CN110689934A - 一种预问诊系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于医疗设备领域,公开了一种预问诊系统及方法,所述系统包括诊次选择单元、初诊单元和复诊单元;所述诊次选择单元用于选择初诊或复诊;所述初诊单元适于向初诊患者收集初始就医信息;所述复诊单元至少支持文字和图片两种输入信息,适于向复诊患者收集病程发展信息。本发明通过多模态输入和有针对性的预问诊逻辑,提高信息输入的完整性、准确性和效率,使预问诊更有针对性,提高预问诊效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种预问诊系统及方法,属于医疗设备领域。
背景技术
预问诊是指在正式挂号就诊前预先收集患者的基本信息及病史等与诊断疾病相关的信息,并将这些收集到的信息事先提供给医生,以求提高医患双方的的沟通效率,为医生正确和快速诊断和治疗疾病提供有效参考。
现有的预问诊系统在信息输入方面多采用文字输入,患者通过文字或者勾选问卷选项的方式输入患病信息,在患者需要输入的信息量大时非常不便,输入效率低且易出错;在预问诊逻辑方面多是根据患者的就诊科室、性别和年龄等信息生成固定的问题,问诊过程中未能根据已经收集到的患者信息更有针对性地动态提出问题,导致预问诊的针对性差,对后续现场问诊造成不利影响。
发明内容
本发明的目的是提供一种预问诊系统及方法,通过多模态输入和有针对性的预问诊逻辑,提高信息输入的完整性、准确性和效率,使预问诊更有针对性,提高预问诊效果。
为了实现上述目的,本发明第一方面提供一种预问诊系统,包括诊次选择单元、初诊单元和复诊单元;所述诊次选择单元用于选择初诊或复诊;所述初诊单元适于向初诊患者收集初始就医信息;所述复诊单元至少支持文字和图片两种输入信息,适于向复诊患者收集病程发展信息。
进一步地,所述初始就医信息包括拟就诊科室、症状主诉、伴随症状及属性、既往史、个人史、家族史和用药史。其中,属性是指症状的某个属性,如,症状是“咳嗽”,其属性包括咳嗽的频次、咳嗽的声音和咳嗽的持续时间等。个人史是与疾病有关的个人历史,如出生地址,到过什么疫区等。既往史是指曾经患过的疾病。
进一步地,所述复诊单元包括上传病历图片选择模块、病历图片处理模块、前诊询问模块和最新症状询问模块;所述上传病历图片选择模块用于选择是否上传病历图片;所述病历图片处理模块用于上传病历图片,从病历图片中识别出前次就诊病症信息和药品信息;所述前诊询问模块用于向患者询问前次就诊病症信息和药品信息;所述最新症状询问模块用于向患者询问本次拟就诊时的最新症状、服药情况和前次治疗后的症状变化情况。
进一步地,所述最新症状由所述最新症状询问模块根据所述病历图片处理模块或前诊询问模块获取的信息自动推荐,并由患者从中选择与自身吻合的症状。
进一步地,还包括预问诊报告生成单元,所述预问诊报告生成单元根据所述初诊单元或复诊单元获取的信息自动生成预问诊报告。
进一步地,还包括报告推送单元,所述报告推送单元用于将所述预问诊报告至少推送给医生,以减轻医生书写病历的压力。
本发明第二方面提供一种预问诊方法,包括如下步骤:(1)由患者选择是否初诊,如是,则继续至步骤(2),如否,则跳至步骤(3);(2)向初诊患者收集初始就医信息;(3)至少通过文字和图片两种输入信息向复诊患者收集前次就诊的信息和病程发展信息。
进一步地,还包括如下步骤:(4)根据步骤(2)或步骤(3)收集到的信息生成预问诊报告,并将所述预问诊报告推送给医患双方。
进一步地,步骤(3)中所述病程发展信息包括本次拟就诊时的最新症状、服药情况和前次治疗后的症状变化情况,该最新症状根据前次就诊的症状自动产生,并由患者从中选择与自身吻合的症状。
进一步地,所述前次就诊的症状识别自患者上传的病历图片或来自患者的文字输入。
通过本发明的上述技术方案,基于多模态的信息输入可使复诊环节患者免去主动填写自己的症状、疾病和药品信息的麻烦,而是通过ocr技术自动识别病历图片来填写,快捷方便,且不会遗漏;在预问诊环节,根据当前患者的情况推断出患者疾病可能性以及患者病症所属的系统和部位,通过这些信息计算最可能患有的症状,用这些症状来询问患者,使预问诊更有针对性,提高预问诊效果。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例,但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中:
图1为本发明系统一实施例的原理框图;
图2为本发明系统另一实施例的原理框图;
图3为本发明系统又一实施例的原理框图;
图4为本发明系统一实施例中复诊单元的原理框图;
图5为本发明方法一实施例的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是,此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例,并不用于限制本发明实施例。
如图1和4所示,本发明预问诊系统的一个实施例,包括诊次选择单元、初诊单元和复诊单元;所述诊次选择单元用于选择初诊或复诊;所述初诊单元适于向初诊患者收集初始就医信息;所述复诊单元至少支持文字和图片两种输入信息,适于向复诊患者收集病程发展信息。预问诊系统适用于初诊患者和复诊患者,初诊是指发病后第一次到医院就诊,复诊是指重复就诊,之前至少已经就诊过一次,对二者预问诊的内容是不同的。初诊患者可通过诊次选择单元来选择初诊单元提供服务,相应地,复诊患者可通过诊次选择单元来选择复诊单元提供服务。
