CN112037875B - 智能诊疗数据处理方法、设备、装置及存储介质 - Google Patents

智能诊疗数据处理方法、设备、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及人工智能，提供一种智能诊疗数据处理方法、设备、装置及计算机可读存储介质，应用于智慧城市的智慧医疗领域中，包括：从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例；根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访。本发明能够解决现有技术中，医患之间的沟通效率低、医生工作量大、诊后回访效果差等问题。

Description

智能诊疗数据处理方法、设备、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及人工智能，尤其涉及一种智能诊疗数据处理方法、设备、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
患者就医问题存在很多隐患。特别是在很多大城市就医，很多患者由于在有限的就诊时间内无法完整讲述自己的病症，医患之间的沟通效率大大降低，医生和护士工作压力日益增大，患者就医体验差；而诊后服务并没有实质性解决患者对于病症相关的疑惑。
目前的诊前问诊平台大多以问卷调查的形式在线上和线下展开，对患者并不友好，很多患者也会因个别不清楚的问题和繁琐的点击操作不配合问诊，导致诊前问诊平台的效果大打折扣；而诊中医生书写电子病历的工作量很大；诊后一般由人工根据病例信息对患者进行回访，效率低，而且回访效果不好。
发明内容
基于上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种智能诊疗数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于，通过覆盖诊前、诊间、诊后的人工智能技术，减少医患沟通成本、提高患者就诊效率、减少医生书写电子病历的工作量；对患者定期诊后自动跟踪回访，对患者的恢复情况结构化存储，提高智能诊断的正确率。
第一方面，为实现上述目的，本发明提供一种智能诊疗数据处理方法，该方法包括：
从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，所述诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动与所述预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，所述病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
将医生诊断结果加载至所述结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，所述医生诊断结果包括病情等级；
根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访。
第二方面，为实现上述目的，本发明还提供一种电子设备，该电子设备包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有智能诊疗数据处理程序，所述智能诊疗数据处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，所述诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动与所述预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，所述病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
将医生诊断结果加载至所述结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，所述医生诊断结果包括病情等级；
根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访。
第三方面，为实现上述目的，本发明还提供一种智能诊疗数据处理装置，所述装置包括：
调取单元，用于从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，所述诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动指令单元，用于启动与所述预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，所述病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
结构化诊前病例生成单元，用于将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
门诊电子病例生成单元，用于将医生诊断结果加载至所述结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，所述医生诊断结果包括病情等级；
