身份识别子模块(311)用于将输入的登录信息与所述患者身份信息子模块(312)内存储的信息进行比较,以对患者身份信息的确认,对于首次使用所述登录模块(31)的患者,需要对名字、身份证号码、性别及联系号码进行填写;所述挂号模块(32)包括病症录入模子块(321)及所述诊科室建议模块(322),所述病症输入模子块(321)用于患者对病症的录入;所述就诊科室建议子模块(322)用于通过所述数据分析处理模块(2)将所述病症输入模子块(321)的特征病患数据进行提取,并与所述疾病数据库子模块(12)的数据进行配对分析,以确定患者所需挂号的科室并作出挂号建议;
所述医院诊断平台(4)包括患者信息显示模块(41)、治疗方案确定模块(42)、药物确定模块(43)及病历生成模块(44),所述患者信息显示模块(41)通过所述数据分析处理模块(2)对所述登录模块(31)及所述挂号模块(32)的信息进行分析提取,以用于显示患者的身份信息、身体异常位置及异常感觉;所述治疗方案确定模块(42)包括诊断辅助子模块(421)及治疗方案输入子模块(422),所述诊断辅助子模块(421)通过所述数据分析处理模块(2)将所述疾病数据库子模块(12)对应相关疾病的临床表现信息进行提取,以用于为医生的诊断提供辅助;所述治疗方案输入子模块(422)通过所述数据分析处理模块(2)将所述疾病数据库子模块(12)对应相关疾病的治疗方案进行提取,以用于为医生的治疗方案选择提供辅助;所述药物确定模块(43)通过所述数据分析处理模块(2)将所述治疗方案确定模块(42)中提取确定的疾病,并将确定的疾病信息与所述疾病数据库子模块(12)的疾病治疗药物信息进行配对,以为医生提供治疗药物选择的辅助;所述病历生成模块(44)用于根据所述患者信息显示模块(41)、所述治疗方案确定模块(42)及所述药物确定模块(43)生成对应的病历信息,并通过病历记录模块(441)记录,所述病历记录模块(441)用于将病历记录发送到所述患者信息显示模块(41);
所述数据库服务器(5)用于所述综合数据提供模块(1)数据的储存,并用于为所述数据分析处理模块(2)提供数据;所述数据传输模块(51)用于所述综合数据提供模块(1)、所述数据分析处理模块(2)、所述患者信息平台(3)、所述医院诊断平台(4)及所述数据库服务器(5)之间数据的相互传输。
2.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:所述病症录入模子块(321)设有人体模型,所述人体模型通过3D Studio Max软件制作,所述人体模型的各个部位设有对应的触点,所述触点上设有异常感觉选项,通过点击所述触点和所述异常感觉选项,能够自动生成患者对应的病症文字。
3.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:所述挂号模块(32)还包括预约子模块(323),所述预约子模块(323)用于通过所述数据分析处理模块(2)将所述病症输入模子块(321)的特征病患数据进行提取,并将提取到的有效数据与所述疾病数据库子模块(12)的数据进行配对分析,以生成就诊所需的时间,所述预约子模块(323)按照先后顺序将患者的就诊时间进行排列,并计算出就诊的时间。
4.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:所述患者信息平台(3)还包括治疗模块(33),所述治疗模块(33)包括治疗信息子模块(331)及治疗反馈子模块(332),所述治疗信息子模块(331)用于通过所述数据分析处理模块(2)从所述医院诊断平台(4)中提取到的对应患者治疗方案、服药名称及服药量,以获得正确的服药方法;所述治疗信息子模块(331)还能用于通过所述数据分析处理模块(2)将所述医院诊断平台(4)对应患者的疾病及药物信息与所述疾病数据库子模块(12)进行分析匹对,以获得患者在治疗过程中的注意事项;所述治疗反馈子模块(332)用于为患者在疾病治疗中产生问题的反馈,并提供用于填写治疗效果的表格,所述数据分析处理模块(2)将患者反馈的情况、患者年龄及患者性别与所述疾病数据库子模块(12)进行分析匹对,以判断治疗是否达到预料效果,当实际治疗效果与预料效果相差超出设定值时,所述治疗反馈子模块(332)生成复诊建议,当实际治疗效果与预料效果相差低于设定值时,所述治疗反馈子模块(332)生成对应疾病的治疗方案并上传至所述疾病数据库子模块(12)。
5.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:还包括患者信息模块(6),所述患者信息模块(6)包括检查化验信息输入子模块(61)、身份信息子模块(62)及病历档案子模块(63),所述检查化验信息输入子模块(61)用于将患者的身体检查和化验情况的录入,并通过所述数据分析处理模块(2)调用到所述患者信息显示模块(41)中;所述身份信息子模块(62)用于患者名字、身份证号码、性别及联系号码的记录,并能调用到所述患者信息显示模块(41)中;所述病历档案子模块(63)用于记录患者的病历信息。
6.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:还包括医院药物储备信息模块(7),所述医院药物储备信息模块(7)用于通过与医院药品管理信息库连接获取药品的种类及库存;所述药物确定模块(43)包括药品推荐子模块(431)及处方输入子模块(432),所述药品推荐子模块(431)用于通过所述数据分析处理模块(2)将治疗方案确定模块(42)的数据与所述疾病数据库子模块(12)的数据进行分析匹对,以获得治疗对应疾病的药品及药量,并将获得的药品与所述医院药物储备信息模块(7)中的药品进行筛选,把两者共有的特征数据提取出来;所述处方输入子模块(432)用于接收所述药品推荐子模块(431)的信息,并可通过点击药品或关键词引索的方式确定药品,所述处方输入子模块(432)根据所述疾病数据库子模块(12)获得确定药品的服药量,并以登录模块(31)获取患者的年龄及性别信息为依据获得最终的合适服药量。
