CN111261272A - 一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，系统包括应用层、应用数据层和基础平台层；基础平台层用于从医院系统中获取患者实时的信息档案，信息档案包括患者信息及治疗计划；并从信息档案中提取患者队列管理需要的治疗日期、治疗科室和注意事项；应用数据层用于根据所述治疗日期和治疗科室填充到患者队列中；应用层用于对患者队列进行排序和展示，展示时，显示有各患者所对应的关键信息提示；其有益效果是：通过获取患者的信息及治疗计划，填充到患者队列中，避免了因人为因素造成疏漏，同时也对患者的关键信息进行主动信息提示，避免可能出现的误操作，提高处理效率，从而帮助现场医务人员更好的为患者提供治疗。
Description
技术领域
本发明涉及患者队列技术领域，具体涉及一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统。
背景技术
医院的治疗室每天要接待非常的多的患者，这些患者有些是每天都要接受治疗的，也有危急患者临时进行治疗的，为保证治疗室的持续、高效、稳定的运转，不同科室和作用的治疗室都有一套患者排队的规定，但是这些排队规定，往往需要治疗室工作人员人工确认和应急调整，影响效率。
传统的医院治疗室患者队列管理系统中，主要通过患者和相关医务工作人员沟通确认大体的治疗时间，然后具体负责的医生汇总之后统一进行队列排序，最后再把排列好的时间通知每一位患者。
传统的医院治疗室患者队列的管理，主要是由医师或者具体治疗医务人员根据治疗计划提前口头或者电话等方式与患者进行沟通，确认治疗的大体时间(如上午或者下午)，将每天每个治疗需要治疗的患者信息整合并录入队列管理系统之后，治疗室负责队列管理的人员依照预约先后，或治疗当天患者来的顺序确认患者具体治疗顺序和时间，对管理系统中的队列进行再次调整。
在治疗当天，根据系统排出的患者名单依次叫号，当上一个患者治疗完后，负责叫号的医务人员操作系统呼叫下一位患者。如果有特殊情况患者临时更改治疗时间，则在系统上直接更改患者的顺序，该患者直接为顺位下一位患者。
因此，现有技术中方案存在以下不足：
1、队列需要手动管理；
每天治疗室有大量需要治疗的患者，而患者的队列管理却需要医师进行手动管理排序，大大降低工作效率，同时也容易造成失误；
2、没有关键信息提醒；
传统的患者队列中没有对一些患者的关键信息(如性别、是否需要消毒等)进行主动提示，导致在一些情况下可能误操作，如在该患者治疗后没有对治疗床进行消毒，这些关键信息能够帮助现场医务人员更好的为患者提供治疗；
3、管理不精细；
现有的患者队列管理由于很多都采用了人为干预、人为调整管理的方式，导致在实际管理中不精细，具体表现在患者排队随意、可能会排很长时间队、未等上一位患者出治疗室就进去、整体管理效率低等方面；尤其是其中一些情况可能会造成患者对现场医务人员的误会甚至是投诉，如未等现场管理人员呼叫就闯进治疗室的患者会造成正在治疗室中的患者隐私泄露。
发明内容
本发明的发明目的在于：提供了一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，以克服现有技术中因人为因素造成疏漏和信息缺失造成的效率低下的缺陷。
第一方面：一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，所述系统包括应用层、应用数据层和基础平台层；
所述基础平台层用于：
从医院系统中获取患者实时的信息档案，所述信息档案包括患者信息及治疗计划；
并从所述信息档案中提取患者队列管理需要的关键信息，所述关键信息包括治疗日期、治疗科室和注意事项；
所述应用数据层用于接收所述患者信息和关键信息；
并根据所述治疗日期和治疗科室填充到患者队列中，其中，所述患者队列包括队列列表；
所述应用层用于对所述患者队列进行处理，以对所述队列列表进行排序和展示，展示时，显示有各患者所对应的关键信息提示。
作为本申请一种可选的实施方式，所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，还包括数据存储层，所述数据存储层用于将各层所涉及和产生的数据进行存储。
作为本申请一种可选的实施方式，所述基础平台层还用于：
对所有的所述患者信息和治疗计划中的信息进行类比比较，以得到比较结果，所述比较结果包括各患者对应的典型关键信息和患者类型；
将所述各患者对应的典型关键信息按预设的规则进行标记以得到标记患者，并根据各患者对应的所述标记进行自动搜集和学习训练，其中，自动搜集的范围为所述数据存储层中的数据，学习训练的方式为类比学习；
当再次有与所述患者类型相同的患者更新时，根据所述自动搜集和学习训练的结果提取更新患者的关键信息，同时也将相应的注意事项和医务人员所需的操作内容进行关联。
作为本申请一种可选的实施方式，所述应用层包括患者队列管理、关键信息提示和自动化处理；
所述患者队列管理用于对所述队列列表进行排序和展示；