初诊患者选择初诊单元后,初诊单元会弹出一系列收集患者信息的输入框或选择框,如性别、年龄、拟挂号就诊的科室、伴随症状及属性(以上四种信息患者可手动输入文字,也可从其中已列出的选项中选择)、病情主诉、既往史、个人史、家族史和用药史(以上四种信息需患者手动输入文字)。
复诊单元中包括上传病历图片选择模块、病历图片处理模块、前诊询问模块和最新症状询问模块,复诊患者选择复诊单元后,上传病历图片选择模块首先会弹出一输入框或选择框,询问患者挂号就诊的科室名称,患者输入或选择科室名称后,复诊单元会询问患者是否有上次就诊的病历,并提供两个选项供选择,其一是“有,上传病历”,其二是“不上传”。如果患者选择前者,则通过病历图片处理模块将病历拍照上传,或选择已有的病历图片上传,病历图片处理模块通过OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)技术和自然语言处理技术从病历图片上识别提取出疾病诊治的实体信息,如就诊时间、初步诊断的疾病名称、症状、使用的药品及其他治疗手段等,这些信息被识别后会弹出信息确认框,供患者确认,如有误,可手动修改,也可重新上传病历图片进行重新识别。另一方面,如果患者选择后者,即“不上传”,则由前诊询问模块通过弹出信息输入框或选择框的形式向患者询问前次就诊的病症信息和药品信息,具体信息种类同上述病历图片所载,不再赘述。不管是否上传病历图片,最终都要由最新症状询问模块根据病历图片处理模块或前诊询问模块获取的信息,即前次就诊的病症信息和药品信息,来向患者询问本次拟就诊时的最新症状、服药情况和前次治疗后的症状变化情况。最新症状询问模块的问诊逻辑是通过前次就诊的病症信息和药品信息自动产生的,即其向患者提出的预问诊问题是根据前次就诊的病症信息和药品信息自动推理得出的。如,问诊逻辑第一层次,根据患者的前次就诊科室“神经内科”,自动提出如下最新症状组供患者选择:第一组包括头痛、头晕和眩晕,第二组包括昏迷、抽搐、惊厥和乏力,第三组包括发热和意识障碍,第四组包括瞌睡、烦躁和全身麻木,第五组包括失眠和感觉障碍,第六组包括肢体功能障碍和失语,第七组包括震颤、记忆力减退和视野缺损,第八组包括步态不稳,等,患者可从每组中选择一个最接近的症状,没有就不选。再如,问诊逻辑第二层次,如患者在上述第一层次中第一组症状中选择了头晕或眩晕,则根据该选择自动提出如下更具体的最新症状组供患者选择:第一组包括心动过速和胸闷,第二组包括头痛、恶心、呕吐、厌食和乏力,等,患者可从每组中选择一个最接近的症状,没有就不选。当然后面还可以有更多的层次,根据不同的疾病有所区别。通过分层逐级细化,能比较全面准确地获取患者的最新症状,提高预问诊的针对性、准确性和效率。
如图2所示,本发明预问诊系统的一个实施例,在图1所示实施例的基础上增加了预问诊报告生成单元。对于初诊患者,预问诊报告生成单元可将初诊单元收集的患者信息汇总分析后生成预初诊报告。对于复诊患者,预问诊报告生成单元可将复诊单元收集的患者信息汇总分析后生成预复诊报告。预问诊报告可以放在公用服务器上,供医患双方有选择地登录下载查看,便于医生参考该报告进行现场诊治,减轻医生现场问诊的工作量,同时也减轻了患者回答问题的负担,起到给患者心理减压的功效。
如图3所示,本发明预问诊系统的一个实施例,在图2所示实施例的基础上增加了报告推送单元。该报告推送单元可自动向医患双方推送预问诊报告,免去了登录下载的麻烦,更加便利。
如图5所示,本发明预问诊方法的一个实施例,包括如下步骤:(1)由患者选择是否初诊,如是,则继续至步骤(2),如否,则跳至步骤(3);(2)向初诊患者收集初始就医信息,包括性别、年龄、拟挂号就诊的科室、伴随症状及属性、病情主诉、既往史、个人史、家族史和用药史等;(3)至少通过文字和图片两种输入信息向复诊患者收集前次就诊的信息和病程发展信息,所述病程发展信息包括本次拟就诊时的最新症状、服药情况和前次治疗后的症状变化情况,该最新症状根据前次就诊的症状自动产生,并由患者从中选择与自身吻合的症状;具体地,前次就诊的信息包括病症信息和药品信息,如就诊时间、初步诊断的疾病名称、症状、使用的药品及其他治疗手段等;当通过上传病历图片获取前诊信息时,通过OCR技术和自然语言处理技术从病历图片上识别提取出疾病诊治的实体信息,如就诊时间、初步诊断的疾病名称、症状、使用的药品及其他治疗手段等,这些信息被识别后会弹出信息确认框,供患者确认,如有误,可手动修改,也可重新上传病历图片进行重新识别;(4)根据步骤(2)或步骤(3)收集到的信息生成预问诊报告。
在本发明预问诊方法的一个实施例中,为了便于医患双方查看预问诊报告,可以在生成报告后直接定点推送给医患双方,提高报告使用的便利性。