回访单元，用于根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访。
第四方面，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有智能诊疗数据处理程序，所述智能诊疗数据处理程序被处理器执行时，实现如上所述的智能诊疗数据处理方法中的任意步骤。
本发明提出的智能诊疗数据处理方法、装置及计算机可读存储介质，通过从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例；根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访，整个过程覆盖诊前、诊间、诊后；通过人工智能技术减少医患沟通成本、提高患者就诊效率；在完成诊前问诊采集后可直接完成挂号操作，减少患者去医院挂号的时间，排队挂号问题得到很大的减缓；通过结构化诊前病例能够快速生成门诊电子病历，减少医生书写电子病历的工作量；对患者诊后定期自动跟踪回访，回访效果好，对患者的恢复情况结构化存储，提高智能诊断的正确率。
附图说明
图1为本发明智能诊疗数据处理方法较佳实施例的流程图；
图2为本发明智能诊疗数据处理方法较佳实施例的应用环境示意图；
图3为图2中智能诊疗数据处理程序较佳实施例的模块示意图。
图4为本发明智能诊疗数据处理方法对应的系统逻辑图。
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
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供一种智能诊疗数据处理方法。参照图1所示，为本发明智能诊疗数据处理方法较佳实施例的流程图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。
在本实施例中，智能诊疗数据处理方法包括：步骤S110-步骤S150。
步骤S110，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息。
具体的，按照科室类别，预设科室病例模板，并存储于病例模板库。可根据实际情况按照科室的大分类预设科室病例模板；如：预设内科病例模板、预设外科病例模板、预设儿科病例模板等；也可以按照科室的细分类预设科室病例模板；如：预设心内科病例模板、预设呼吸内科病例模板、预设消化内科病例模板等。
通过语音或者文字输入的方式，先由咨询者发出诊前咨询信息，如：“我最近出现了肚子疼、胃酸、恶心等情况”或者“我肚子和胃不舒服”等，处理器根据这些带有初步症状信息的诊前咨询信息，从病例模板库中确定出相应的预设科室病例模板，根据上述所举例子，处理器从病例模板库中确定预设消化内科病例模板；同时通过语音或文字的提示，请咨询者确认是否在线挂号，如：“根据您完成的病历内容，我们建议您挂消化内科，请确认是否前往挂号页面进行挂号”或“请您确定是否在线挂号”或“您在线挂号吗”；若咨询者给出挂号确认信息，如“是”、“好”、“行”等肯定性的答复时，处理器将确定的预设消化内科病例模板调出，如果咨询者给出否定的答复或者在预设时间内，如5分钟，没有做出相应的回复，则处理器取消对确定的预设消化内科病例模板的下步处理，咨询者可以现场排队挂号。
作为本发明的一个优选方案，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板之前，还包括：
根据诊前咨询页面登录信息，生成智能语音咨询模式和手动填写咨询模式的选择命令；
根据选择命令的选择结果，开启相应的咨询模式。
具体的，诊前咨询可以通过从安装在医院大厅的自助终端设备上登录智能诊前问诊页面完成；也可以通过咨询者手机扫码医院官方公众号来登录智能诊前问诊页面完成；无论上述哪种方式，当登录到咨询页面时，处理器获取诊前咨询页面登录信息，自动生成智能语音咨询模式和手动填写咨询模式的选择命令，智能语音咨询模式和手动填写咨询模式可适用于不同的年龄段患者，智能语音咨询模式对于年龄大的患者尤为适用。咨询者按照自身需要，根据该选择命令从智能语音咨询模式和手动填写咨询模式中进行选择，按照咨询者选择的模式进行之后的诊前问诊操作。为了更方便年龄大的患者使用，选择命令优选为语音形式的命令。
当咨询者选择生成智能语音咨询模式时，则开启全程智能语音咨询模式；当选择手动填写咨询模式时，则开启全程文字填写模式。
作为本发明的一个优选方案，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板，包括：
当选择命令为生成智能语音咨询模式时，收集语音模式的诊前咨询信息；
通过语音识别技术，从语音模式的诊前咨询信息中识别出与预设相关信息匹配的关键信息；
从病例模板库中确定出与关键信息相匹配的预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板，同时生成确认挂号指令；其中，待选预设科室病例模板预先与确认挂号指令关联；
根据接收到的对确认挂号指令回复的挂号确认信息，从病例模板库中调取待选预设科室病例模板。