所述关键信息提示用于展示时，显示各患者所对应的关键信息提示；
所述自动化处理用于根据所述治疗计划，自动将固定日期治疗的患者添加进所述患者队列，然后依据时间进行排序。
作为本申请一种可选的实施方式，在对所述患者队列中的队列列表确认后，才将所述队列列表发送至患者的客户端以进行数据更新。
作为本申请一种可选的实施方式，所述患者队列还根据获取的外部指令对所述队列列表进行调整管理，其中，所述外部指令通过输入设备操作所得。
采用上述技术方案，具有以下优点：本发明提出的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，通过获取患者的信息及治疗计划，填充到患者队列中，避免了因人为因素造成疏漏，将医务人员从繁重的患者队列管理工作中解脱出来，同时也对患者的关键信息进行主动信息提示，避免可能出现的误操作，以及减少临时准备所花费的时间，提高处理效率，从而帮助现场医务人员更好的为患者提供治疗。
附图说明
图1是本发明实施例所提供的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统的系统框图；
图2是本发明实施例所提供的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统的网络架构图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的具体实施例，应当注意，这里描述的实施例只用于举例说明，并不用于限制本发明。在以下描述中，为了提供对本发明的透彻理解，阐述了大量特定细节。然而，对于本领域普通技术人员显而易见的是：不必采用这些特定细节来实行本发明。在其他实例中，为了避免混淆本发明，未具体描述公知的电路，软件或方法。
在整个说明书中，对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例”或“示例”的提及意味着：结合该实施例或示例描述的特定特征、结构或特性被包含在本发明至少一个实施例中。因此，在整个说明书的各个地方出现的短语“在一个实施例中”、“在实施例中”、“一个示例”或“示例”不一定都指同一实施例或示例。此外，可以以任何适当的组合和、或子组合将特定的特征、结构或特性组合在一个或多个实施例或示例中。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的示图都是为了说明的目的，并且示图不一定是按比例绘制的。
下面结合附图，对本发明作详细的说明。
参考图1所示，一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，所述系统包括应用层、应用数据层和基础平台层。
所述基础平台层用于：
从医院系统中获取患者实时的信息档案，所述信息档案包括患者信息及治疗计划；
并从所述信息档案中提取患者队列管理需要的关键信息，所述关键信息包括治疗日期、治疗科室和注意事项。
具体地，所述医院系统包括医院HIS系统(Hospital Information System，医院信息系统)和医院RIS系统(Radiology Information System，放射科信息管理系统)，所述患者信息包括姓名、性别、出生日期；信息档案中还包括安排的治疗科室、治疗日期和相应注意事项等关键信息；
进一步地，从图1可以看出，所述基础平台层包括.Net Core、虚拟智能医疗平台(即VI医疗平台)和信息提取模块，前文描述均为所述信息提取模块实现；
即基于.Net Core的ASP.Net Core Web应用开发框架实现所有客户端，搭建一套能够实现跨平台应用的患者队列管理与信息展示的应用，同时为了保证系统所有通讯过程和存储数据安全，所有数据内容采用基于RSA 128的非堆成加密方法进行全局加密，这样使得本系统的实现更加安全和便利；
所述虚拟智能医疗平台是以虚拟现实、增强现实、混合现实等全息技术、人工智能与大数据等技术为基础构建的医疗平台，用于辅助和指导有创、微创、无创临床诊断和治疗过程，可应用于包括但不限于外科、内科、放疗科、介入科等领域，通过该平台的加入，使得本系统的数据来源更加丰富和全面。
所述应用数据层用于接收所述患者信息和关键信息；
并根据所述治疗日期和治疗科室填充到患者队列中，其中，所述患者队列包括队列列表。
具体地，所述应用数据层包括病人信息、患者队列和关键信息，其中，所述病人信息即为前文所述的患者信息。
所述应用层用于对所述患者队列进行处理，以对所述队列列表进行排序和展示，展示时，显示有各患者所对应的关键信息提示。
具体地，所述应用层包括患者队列管理、关键信息提示和自动化处理；
所述患者队列管理用于对所述队列列表进行排序和展示；
所述关键信息提示用于展示时，显示各患者所对应的关键信息提示，其中，所述关键信息提示具体包括：在对医务人员展示所述队列队列的同时，当前治疗患者和下一治疗患者的关键信息将在界面进行显示，其中需要参与治疗的医务人员重点注意的信息会着重标注，并将针对此信息需要正确操作的内容也进行显示，如果医务人员需要查看即可查看详细内容；
