CN110265153A - 慢性病随访方法及电子装置 - Google Patents
慢性病随访方法及电子装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110265153A CN110265153A CN201910405421.5A CN201910405421A CN110265153A CN 110265153 A CN110265153 A CN 110265153A CN 201910405421 A CN201910405421 A CN 201910405421A CN 110265153 A CN110265153 A CN 110265153A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- patient
- follow
- answer
- keyword
- engine
- 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
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 title claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000036541 health Effects 0.000 claims abstract description 42
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 28
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 5
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 abstract description 5
- 230000009467 reduction Effects 0.000 abstract description 3
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 7
- WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N Glucose Natural products OC[C@H]1OC(O)[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H]1O WQZGKKKJIJFFOK-GASJEMHNSA-N 0.000 description 6
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 6
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 6
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 6
- 239000008103 glucose Substances 0.000 description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 206010012601 diabetes mellitus Diseases 0.000 description 2
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 2
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 2
- 206010048669 Terminal state Diseases 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
-
- 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
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L15/00—Speech recognition
- G10L15/22—Procedures used during a speech recognition process, e.g. man-machine dialogue
- G10L2015/225—Feedback of the input speech
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明实施例提供了一种慢性病随访方法，所述方法包括：获取医生终端输入的对患者制定的随访问题；将所述随访问题进行分类；根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端；从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答；识别所述回答以获取所述患者的语义；及根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。通过本发明实施例，能够使医生对患者健康进行实时监测并做出相应的治疗方案，提高随访的完成度，同时能够对用户的问题及时做出反馈，增进患者与医生的交流，降低随访成本。
Description
技术领域
本发明实施例涉及语音识别领域，尤其涉及一种慢性病随访方法、电子装置及计算机可读存储介质。
背景技术
随着生活水平的提高，人们在享受生活的同时由于多种因素的影响导致身体出现各种问题。其中，慢性病问题尤其显著。针对慢性病的治疗方法，包括传统的随访。然，传统的随访都是定期的由医院或医生发放调查问卷或电话随访，此种方式缺乏弹性，不便于进行数据分析和统计，不仅耗费大量的人力、物力，且效果不理想，患者完成度及普及程度不高。故，本发明旨在解决慢性病随访效率低下以及慢性病管理不灵活的问题。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种慢性病随访方法、电子装置、计算机设备及计算机可读存储介质，能够使医生对患者健康进行实时监测并做出相应的治疗方案，提高随访的完成度，同时能够对用户的问题及时做出反馈，增进患者与医生的交流，降低随访成本。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种慢性病随访方法，应用于电子装置中，所述方法包括：