具体的，当咨询者选择生成智能语音咨询模式时，处理器接收到生成智能语音咨询模式的信息，触发智能语音咨询模式。为了提醒咨询者开始咨询，通过发送语音提示的方式对咨询者进行提醒，例如：“您需要什么帮助”或“您需要什么咨询”或“请描述您的问题”等语音提示信息。
通过语音收集装置，例如，手机话筒、外置话筒等，收集咨询者的诊前咨询信息，通过预设相关信息，从诊前咨询信息中识别出关键信息，其中，预设相关信息为一些人体的病症关键词，例如；肚子疼、胃酸、恶心等，这些病症关键字可以预先采集储存，通过语音识别技术识别出咨询者的诊前咨询信息中的这些病症关键词作为关键信息，其中，语音识别技术为常用技术，在此不再赘述。
关键信息与预设科室病例模板匹配，例如，上述的肚子疼、胃酸、恶心等关键信息与消化内科的病例模板预先匹配，则可以确定出该咨询者应该挂号的科室，以及从病例模板库中确定出预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板；待选预设科室病例模板被确定的同时，生成确认挂号指令，由咨询者确认是否进行挂号。
其中，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板，还包括：
当选择命令为生成手动填写咨询模式时，调取预设诊前调查表；其中，预设诊前调查表包括：初步症状描述输入框和挂号确认选择钮；
提取初步症状描述输入框内的文字关键字；
从病例模板库中确定出与文字关键字相匹配的预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板；
根据对挂号确认选择钮做出的挂号确认选择，生成挂号确认信息；
根据挂号确认信息，从病例模板库中调取待选预设科室病例模板。
具体的，预设诊前调查表，当咨询者选择手动填写咨询模式时，处理器调取预设诊前调查表，咨询者通过手动输入的方式，将初步症状以文字的形式写入初步症状描述输入框中，处理器根据初步症状描述输入框的字关键字，从病例模板库中确定出与文字关键字相匹配的预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板；同时根据咨询者对挂号确认选择钮做出的挂号确认选择，生成挂号确认信息，从病例模板库中调取待选预设科室病例模板。
步骤S120，启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令。
具体的，当咨询者确定在线挂号时，调出预设科室病例模板，自动启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令，从而进一步完善预设科室病例模板。其中，病患个人咨询指令为待诊断的病人的基本信息填写指令，其中，患者姓名指令和联系方式指令为必填指令，用于分辨患者，和后续的诊后服务，例如：“请填写您的姓名”和“请填写您的联系方式”等，当然还可包括其它的病患个人咨询指令，例如，年龄指令，症状时间填写指令、病史指令等便于医生诊断病情的指令，可根据需要选择性设定。
作为本发明的一个优选方案，预设科室病例模板预先匹配有语音模式的病患个人咨询指令和文字模式的病患个人咨询指令；
当选择命令为生成智能语音咨询模式时，启动语音模式的病患个人咨询指令；
当选择命令为生成手动填写咨询模式时，启动文字模式的病患个人咨询指令。
具体的，预设科室病例模板匹配有两种模式的病患个人咨询指令，根据咨询者对选择命令做出的选择，开启相应模式的病患个人咨询指令。当咨询者选择智能语音咨询模式时，启动语音模式的病患个人咨询指令；当咨询者选择生成手动填写咨询模式时，启动文字模式的病患个人咨询指令。
步骤S130，将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例。
具体的，收集咨询者对病患个人咨询指令的回复信息，从回复信息中提取关键字词，将关键字词以文字的形式加载至预设科室病例模板，从而生成结构化诊前病例，将结构化诊前病例发送给相应的科室。
作为本发明的一个优选方案，将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例，包括：
当启动语音模式的病患个人咨询指令时，从收集的语音模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键信息，并将关键信息转换成文字加载至预设科室病例模板；
当启动文字模式的病患个人咨询指令时，从获取的文字模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键字词，加载至预设科室病例模板。
具体的，由于病患个人咨询指令有两种模式，所以咨询者根据病患个人咨询指令的模式选择回答的方式，例如，当启动语音模式的病患个人咨询指令时，通过语音的方式向咨询者发出指令性的问题，咨询者也通过语音的方式对问题进行回复，由于语音回复可能是句子或者是一段话，所以，只需要提取其中的关键信息即可，例如：“我的名字是某某某”则，根据语音识别技术，识别出“名字”后面的文字“某某某”作为关键信息，转化成文字后，加载至预设科室病例模板，进一步的，为了确保转化的文字不会出现错误，例如，同音字，可以再向咨询者发送确认信息，例如“您的名字为王一，其中，王为姓氏中的王，一为大写数字一”等。其中，关于语音识别技术和语音转化为文字的技术，在此不作赘述。