7.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:所述综合数据提供模块(1)还包括食物信息数据库子模块(13),所述食物信息数据库子模块(13)用于通过与食物网站连接以获取各种食物的营养成分、功效作用及副作用,所述患者信息平台(3)还包括饮食建议模块(34),所述饮食建议模块(34)用于通过所述数据分析处理模块(2)将所述医院诊断平台(4)中的患者所患疾病与所述食物信息数据库子模块(13)涉及该疾病的食物分析匹对,以获得推荐食物及禁忌食物。
8.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:所述患者信息平台(3)还包括旧病历合并模块(35),所述旧病历合并模块(35)包括旧病历录入子模块(351)及旧病历识别子模块(352),所述旧病历录入子模块(351)用于通过拍照对纸质病历本的内容进行上传;所述旧病历识别子模块(352)用于将所述旧病历录入子模块(351)的图片内容识别成为文字并合并到所述病历记录模块(441);当文字无法识别时,通过所述数据分析处理模块(2)将无法识别文字的前后语句提取,并将提取到的语句与所述疾病数据库子模块(12)分析匹对,以补充到缺失文字中;对于补充的文字在所述病历记录模块(441)以高亮的颜色显示。
9.根据权利要求1所述的一种医疗大数据的智能分析系统,其特征在于:还包括紧急提醒模块(8),所述紧急提醒模块(8)用于通过所述数据分析处理模块(2)判断所述病症输入模子块(321)是否属于需要紧急治疗的疾病;所述紧急提醒模块(8)根据身体不同部位设定及不同异常情况设定等级值,当所述等级值超出阈值后,提醒患者尽快处理。
10.一种医疗大数据的智能分析系统应用方法,其特征在于:包括下述步骤:
A1.患者在登录模块(31)模块中输入名字和身份证号码进行登录,对于首次使用所述登录模块(31)的患者,需要对名字、身份证号码、性别及联系号码进行填写;
A2.在所述病症录入模子块(321)中根据自身异常部位和异常感觉在对应的所述人体模型中点击对应的触点和选择异常情况,并自动生成患者对应的病症文字,所述就诊科室建议子模块(322)根据所述病症录入模子块(321)为患者推荐合适的就诊科室;所述紧急提醒模块(8)通过所述数据分析处理模块(2)判断所述病症输入模子块(321)是否属于需要紧急治疗的疾病,当患者选择的异常部位和异常感觉的等级超出阈值后,提醒患者尽快处理;
A3.患者通过所述预约子模块(323)确定就诊时间和就诊所需要的时间;
A4.医生通过患者信息显示模块(41)确定就诊患者的身份、了解患者异常部位和异常感觉及患者病历记录,医生通过所述诊断辅助子模块(421)诊断的辅助方案,同时医生根据现场就诊的情况在所述治疗方案确定模块(42)选择合适的治疗方案;
A5.医生通过所述药品推荐子模块(431)获得推荐的治疗药物,并通过所述处方输入子模块(432)输入药品,并在输入药品后所述处方输入子模块(432)根据患者的年龄及性别信息为依据获得最终的合适服药量;
A6.所述病历生成模块(44)根据所述患者信息显示模块(41)、所述治疗方案确定模块(42)及所述药物确定模块(43)生成对应的病历信息,并通过病历记录模块(441)记录A7.患者通过在治疗信息子模块(331)中获取对应的治疗方案、服药名称及服药量;患者在治疗的过程中的情况通过所述治疗反馈子模块(332)进行反馈,当实际治疗效果与预料效果相差超出设定值时,所述治疗反馈子模块(332)生成复诊建议;当实际治疗效果与预料效果相差低于设定值时,所述治疗反馈子模块(332)生成对应疾病的治疗方案并上传至所述疾病数据库子模块(12);
A8.患者在治疗的过程中通过所述饮食建议模块(34)获得所患疾病与所述食物信息数据库子模块(13)中涉及该疾病的食物,并对上述食物划分为推荐食物和禁忌食物。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811439806.5A CN109585028A (zh) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | 一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201811439806.5A CN109585028A (zh) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | 一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN109585028A true CN109585028A (zh) | 2019-04-05 |
Family
ID=65925443
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201811439806.5A Pending CN109585028A (zh) | 2018-11-29 | 2018-11-29 | 一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN109585028A (zh) |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110136793A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-16 | 平顶山学院 | 一种社区健康医疗服务管理系统 |
CN110289069A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-27 | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 | 临床数据的分析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110347913A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-10-18 | 北京纵横无双科技有限公司 | 一种基于医院诊疗的信息推送方法和系统 |
CN110444262A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-12 | 深圳金草健康科技有限公司 | 一种中医诊疗数据收集系统 |