获取医生终端输入的对患者制定的随访问题；
将所述随访问题进行分类；
根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端；
从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答；
识别所述回答以获取所述患者的语义；及
根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。
进一步地，所述获取医生从医生终端输入的对患者制定的随访问题的步骤，还包括：
获取所述患者在所述患者终端关注的身体健康指标参数；
根据所述身体健康指标参数获取所述患者的身体健康指标数据；及
根据所述身体健康指标数据，调整所述随访问题的顺序，以提高所述随访问题中兴趣问题的完成度。
进一步地，所述将所述随访问题进行分类的步骤，还包括：
识别所述随访问题的类别，其中所述类别至少包括：开放型问题、封闭型问题及混合型问题；
根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎。
进一步地，所述根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎的步骤，还包括步骤：
当所述随访问题为开放型问题时，则对所述随访问题设置开放问题引擎；
当所述随访问题为封闭型问题时，则对所述问题设置封闭问题引擎；
当所述随访问题为混合型问题时，则对所述问题设置混合问题引擎。
进一步地，所述根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端的步骤之后，还包括：
获取所述患者在所述患者终端输入的问题，其中，所述问题的输入方式至少包括：语音方式和/或文字方式；
根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上。
进一步地，所述电子装置存储有关键词问答表，所述根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上的步骤，还包括：
当所述患者通过语音方式输入所述问题时，获取所述患者的语音信息；
将所述语音信息识别为文本信息；
对所述文本信息进行分词处理；
根据分词处理结果，将分词后的文本消息进行句型匹配和语义分析，以获取所述患者的搜索关键词；
将所述关键词与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配；
当匹配成功时，将所述数据库中与所述关键词对应的回答通过语音方式播放。
进一步地，所述根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上的步骤，还包括：
当所述患者通过文字方式输入所述问题时，获取所述患者的问题；
将所述问题进行语音分析以提取出所述患者的关键词；
将所述关键词与所述关键词问答表中的关键词进行匹配；
当匹配成功时，将所述数据库中与所述关键词对应的回答显示于所述患者终端显示屏上。
为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种电子装置，包括：
获取模块，用于获取医生终端输入的对患者制定的随访问题；
分类模块，用于将所述随访问题进行分类；
发送模块，用于根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端；
所述获取模块，还用于从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答；
识别模块，用于识别所述回答以获取所述患者的语义；及
反馈模块，用于根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。
进一步地，所述获取模块，还用于获取所述患者在所述患者终端关注的身体健康指标参数，并根据所述身体健康指标参数获取所述患者的身体健康指标数据；
所述电子装置还包括调整模块，用于根据所述身体健康指标数据，调整所述随访问题的顺序，以提高所述随访问题中兴趣问题的完成度。
进一步地，所述识别模块，还用于识别所述随访问题的类别，其中所述类别至少包括：开放型问题、封闭型问题及混合型问题；
所述电子装置还包括设置模块，用于根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎。
进一步地，所述设置模块，还用于当所述随访问题为开放型问题时，则对所述随访问题设置开放问题引擎；当所述随访问题为封闭型问题时，则对所述问题设置封闭问题引擎；当所述随访问题为混合型问题时，则对所述问题设置混合问题引擎。
进一步地，所述获取模块，还用于获取所述患者在所述患者终端输入的问题，其中，所述问题的输入方式至少包括：语音方式和/或文字方式；
所述反馈模块，还用于根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上。
进一步地，所述电子装置存储有关键词问答表，所述反馈模块，还用于：
当所述患者通过语音方式输入所述问题时，获取所述患者的语音信息；
将所述语音信息识别为文本信息；
对所述文本信息进行分词处理；
根据分词处理结果，将分词后的文本消息进行句型匹配和语义分析，以获取所述患者的搜索关键词；
将所述关键词与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配；
当匹配成功时，将所述数据库中与所述关键词对应的回答通过语音方式播放。
进一步地，所述反馈模块，还用于：
当所述患者通过文字方式输入所述问题时，获取所述患者的问题；
将所述问题进行语义分析以提取出所述患者的关键词；
将所述关键词与所述关键词问答表中的关键词进行匹配；
当匹配成功时，将所述数据库中与所述关键词对应的回答显示于所述患者终端显示屏上。
为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的慢性病随访方法的步骤。