需要着重说明的是,最新症状的问诊逻辑是通过前次就诊的病症信息和药品信息自动产生的,即其向患者提出的预问诊问题是根据前次就诊的病症信息和药品信息自动推理得出的。如,问诊逻辑第一层次,根据患者的前次就诊科室“神经内科”,自动提出如下最新症状组供患者选择:第一组包括头痛、头晕和眩晕,第二组包括昏迷、抽搐、惊厥和乏力,第三组包括发热和意识障碍,第四组包括瞌睡、烦躁和全身麻木,第五组包括失眠和感觉障碍,第六组包括肢体功能障碍和失语,第七组包括震颤、记忆力减退和视野缺损,第八组包括步态不稳,等,患者可从每组中选择一个最接近的症状,没有就不选。再如,问诊逻辑第二层次,如患者在上述第一层次中第一组症状中选择了头晕或眩晕,则根据该选择自动提出如下更具体的最新症状组供患者选择:第一组包括心动过速和胸闷,第二组包括头痛、恶心、呕吐、厌食和乏力,等,患者可从每组中选择一个最接近的症状,没有就不选。当然后面还可以有更多的层次,根据不同的疾病有所区别。通过分层逐级细化,能比较全面准确地获取患者的最新症状,提高预问诊的针对性、准确性和效率。
预问诊逻辑方面,在每一次问诊前,根据当前患者的情况推断出患者疾病可能性以及患者病症所属的系统和部位,通过这些信息计算最可能患有的症状,用这些症状来询问患者。
具体计算步骤如下:
a.利用病例大数据训练一个疾病模型P(disease|patient),其中disease是疾病,patient是患者信息,包括用户的年龄、性别、科室、目前问诊过程中用户输入的阳性、阴性症状;利用病例大数据训练一个系统模型P(system|patient),其中system是患者疾病所属的人体系统,patient是患者信息,具体内容同上。
b.在病例大数据中统计在各个疾病上的症状分布P(symptom|disease)、在各个人体系统上的症状分布P(symptom|system)以及在各个科室上的症状分布P(symptom|depart),其中symptom是症状集合、disease是疾病集合、system是人体系统集合、depart是科室集合。
c.给定一个患者,计算患者的患病概率、患病所属人体系统概率,我们会根据这些概率以及步骤b中统计的概率,推断患者可能症状的分数score(symptom|patient),根据这个分数选择前几个症状询问患者。具体算法如下:
其中N是疾病总数,M是人体系统总数,α、β、γ分别是加权系数,depart是患者当前挂号的科室。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式,但是,本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节,在本发明实施例的技术构思范围内,可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型,这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是,在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征,在不矛盾的情况下,可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复,本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外,本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合,只要其不违背本发明实施例的思想,其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。
Claims (10)
1.预问诊系统,其特征在于,包括诊次选择单元、初诊单元和复诊单元;所述诊次选择单元用于选择初诊或复诊;所述初诊单元适于向初诊患者收集初始就医信息;所述复诊单元至少支持文字和图片两种输入信息,适于向复诊患者收集病程发展信息。
2.根据权利要求1所述的预问诊系统,其特征在于,所述初始就医信息包括拟就诊科室、症状主诉、伴随症状及属性、既往史、个人史、家族史和用药史。
3.根据权利要求1所述的预问诊系统,其特征在于,所述复诊单元包括上传病历图片选择模块、病历图片处理模块、前诊询问模块和最新症状询问模块;
所述上传病历图片选择模块用于选择是否上传病历图片;
所述病历图片处理模块用于上传病历图片,从病历图片中识别出前次就诊病症信息和药品信息;
所述前诊询问模块用于向患者询问前次就诊病症信息和药品信息;
所述最新症状询问模块用于向患者询问本次拟就诊时的最新症状、服药情况和前次治疗后的症状变化情况。
4.根据权利要求3所述的预问诊系统,其特征在于,所述最新症状由所述最新症状询问模块根据所述病历图片处理模块或前诊询问模块获取的信息自动推荐,并由患者从中选择与自身吻合的症状。
5.根据权利要求1-4任一项所述的预问诊系统,其特征在于,还包括预问诊报告生成单元,所述预问诊报告生成单元根据所述初诊单元或复诊单元获取的信息自动生成预问诊报告。
6.根据权利要求5所述的预问诊系统,其特征在于,还包括报告推送单元,所述报告推送单元用于将所述预问诊报告至少推送给医生。
7.预问诊方法,其特征在于,包括如下步骤:
(1)由患者选择是否初诊,如是,则继续至步骤(2),如否,则跳至步骤(3);
(2)向初诊患者收集初始就医信息;
(3)至少通过文字和图片两种输入信息向复诊患者收集前次就诊的信息和病程发展信息。
8.根据权利要求7所述的预问诊方法,其特征在于,还包括如下步骤:
(4)根据步骤(2)或步骤(3)收集到的信息生成预问诊报告,并将所述预问诊报告推送给医患双方。