CN110459316A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-15 | 珠海九松科技有限公司 | 基于人工智能和大数据的医学预诊系统 |
CN110957031A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-03 | 重庆首厚智能科技研究院有限公司 | 一种疾病预防信息服务平台 |
CN111161891A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 重庆亚德科技股份有限公司 | 一种中医信息管理平台 |
CN111798997A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-10-20 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 远程就诊方法、装置、设备及存储介质 |
CN111846721A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-30 | 厦门波耐模型设计有限责任公司 | 一种药房机器人装置、方法及系统 |
CN111899874A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-06 | 上海聚音信息科技有限公司 | 基于用户模型的健康管理系统及方法 |
CN112037908A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-12-04 | 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 | 一种耳源性眩晕诊疗装置、系统及大数据分析平台 |
CN112133422A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-25 | 王红军 | 一种智能医疗诊断系统 |
CN112349434A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-09 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种针对住院患者的智能客服系统 |
CN112466424A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-09 | 深圳市健华医疗信息科技有限公司 | 一种辅助医师诊治系统 |
CN112652407A (zh) * | 2020-06-30 | 2021-04-13 | 卫宁健康科技集团股份有限公司 | 互联网医院诊疗信息的筛查方法、装置及存储介质 |
CN112907045A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 方翔 | 一种基于5g物联网的智慧医疗数据采集方法 |
CN112951439A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-11 | 深圳万普瑞邦技术有限公司 | 一种大数据医疗信息处理方法、系统、及终端设备 |
CN113053543A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-06-29 | 叶富华 | 一种自助疾病诊断平台 |
CN113113096A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-13 | 武汉卓尔信息科技有限公司 | 基于大数据的智慧医疗管理系统及方法 |
CN113555012A (zh) * | 2020-04-22 | 2021-10-26 | 深圳市前海高新国际医疗管理有限公司 | 人工智能语音交互识别系统及其使用方法 |
CN113903438A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-07 | 广西金智信息科技有限公司 | 一种医保疾病诊断分组数据对照系统及方法 |
CN116364312A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-06-30 | 杨彦晖 | 一种基于神经网络的智慧医疗管理系统 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102148858A (zh) * | 2011-01-12 | 2011-08-10 | 贺仲明 | 多功能医疗信息化网络系统 |
CN103690240A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-04-02 | 上海华美络信息技术有限公司 | 一种医疗系统 |
CN203849765U (zh) * | 2013-01-15 | 2014-09-24 | 中国人民解放军第三军医大学第一附属医院 | 门诊挂号系统 |
CN104298867A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-21 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 医疗资源整合系统及该系统的建立与使用方法 |
CN105022918A (zh) * | 2015-07-06 | 2015-11-04 | 东华大学 | 一种就诊人数动态控制系统和方法 |
CN105138839A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-09 | 张建勇 | 一种基于大数据的医疗卫生管理系统 |
CN106055909A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-10-26 | 华南师范大学 | 基于大数据知识库的治疗方案推荐系统 |
CN106777998A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-05-31 | 邹春秋 | 一种医疗系统大数据处理装置及方法 |