为实现上述目的，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如上所述的慢性病随访方法的步骤。
本发明实施例提供的慢性病随访方法、电子装置、计算机设备及计算机可读存储介质，通过根据患者的关注指标，调整医生针对所述患者定制的随访问题，并对所述随访问题设置不同的问题引擎，以将所述随访问题进行分类，获取所述患者针对所述随访问题的回答，并结合风险预测模型评估相关疾病的风险，通过获取患者的问题并根据所述问题做出反馈以解决患者的疑虑，能够使医生对患者健康进行实时监测并做出相应的治疗方案，提高随访的完成度，同时能够对用户的问题及时做出反馈，增进患者与医生的交流，降低随访成本。
附图说明
图1为本发明实施例一之慢性病随访方法的步骤流程图。
图2为本发明实施例二之电子装置的硬件架构示意图。
图3为本发明实施例三之慢性病随访系统的程序模块示意图。
附图标记：
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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。
需要说明的是，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
实施例一
参阅图1，示出了本发明实施例一之慢性病随访方法的步骤流程图。可以理解，本方法实施例中的流程图不用于对执行步骤的顺序进行限定。需要说明是，本实施例以电子装置2为执行主体进行示例性描述。具体如下：
步骤S100，获取医生终端输入的对患者制定的随访问题。
具体地，医生通过获取患者的相关信息，以对所述患者制定相应的随访问题。其中所述相关信息至少包括：所述患者的当前身体健康状态，对药物和疗法的效果及历史就诊信息。
在一较佳实施例中，当患者有在患者终端设置关注身体健康指标时，所述电子装置2还获取所述患者关注的身体健康指标参数，并根据所述身体健康指标参数获取所述患者的身体健康指标数据，然后根据所述身体健康指标数据调整所述随访问题的顺序，以提高所述随访问题中兴趣问题的完成度。例如，患者为糖尿病患者，设置的关注的身体健康指标为血糖，电子装置2获取所述血糖健康指标信息，并将医生制定的随访问题中关于血糖的随访问题优先显示于患者终端。
步骤S102，将所述随访问题进行分类。
在一较佳实施例中，所述电子装置2获取到所述随访问题后，识别所述随访问题的类别，其中，所述类别至少包括：开放型问题、封闭型问题及混合型问题。举例说明，所述开放型问题是指对问题的回答不提供任何具体答案，由被调查者自由填写；所述封闭型问题是指将问题的几种主要答案、甚至一切可能的答案全部列出，然后由被调查者从中选取一种或几种答案作为自己的回答，而不能作这些答案之外的回答；所述混合型问题是指封闭型问题与开放型问题的结合，它实质上是半封闭、半开放的问题类型。
然后，所述电子装置2根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎，具体地，当所述随访问题为开放型问题时，则对所述随访问题设置开放问题引擎；当所述随访问题为封闭型问题时，则对所述问题设置封闭问题引擎；当所述随访问题为混合型问题时，则对所述问题设置混合问题引擎。通过将所述随访问题分类，能够详细地获取所述患者的当前健康状态。
步骤S104，根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端。
步骤S106，从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答。
具体地，电子装置2将分类完成的随访问题发送至患者终端，当患者从患者终端完成随访问题时，所述电子装置2从所述患者终端获取所述患者根据当前身体健康状态针对所述随访问题做出的回答。
步骤S108，识别所述回答以获取所述患者的语义。
步骤S110，根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。
具体地，当所述电子装置2从所述患者终端接收到所述患者输入的回答，则将所述回答进行语义分析识别，进而评估所述患者的当前健康状态。所述电子装置2根据所述患者的当前健康状态做出反馈，以提醒所述患者注意事项。
在另一较佳实施例中，所述电子装置2将识别出的所述患者的语义保存于数据库中，以供所述医生实时获取所述患者的身体健康状态，并使所述医生根据所述患者的身体健康状态调整随访问题及对所述患者的健康状况做出评估及分析，以制定相应的治疗方案。
在另一较佳实施例中，所述电子装置2还获取所述患者在所述患者终端输入的问题，其中，所述问题的输入方式至少包括：语音方式和/或文字方式，然后识别所述问题，根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将回答显示于所述患者终端显示屏上。
在一较佳实施例中，所述电子装置2存储有关键词问答表，当所述患者通过语音方式输入所述问题时，所述电子装置2获取所述患者的语音信息，并将所述语音信息识别为文本信息并对文本信息进行分词处理，对分词处理后的文本消息进行句型匹配和语义分析，以得到所述患者的搜索关键词，并将所述关键词与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配，若匹配成功，则将所述数据库中与所述关键词对应的回答通过语音方式播放。
在另一较佳实施例中，当所述患者通过文字方式输入所述问题时，所述电子装置2获取所述患者的问题，并将所述问题进行语义分析以提取出所述患者的关键词，然后将所述问题与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配，若匹配成功，则将所述数据库中与所述问题对应的回答显示于所述患者终端显示屏上。当然，也可以将所述数据库中与所述问题对应的回答通过语音方式播放。
在另一较佳实施例中，所述电子装置2中预设有风险预测模型，所述风险预测模型用于判断患者的各项身体指标是否符合正常身体指标范围，当所述患者的身体指标低于正常身体指标范围时，发出预警信息以提示所述患者身体健康存在风险。当所述电子装置2接收到所述患者针对所述随访问题的回答时，从所述回答中提取与各项指标对应的数据，并将所述数据导入所述风险预测模型中，并根据预测结果对相关疾病进行风险评估。