所述自动化处理用于根据所述治疗计划，自动将固定日期治疗的患者添加进所述患者队列，然后依据时间进行排序；进而使得整个系统实现了自动化，能够尽量减少人为主观判断的影响，避免人为因素造成的错误。
通过上述方案，通过获取患者的信息及治疗计划，填充到患者队列中，避免了因人为因素造成疏漏，将医务人员从繁重的患者队列管理工作中解脱出来，同时也对患者的关键信息进行主动信息提示，避免可能出现的误操作，以及减少临时准备所花费的时间，提高处理效率，从而帮助现场医务人员更好的为患者提供治疗。
进一步地，在实施时，所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，还包括数据存储层，所述数据存储层用于将各层所涉及和产生的数据进行存储。
具体地，所述数据存储层包括数据库、Entity缓存和分布式文件存储，这些均为现有技术的成熟应用，在此不再赘述；在前述实施例的基础上，将产生的数据(即患者的所有信息)进行本地化存储；或者为，本地只存储患者的名单列表(即队列列表)，不存储患者的所有信息，每次需要患者信息通过服务端从医院的HIS与RIS系统再次获取，减少不必要的硬盘存储空间浪费。
进一步地，为了更好地实现患者关键信息的提取和注意事项内容的提示，避免传统的管理过程中需要对关键信息查询，所述基础平台层中的信息提取模块还用于：
对所有的所述患者信息和治疗计划中的信息进行类比比较，以得到比较结果，所述比较结果包括各患者对应的典型关键信息和患者类型；
将所述各患者对应的典型关键信息按预设的规则进行标记以得到标记患者，并根据各患者对应的所述标记进行自动搜集和学习训练，其中，自动搜集的范围为所述数据存储层中的数据，学习训练的方式为类比学习；
当再次有与所述患者类型相同的患者更新时，根据所述自动搜集和学习训练的结果提取更新患者的关键信息，同时也将相应的注意事项和医务人员所需的操作内容进行关联。
具体地，为了便于理解上述实施过程，下面以具体事例来说明机器学习的原理，机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。例如，水果识别的机器学习，从人类的学习行为角度来讲，过程为：父母教小孩认识东西，以西瓜为例，会对着一个西瓜告诉孩子“这是西瓜”，下次看到西瓜，会询问孩子这是什么，若不能正确回答，则继续进行学习训练(即还会继续提醒他“这是西瓜”)，直到当孩子遇到西瓜，能自己认出这是西瓜为止，这就是一个学习的过程；同理，机器学习的过程与之类似，具体于本申请的方案而言，作为机器学习系统的管理者需要给系统一个训练集，这个训练集中包含许多同类型的信息，然后系统将从中找到类比关系(即预设的规则)，直到系统看到一个标志能够回应这个标志对应的目标为止，如系统看到患者为女性，回应为注意更衣时间。
当获取患者信息和治疗计划后，将其中每项信息进行分类并记录关系，如：性别—女性，皮肤感染—有；医师会根据病人的具体情况做出一定的注意事项提醒在所述信息档案中，如：患者为女性，应当注意更衣时间，患者有皮肤感染，应注意消毒等。当系统收集到这些信息后，会将这些信息记录到机器学习的训练集，机器学习的系统会根据已有信息进行类比，下次遇到标记为女性的患者时，系统会自动做出“应注意更衣时间”的提醒，或其他相关提醒。
从而将医师在治疗计划中提到的该患者治疗中应注意问题(如治疗完毕后是否应消毒)与患者病例信息进行匹配模式学习，当训练集足够充足后，本系统将能够自动提出该患者的治疗注意事项，为现场治疗的医务人员提供该患者的关键信息，免去查看病例并分析的时间，同时也能够避免发生一些失误。
进一步地，本系统对患者的时间进行精细化管理，包括患者的预约治疗时间、患者的排队时间控制以及患者何时该进入治疗室都将严格精细化管理；在对所述患者队列中的队列列表确认后，才将所述队列列表发送至患者的客户端以进行数据更新。
具体地，所述确认通过外部设备的命令所得；例如，治疗室负责人员应对所述队列列表进行确认；参照图1所示，患者的客户端即为终端平台层，包括PC、手机和平板电脑，患者在打开网页或APP之后输入自己信息即可看到自己的具体治疗时间，患者只需根据规定按时到达治疗等候治疗即可，这样可以极大的节省患者等候的时间，同时也减少了治疗室排队造成的人员拥挤等问题，通过在治疗室的门口将对下一位患者是否可以进入治疗室进行提示，在治疗室准备好之后才会对下一位患者显示可进入信息，这样可避免因误闯治疗室造成的患者隐私泄露问题。
参照图2所示，本发明通过云端架构服务器，服务器包括文件服务器、逻辑服务器和数据服务器，三种服务器为常规应用，在此不做赘述，客户端与服务器端的连接根据不同的平台可通过三种方式实现；一是PC类有以太网接口的，可通过接入互联网的路由器进行连接；二是手机和部分具备移动通信能力的平板电脑，可通过4G或5G接入移动通信网络进行连接；三是手机、平板电脑等设备，可通过WLAN无线网络进行连接；通过提供的多种网络连接方式大大提升了系统的普适性和即时性；