9.根据权利要求7或8所述的预问诊方法,其特征在于,步骤(3)中所述病程发展信息包括本次拟就诊时的最新症状、服药情况和前次治疗后的症状变化情况,该最新症状根据前次就诊的症状自动产生,并由患者从中选择与自身吻合的症状。
10.根据权利要求9所述的预问诊方法,其特征在于,所述前次就诊的症状识别自患者上传的病历图片或来自患者的文字输入。
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---|---|
CN (1) | CN110689934A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111564194A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-21 | 广州仟金方网络科技有限公司 | 一种优化就诊过程的方法 |
CN112541085A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-23 | 北京左医科技有限公司 | 问卷的结构化方法、问卷的结构化装置及存储介质 |
CN112700831A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-23 | 北京左医科技有限公司 | 基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102663847A (zh) * | 2012-04-17 | 2012-09-12 | 苏州风采信息技术有限公司 | 一种医疗自助服务站系统 |
CN109378077A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-02-22 | 北京康夫子科技有限公司 | 诊前病史采集方法及执行该方法的机器可读存储介质 |
CN109872784A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-06-11 | 平安科技(深圳)有限公司 | 智能病历生成方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
CN110176313A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-27 | 上海依智医疗技术有限公司 | 一种预问诊方法和系统 |
US20190267134A1 (en) * | 2018-02-27 | 2019-08-29 | II Stanley G. Van Meter | System and Method for the Specialized Delivery of Telemedicine Services |
-
2019
- 2019-09-09 CN CN201910866187.6A patent/CN110689934A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102663847A (zh) * | 2012-04-17 | 2012-09-12 | 苏州风采信息技术有限公司 | 一种医疗自助服务站系统 |
US20190267134A1 (en) * | 2018-02-27 | 2019-08-29 | II Stanley G. Van Meter | System and Method for the Specialized Delivery of Telemedicine Services |
CN109378077A (zh) * | 2018-08-13 | 2019-02-22 | 北京康夫子科技有限公司 | 诊前病史采集方法及执行该方法的机器可读存储介质 |
CN109872784A (zh) * | 2019-01-14 | 2019-06-11 | 平安科技(深圳)有限公司 | 智能病历生成方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
CN110176313A (zh) * | 2019-05-29 | 2019-08-27 | 上海依智医疗技术有限公司 | 一种预问诊方法和系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111564194A (zh) * | 2020-05-09 | 2020-08-21 | 广州仟金方网络科技有限公司 | 一种优化就诊过程的方法 |
CN112541085A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-23 | 北京左医科技有限公司 | 问卷的结构化方法、问卷的结构化装置及存储介质 |
CN112541085B (zh) * | 2020-12-07 | 2021-08-24 | 北京左医科技有限公司 | 问卷的结构化方法、问卷的结构化装置及存储介质 |
CN112700831A (zh) * | 2021-01-06 | 2021-04-23 | 北京左医科技有限公司 | 基于患者病历信息的医生辅助诊断方法及系统 |
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