本发明实施例通过根据患者的关注指标，调整医生针对所述患者定制的随访问题，并对所述随访问题设置不同的问题引擎，以将所述随访问题进行分类，获取所述患者针对所述随访问题的回答，并结合风险预测模型评估相关疾病的风险，通过获取患者的问题并根据所述问题做出反馈以解决患者的疑虑，能够使医生对患者健康进行实时监测并做出相应的治疗方案，提高随访的完成度，同时能够对用户的问题及时做出反馈，增进患者与医生的交流，降低随访成本。
实施例二
请参阅图2，示出了本发明实施例二之电子装置的硬件架构示意图。电子装置2包括，但不仅限于，可通过系统总线相互通信连接存储器21、处理22以及网络接口23，图2仅示出了具有组件21-23的电子装置2，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
所述存储器21至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器21可以是所述电子装置2的内部存储单元，例如该电子装置2的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器也可以是所述电子装置2的外部存储设备，例如该电子装置2上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。当然，所述存储器21还可以既包括所述电子装置2的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器21通常用于存储安装于所述电子装置2的操作系统和各类应用软件，例如慢性病随访系统20的程序代码等。此外，所述存储器21还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器22在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器22通常用于控制所述电子装置2的总体操作。本实施例中，所述处理器22用于运行所述存储器21中存储的程序代码或者处理数据，例如运行所述慢性病随访系统20等。
所述网络接口23可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口23通常用于在所述电子装置2与其他电子设备之间建立通信连接。例如，所述网络接口23用于通过网络将所述电子装置2与外部终端相连，在所述电子装置2与外部终端之间的建立数据传输通道和通信连接等。所述网络可以是企业内部网(Intranet)、互联网(Internet)、全球移动通讯系统(Global System of Mobile communication，GSM)、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，WCDMA)、4G网络、5G网络、蓝牙(Bluetooth)、Wi-Fi等无线或有线网络。
实施例三
请参阅图3，示出了本发明实施例三之慢性病随访系统的程序模块示意图。在本实施例中，慢性病随访系统20可以包括或被分割成一个或多个程序模块，一个或者多个程序模块被存储于存储介质中，并由一个或多个处理器所执行，以完成本发明，并可实现上述慢性病随访方法。本发明实施例所称的程序模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，比程序本身更适合于描述慢性病随访系统20在存储介质中的执行过程。以下描述将具体介绍本实施例各程序模块的功能：
获取模块201，用于获取医生终端输入的对患者制定的随访问题。
具体地，医生通过获取患者的相关信息，以对所述患者制定相应的随访问题，所述获取模块201获取所述随访问题。其中，所述相关信息至少包括：所述患者的当前身体健康状态，对药物和疗法的效果及历史就诊信息。
在一较佳实施例中，当患者有在患者终端设置关注身体健康指标时，所述获取模块201还获取所述患者关注的身体健康指标参数，并根据所述身体健康指标参数获取所述患者的身体健康指标数据，然后，调整模块201根据所述身体健康指标数据调整所述随访问题的顺序，以提高所述随访问题中兴趣问题的完成度。例如，患者为糖尿病患者，设置的关注的身体健康指标为血糖，电子装置2获取所述血糖健康指标信息，并将医生制定的随访问题中关于血糖的随访问题优先显示于患者终端。
分类模块202，用于将所述随访问题进行分类。
在一较佳实施例中，所述获取模块201获取到所述随访问题后，识别模块204识别所述随访问题的类别，其中，所述类别至少包括：开放型问题、封闭型问题及混合型问题。举例说明，所述开放型问题是指对问题的回答不提供任何具体答案，由被调查者自由填写；所述封闭型问题是指将问题的几种主要答案、甚至一切可能的答案全部列出，然后由被调查者从中选取一种或几种答案作为自己的回答，而不能作这些答案之外的回答；所述混合型问题是指封闭型问题与开放型问题的结合，它实质上是半封闭、半开放的问题类型。
然后，设置模块207根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎，具体地，当所述随访问题为开放型问题时，则对所述随访问题设置开放问题引擎；当所述随访问题为封闭型问题时，则对所述问题设置封闭问题引擎；当所述随访问题为混合型问题时，则对所述问题设置混合问题引擎。通过将所述随访问题分类，能够详细地获取所述患者的当前健康状态。
发送模块203，用于根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端。
所述获取模块201，还用于从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答。
具体地，所述发送模块203将分类完成的随访问题发送至患者终端，当患者从患者终端完成随访问题时，所述获取模块201从所述患者终端获取所述患者根据当前身体健康状态针对所述随访问题做出的回答。
识别模块204，用于识别所述回答以获取所述患者的语义。
反馈模块205，用于根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。