需要说明的是，前文描述以层级结构的方式对本申请的实施方式进行了说明，而层次结构的内容包括了客户端和服务端两部分，其中，应用时，可将所述患者队列管理、关键信息提示部署在客户端中，可将应用层的自动化处理、应用数据层、基础平台层和数据存储层部署在服务端中；
其中，系统的网络通信部分也可全部使用基于RESTful规范的HTTP应用层协议；使用该通信协议可以避免UDP/IP长连接带来的带宽压力以及网络不稳定带来的卡顿问题，并且HTTP通信协议本身具备非常好的稳定性；但是HTTP通信协议的灵活性没有UDP/IP好，后期功能性扩展没有UDP/IP好；实际应用时，可根据不同的情况进行协议的选择，在此不做限制。
进一步地，为了更加灵活的实现对队列进行管理，所述患者队列还根据获取的外部指令对所述队列列表进行调整管理，其中，所述外部指令通过输入设备操作所得。
具体地，输入设备包括鼠标、键盘、交互设备等设备，在患者未按时到达治疗室等候接受治疗等情况时，现场医务人员也可根据具体情况手动对队列进行调整管理，以更加贴近实际的应用情况。
实际应用时，可将本实施例的方案应用到包括但不限于外科、内科、放疗科、介入科等领域。
本发明技术方案充分利用自动化处理和机器学习等技术的有点，将医务人员从繁重的患者队列管理工作中解脱出来，同时也对传统的管理过程中关键信息查询进行了自动化处理，又极大的减少了医务人员的重复工作，让他们能够更好的投入治疗中；本发明技术方案还为患者提供了直通的队列信息查询和展示，让患者极大的减少了治疗室外的排队时间和等候时间，让患者能够又更多时间去休息，而不是无用等待，在精细化管理之后治疗室的整体工作效率将有极大的提升，让更多的患者得到治疗体验的提升。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (6)
1.一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，其特征在于，所述系统包括应用层、应用数据层和基础平台层；
所述基础平台层用于：
从医院系统中获取患者实时的信息档案，所述信息档案包括患者信息及治疗计划；
并从所述信息档案中提取患者队列管理需要的关键信息，所述关键信息包括治疗日期、治疗科室和注意事项；
所述应用数据层用于接收所述患者信息和关键信息；
并根据所述治疗日期和治疗科室填充到患者队列中，其中，所述患者队列包括队列列表；
所述应用层用于对所述患者队列进行处理，以对所述队列列表进行排序和展示，展示时，显示有各患者所对应的关键信息提示。
2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，其特征在于，还包括数据存储层，所述数据存储层用于将各层所涉及和产生的数据进行存储。
3.根据权利要求2所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，其特征在于，所述基础平台层还用于：
对所有的所述患者信息和治疗计划中的信息进行类比比较，以得到比较结果，所述比较结果包括各患者对应的典型关键信息和患者类型；
将所述各患者对应的典型关键信息按预设的规则进行标记以得到标记患者，并根据各患者对应的所述标记进行自动搜集和学习训练，其中，自动搜集的范围为所述数据存储层中的数据，学习训练的方式为类比学习；
当再次有与所述患者类型相同的患者更新时，根据所述自动搜集和学习训练的结果提取更新患者的关键信息，同时也将相应的注意事项和医务人员所需的操作内容进行关联。
4.根据权利要求1所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，其特征在于，所述应用层包括患者队列管理、关键信息提示和自动化处理；
所述患者队列管理用于对所述队列列表进行排序和展示；
所述关键信息提示用于展示时，显示各患者所对应的关键信息提示；
所述自动化处理用于根据所述治疗计划，自动将固定日期治疗的患者添加进所述患者队列，然后依据时间进行排序。
5.根据权利要求4所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，其特征在于，在对所述患者队列中的队列列表确认后，才将所述队列列表发送至患者的客户端以进行数据更新。
6.根据权利要求5所述的一种基于虚拟智能医疗平台的患者队列管理系统，其特征在于，所述患者队列还根据获取的外部指令对所述队列列表进行调整管理，其中，所述外部指令通过输入设备操作所得。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| 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 |
Application publication date: 20200609 |
|
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