CN106874653A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-20 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 医院辅助决策系统和方法 |
CN108305690A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-20 | 王博冉 | 神经系统疾病分诊方法及神经系统疾病的分诊系统 |
-
2018
- 2018-11-29 CN CN201811439806.5A patent/CN109585028A/zh active Pending
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102148858A (zh) * | 2011-01-12 | 2011-08-10 | 贺仲明 | 多功能医疗信息化网络系统 |
CN203849765U (zh) * | 2013-01-15 | 2014-09-24 | 中国人民解放军第三军医大学第一附属医院 | 门诊挂号系统 |
CN103690240A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-04-02 | 上海华美络信息技术有限公司 | 一种医疗系统 |
CN104298867A (zh) * | 2014-09-30 | 2015-01-21 | 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 | 医疗资源整合系统及该系统的建立与使用方法 |
CN105022918A (zh) * | 2015-07-06 | 2015-11-04 | 东华大学 | 一种就诊人数动态控制系统和方法 |
CN105138839A (zh) * | 2015-08-25 | 2015-12-09 | 张建勇 | 一种基于大数据的医疗卫生管理系统 |
CN106055909A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-10-26 | 华南师范大学 | 基于大数据知识库的治疗方案推荐系统 |
CN106777998A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-05-31 | 邹春秋 | 一种医疗系统大数据处理装置及方法 |
CN106874653A (zh) * | 2017-01-13 | 2017-06-20 | 深圳市前海安测信息技术有限公司 | 医院辅助决策系统和方法 |
CN108305690A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-20 | 王博冉 | 神经系统疾病分诊方法及神经系统疾病的分诊系统 |
Cited By (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110136793A (zh) * | 2019-05-23 | 2019-08-16 | 平顶山学院 | 一种社区健康医疗服务管理系统 |
CN110347913A (zh) * | 2019-06-04 | 2019-10-18 | 北京纵横无双科技有限公司 | 一种基于医院诊疗的信息推送方法和系统 |
CN110289069A (zh) * | 2019-06-25 | 2019-09-27 | 中国人民解放军军事科学院军事医学研究院 | 临床数据的分析方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110459316A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-11-15 | 珠海九松科技有限公司 | 基于人工智能和大数据的医学预诊系统 |
CN110444262A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-12 | 深圳金草健康科技有限公司 | 一种中医诊疗数据收集系统 |
CN110957031A (zh) * | 2019-12-13 | 2020-04-03 | 重庆首厚智能科技研究院有限公司 | 一种疾病预防信息服务平台 |
CN110957031B (zh) * | 2019-12-13 | 2023-09-22 | 重庆首厚智能科技研究院有限公司 | 一种疾病预防信息服务平台 |
CN111161891A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 重庆亚德科技股份有限公司 | 一种中医信息管理平台 |
CN113555012A (zh) * | 2020-04-22 | 2021-10-26 | 深圳市前海高新国际医疗管理有限公司 | 人工智能语音交互识别系统及其使用方法 |
CN112652407A (zh) * | 2020-06-30 | 2021-04-13 | 卫宁健康科技集团股份有限公司 | 互联网医院诊疗信息的筛查方法、装置及存储介质 |
CN111846721A (zh) * | 2020-07-06 | 2020-10-30 | 厦门波耐模型设计有限责任公司 | 一种药房机器人装置、方法及系统 |
CN111899874A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-11-06 | 上海聚音信息科技有限公司 | 基于用户模型的健康管理系统及方法 |
CN112037908A (zh) * | 2020-08-05 | 2020-12-04 | 复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 | 一种耳源性眩晕诊疗装置、系统及大数据分析平台 |
CN112133422A (zh) * | 2020-08-19 | 2020-12-25 | 王红军 | 一种智能医疗诊断系统 |
CN111798997A (zh) * | 2020-09-10 | 2020-10-20 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 远程就诊方法、装置、设备及存储介质 |