具体地，当所述获取模块201从所述患者终端接收到所述患者输入的回答，则将所述回答进行语义分析识别，进而评估所述患者的当前健康状态。所述反馈模块205根据所述患者的当前健康状态做出反馈，以提醒所述患者注意事项。
在另一较佳实施例中，所述慢性病随访系统20将识别出的所述患者的语义保存于数据库中，以供所述医生实时获取所述患者的身体健康状态，并使所述医生根据所述患者的身体健康状态调整随访问题及对所述患者的健康状况做出评估及分析，以制定相应的治疗方案。
在另一较佳实施例中，所述获取模块201还获取所述患者在所述患者终端输入的问题，其中，所述问题的输入方式至少包括：语音方式和/或文字方式，然后所述反馈模块205根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将回答显示于所述患者终端显示屏上。
在一较佳实施例中，所述电子装置2存储有关键词问答表，当所述患者通过语音方式输入所述问题时，所述反馈模块205获取所述患者的语音信息，并将所述语音信息识别为文本信息并对文本信息进行分词处理，对分词处理后的文本消息进行句型匹配和语义分析，以得到所述患者的搜索关键词，并将所述关键词与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配，若匹配成功，则将所述数据库中与所述关键词对应的回答通过语音方式播放。
在另一较佳实施例中，当所述患者通过文字方式输入所述问题时，所述反馈模块205获取所述患者的问题，并将所述问题进行语义分析以提取出所述患者的关键词，然后将所述问题与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配，若匹配成功，则将所述数据库中与所述问题对应的回答显示于所述患者终端显示屏上。当然，也可以将所述数据库中与所述问题对应的回答通过语音方式播放。
在另一较佳实施例中，所述电子装置2中预设有风险预测模型，所述风险预测模型用于判断患者的各项身体指标是否符合正常身体指标范围，当所述患者的身体指标低于正常身体指标范围时，发出预警信息以提示所述患者身体健康存在风险。当所述获取模块201接收到所述患者针对所述随访问题的回答时，从所述回答中提取与各项指标对应的数据，并将所述数据导入所述风险预测模型中，并根据预测结果对相关疾病进行风险评估。
本发明实施例通过根据患者的关注指标，调整医生针对所述患者定制的随访问题，并对所述随访问题设置不同的问题引擎，以将所述随访问题进行分类，获取所述患者针对所述随访问题的回答，并结合风险预测模型评估相关疾病的风险，通过获取患者的问题并根据所述问题做出反馈以解决患者的疑虑，能够使医生对患者健康进行实时监测并做出相应的治疗方案，提高随访的完成度，同时能够对用户的问题及时做出反馈，增进患者与医生的交流，降低随访成本。
本发明还提供一种计算机设备，如可以执行程序的智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、机架式服务器、刀片式服务器、塔式服务器或机柜式服务器(包括独立的服务器，或者多个服务器所组成的服务器集群)等。本实施例的计算机设备至少包括但不限于：可通过系统总线相互通信连接的存储器、处理器等。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质用于存储慢性病随访系统20，被处理器执行时实现实施例一的慢性病随访方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种慢性病随访方法，应用于电子装置中，其特征在于，包括：
获取医生终端输入的对患者制定的随访问题；
将所述随访问题进行分类；
根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端；
从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答；
识别所述回答以获取所述患者的语义；及
根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。
2.如权利要求1所述的慢性病随访方法，其特征在于，所述获取医生从医生终端输入的对患者制定的随访问题的步骤，还包括：
获取所述患者在所述患者终端关注的身体健康指标参数；
根据所述身体健康指标参数获取所述患者的身体健康指标数据；及
根据所述身体健康指标数据，调整所述随访问题的顺序，以提高所述随访问题中兴趣问题的完成度。
3.如权利要求1所述的慢性病随访方法，其特征在于，所述将所述随访问题进行分类的步骤，还包括：
识别所述随访问题的类别，其中所述类别至少包括：开放型问题、封闭型问题及混合型问题；
根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎。
4.如权利要求3所述的慢性病随访方法，其特征在于，所述根据所述类别，对所述随访问题设置对应的问题引擎的步骤，还包括步骤：
当所述随访问题为开放型问题时，则对所述随访问题设置开放问题引擎；
当所述随访问题为封闭型问题时，则对所述问题设置封闭问题引擎；
当所述随访问题为混合型问题时，则对所述问题设置混合问题引擎。
5.如权利要求1所述的慢性病随访方法，其特征在于，所述根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端的步骤之后，还包括：
获取所述患者在所述患者终端输入的问题，其中，所述问题的输入方式至少包括：语音方式和/或文字方式；
根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上。
6.如权利要求5所述的慢性病随访方法，其特征在于，所述电子装置存储有关键词问答表，所述根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上的步骤，还包括：
当所述患者通过语音方式输入所述问题时，获取所述患者的语音信息；
将所述语音信息识别为文本信息；
对所述文本信息进行分词处理；
根据分词处理结果，将分词后的文本消息进行句型匹配和语义分析，以获取所述患者的搜索关键词；
将所述关键词与存储的所述关键词问答表中的关键词进行匹配；
当匹配成功时，将所述数据库中与所述关键词对应的回答通过语音方式播放。
7.如权利要求5所述的慢性病随访方法，其特征在于，所述根据所述问题做出回答，并将所述回答通过语音方式通知所述患者和/或将所述回答显示于所述患者终端的显示屏上的步骤，还包括：
当所述患者通过文字方式输入所述问题时，获取所述患者的问题；
将所述问题进行语音分析以提取出所述患者的关键词；
将所述关键词与所述关键词问答表中的关键词进行匹配；
当匹配成功时，将所述数据库中与所述关键词对应的回答显示于所述患者终端显示屏上。
8.一种电子装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取医生终端输入的对患者制定的随访问题；
分类模块，用于将所述随访问题进行分类；
发送模块，用于根据分类结果将对应的问题引擎及所述随访问题发送至患者终端；
所述获取模块，还用于从所述患者终端获取所述患者按照所述问题引擎并针对所述随访问题的回答；
识别模块，用于识别所述回答以获取所述患者的语义；及
反馈模块，用于根据所述语义做出反馈，以为所述患者提供建议。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的慢性病随访方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序可被至少一个处理器所执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的慢性病随访方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910405421.5A CN110265153A (zh) | 2019-05-16 | 2019-05-16 | 慢性病随访方法及电子装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910405421.5A CN110265153A (zh) | 2019-05-16 | 2019-05-16 | 慢性病随访方法及电子装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110265153A true CN110265153A (zh) | 2019-09-20 |
Family
ID=67913220
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910405421.5A Pending CN110265153A (zh) | 2019-05-16 | 2019-05-16 | 慢性病随访方法及电子装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110265153A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111524570A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-08-11 | 万达信息股份有限公司 | 一种基于机器学习的超声随访患者筛选方法 |
| CN111739598A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-02 | 泰康保险集团股份有限公司 | 数据处理方法、装置、介质及电子设备 |
| CN112908490A (zh) * | 2019-12-04 | 2021-06-04 | 广州医科大学附属第一医院 | 慢病随访控制方法、装置及系统 |
| CN117059220A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-11-14 | 北京遥领医疗科技有限公司 | 一种患者随访方法、随访系统及随访装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105989235A (zh) * | 2015-02-17 | 2016-10-05 | 西部天使（北京）健康科技有限公司 | 一种网络随访方法及系统 |
| CN106776701A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-05-31 | 东软集团股份有限公司 | 用于物品推荐的问题确定方法和装置 |
| CN107315906A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-11-03 | 北京瑞启医药信息科技有限公司 | 基于聊天机器人实现慢性病患者自动随访的方法及系统 |
| CN107506598A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-22 | 深圳市易特科信息技术有限公司 | 基于健康检查一体机的慢病随访监控系统及方法 |
| CN108806801A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-13 | 杭州认识科技有限公司 | 医疗随访方法和装置 |
| CN109065139A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-12-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 医疗随访方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109670088A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-23 | 平安科技（深圳）有限公司 | 语音问答交互方法、装置、计算机设备及存储介质 |
-
2019
- 2019-05-16 CN CN201910405421.5A patent/CN110265153A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105989235A (zh) * | 2015-02-17 | 2016-10-05 | 西部天使（北京）健康科技有限公司 | 一种网络随访方法及系统 |
| CN106776701A (zh) * | 2016-11-14 | 2017-05-31 | 东软集团股份有限公司 | 用于物品推荐的问题确定方法和装置 |