CN112349434A (zh) * | 2020-11-30 | 2021-02-09 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种针对住院患者的智能客服系统 |
CN112466424A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-03-09 | 深圳市健华医疗信息科技有限公司 | 一种辅助医师诊治系统 |
CN112907045A (zh) * | 2021-02-02 | 2021-06-04 | 方翔 | 一种基于5g物联网的智慧医疗数据采集方法 |
CN113113096A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-13 | 武汉卓尔信息科技有限公司 | 基于大数据的智慧医疗管理系统及方法 |
CN112951439A (zh) * | 2021-03-26 | 2021-06-11 | 深圳万普瑞邦技术有限公司 | 一种大数据医疗信息处理方法、系统、及终端设备 |
CN113053543A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-06-29 | 叶富华 | 一种自助疾病诊断平台 |
CN113903438A (zh) * | 2021-10-09 | 2022-01-07 | 广西金智信息科技有限公司 | 一种医保疾病诊断分组数据对照系统及方法 |
CN116364312A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-06-30 | 杨彦晖 | 一种基于神经网络的智慧医疗管理系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109585028A (zh) | 一种医疗大数据的智能分析系统及应用方法 | |
EP1358745B1 (en) | Medical device systems implemented network system for remote patient management | |
CN109285605A (zh) | 一种基于人工智能的医疗诊断系统及诊断方法 | |
WO2022267678A1 (zh) | 视频问诊方法、装置、设备及存储介质 | |
US8655796B2 (en) | Methods and systems for recording verifiable documentation | |
US20150213194A1 (en) | Methods, Devices, And Systems For Multi-Format Data Aggregation | |
US20210295992A1 (en) | Fully automated medical solution (mydoctor) | |
US20140074501A1 (en) | Methods and systems for assuring compliance | |
CN111128333A (zh) | 一种一站式智能诊断与智能就医管理系统 | |
CN105260588A (zh) | 一种健康守护机器人系统及其数据处理方法 | |
CA2260838A1 (en) | Computerized medical diagnostic and treatment advice system including network access | |
CN107665730A (zh) | 医疗档案管理方法和医疗档案管理系统 | |
US20210098088A1 (en) | Diagnosis/treatment assisting apparatus and diagnosis/treatment assisting system | |
US20120215561A1 (en) | Online integrating system for anamnesis | |
CN111243704A (zh) | 一种在线分析系统 | |
JP2016018224A (ja) | 健康状態予測診断利用サービスシステム | |
CN114496247A (zh) | 一种社区健康管理系统 | |
Karim et al. | Clinical decision support system based virtual telemedicine | |
KR102616297B1 (ko) | 건강관리용 상담 시스템 | |
US20100088111A1 (en) | System and method for obtaining, processing and evaluating individual blood type and ayurvedic core constitution (prakruti) to construct a personalized health risk assessment report | |
CN117438070A (zh) | 基于智能语音交互的医疗问诊诊断系统 | |
KR102360651B1 (ko) | 의료분야 마이데이터를 이용한 목표질환 수치 개선용 개인 맞춤형 식단 서비스 제공 시스템 | |
TWI749621B (zh) | 用藥提醒與回報系統及其實施方法 | |
KR100684007B1 (ko) | 인터넷 망을 통한 원격 진료 시스템과 그 운용방법 | |
Na et al. | Designing digital therapeutic content using chronic disease data: a focus on improving urinary dysfunction |
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 | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190405 |