| CN107315906A (zh) * | 2017-06-01 | 2017-11-03 | 北京瑞启医药信息科技有限公司 | 基于聊天机器人实现慢性病患者自动随访的方法及系统 |
| CN107506598A (zh) * | 2017-08-31 | 2017-12-22 | 深圳市易特科信息技术有限公司 | 基于健康检查一体机的慢病随访监控系统及方法 |
| CN108806801A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-11-13 | 杭州认识科技有限公司 | 医疗随访方法和装置 |
| CN109065139A (zh) * | 2018-09-10 | 2018-12-21 | 平安科技（深圳）有限公司 | 医疗随访方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN109670088A (zh) * | 2018-12-13 | 2019-04-23 | 平安科技（深圳）有限公司 | 语音问答交互方法、装置、计算机设备及存储介质 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112908490A (zh) * | 2019-12-04 | 2021-06-04 | 广州医科大学附属第一医院 | 慢病随访控制方法、装置及系统 |
| CN111524570A (zh) * | 2020-05-06 | 2020-08-11 | 万达信息股份有限公司 | 一种基于机器学习的超声随访患者筛选方法 |
| CN111524570B (zh) * | 2020-05-06 | 2024-01-16 | 万达信息股份有限公司 | 一种基于机器学习的超声随访患者筛选方法 |
| CN111739598A (zh) * | 2020-06-24 | 2020-10-02 | 泰康保险集团股份有限公司 | 数据处理方法、装置、介质及电子设备 |
| CN117059220A (zh) * | 2023-09-15 | 2023-11-14 | 北京遥领医疗科技有限公司 | 一种患者随访方法、随访系统及随访装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110265153A (zh) | 慢性病随访方法及电子装置 | |
| Loncar-Turukalo et al. | Literature on wearable technology for connected health: scoping review of research trends, advances, and barriers | |
| CN110188186A (zh) | 医疗领域的内容推荐方法、电子装置、设备及存储介质 | |
| CN109065139A (zh) | 医疗随访方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN109637642A (zh) | 医疗机构透析水平的考核方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN110211704A (zh) | 开放问题的引擎方法及服务器 | |
| CN112061048B (zh) | 场景触发的方法、装置、设备和存储介质 | |
| CN108053841A (zh) | 利用语音进行疾病预测的方法及应用服务器 | |
| CN106951703A (zh) | 一种生成电子病历的系统及方法 | |
| CN109065183B (zh) | 问诊对话模板生成及问诊数据获取方法、装置 | |
| CN109473177B (zh) | 基于预测模型确定医疗发展趋势的方法及相关产品 | |
| CN110503088A (zh) | 基于深度学习的目标检测方法及电子装置 | |
| US20210103939A1 (en) | Computerised system and method for matching a user to a caregiver or a caregiving facility | |
| CN110060750A (zh) | 医疗数据推送方法、系统、计算机设备及可读存储介质 | |
| CN109840932A (zh) | 心脑血管疾病展示方法、装置、设备及存储介质 | |
| US20160019353A1 (en) | Proxy authorization service object oriented system and method | |
| CN107862425A (zh) | 风控数据采集方法、设备、系统及可读存储介质 | |
| CN111159369A (zh) | 多轮智能问诊方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN110503219A (zh) | 智能通信和分析学习引擎 | |
| US20140095210A1 (en) | Computer-implemented method and system for facilitating information sharing, communication, and collaboration in a healthcare facility | |
| US20160125747A1 (en) | Discovery of Incentive Effectiveness | |
| CN110502623A (zh) | 智能问答方法、电子装置、计算机设备及可读存储介质 | |
| CN109615537A (zh) | 基于智能穿戴设备的核保方法、装置及存储介质 | |
| CN112309587A (zh) | 线上问诊方法、系统、服务器及存储介质 | |
| CN112331355B (zh) | 病种评估表的生成方法、装置、电子设备及存储介质 |
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 |