当启动文字模式的病患个人咨询指令时，则将预设科室病例模板以页面的形式，由咨询者直接在页面进行填写病患个人咨询指令的回复信息即可。
作为本发明的一个优选方案，在启动语音模式的病患个人咨询指令的过程中，还包括：
通过声纹识别技术，根据语音模式的病患个人咨询指令的回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄；
将咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表进行比对，从预设咨询年龄阈值表中获取相应的预设咨询年龄阈值，其中，每个预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则；
根据与相应的预设咨询年龄阈值匹配的咨询指令音量调节规则，调节语音模式的病患个人咨询指令的音量。
具体的，通过声纹识别技术，根据咨询者回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄，将咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表比对，选出咨询者的年龄所属的预设咨询年龄阈值，每个预设咨询年龄阈值均匹配有咨询指令音量调节规则。为了更好的理解，举例说明如下：
预先对人年龄进行划分年龄段，例如：18岁以下、18-40岁、40-60岁、60岁以上等划分作为预设咨询年龄阈值表，每个年龄段的预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则，其中，咨询指令音量调节规则，例如，60岁以上的，在回复信息中出现1次带有“什么意思”、“听不懂”等疑惑信息时，则将咨询指令音量大小和语速进行放大至N倍和放慢至M。咨询指令音量调节规则可根据实际情况确定。
步骤S140，将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，医生诊断结果包括病情等级。
具体的，获取医生的诊断结果，将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，其中，医生的诊断结果可由医生输入至结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中医生需要根据患者情况对患者的病情做出病情等级评估，便于后续的诊后服务。
步骤S150，根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访。
具体的，每个科室的门诊电子病例都匹配有相应的预设回访规则，例如，消化内科的门诊电子病例，根据医生的诊断患者为二级病情，则根据预设回访规则中的消化内科的二级病情对患者进行回访。
作为本发明的一个优选方案，预设回访规则存储于区块链中，根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访，包括：
根据门诊电子病例的所属科室类别，获取与门诊电子病例相匹配的预设回访规则；其中，每个类别的科室均匹配有相应的预设回访规则；
将门诊电子病例中患者的病情等级与预设回访规则中的病情等级阈值进行比对，获取与门诊电子病例中患者的病情等级相应的病情等级阈值，作为所属病情等级阈值；其中，预设回访规则包括的病情等级阈值和与病情等级阈值相匹配的回访频次；
获取与所属病情等级阈值相匹配的回访频次，作为执行回访频次；
根据门诊电子病例中的患者姓名和联系方式，按照执行回访频次对门诊电子病例中的患者进行回访。
具体的，门诊电子病历形成后，根据门诊电子病例的所属科室类别进行储存，并获取与门诊电子病例的所属科室类匹配的预设回访规则，将该门诊电子病例中的病情等级与预设回访规则中的病情等级阈值比对，从预设回访规则中获取相应的病情等级阈值，作为所属病情等级阈值，并获取与所属病情等级阈值匹配的回访频次，然后通过门诊电子病例中记载的患者姓名和联系方式对患者按照执行回访频次进行回访。
其中，回访频次按照患者的病情等级设定，例如严重的病人为一级病情，则回访次数为一周回访一次，轻微患者为三级病情，则可以一个月回访一次。
为了对患者的康复情况进行管理，在根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访后，还包括：
将回访信息记录至门诊电子病例，得到病例档案。
为了回访效果更好，根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访，包括智能语音回访和文字信息回访。本方案属于智慧医疗领域，通过本方案能够推动智慧城市的建设。
本发明提供的智能诊疗数据处理方法，应用于一种电子设备1。参照图2所示，为本发明智能诊疗数据处理方法较佳实施例的应用环境示意图。
在本实施例中，电子设备1可以是服务器、智能手机、平板电脑、便携计算机、桌上型计算机等具有运算功能的终端设备。
该电子设备1包括：处理器12、存储器11、网络接口13及通信总线14。
存储器11包括至少一种类型的可读存储介质。至少一种类型的可读存储介质可为如闪存、硬盘、多媒体卡及卡型存储器11等的非易失性存储介质。在一些实施例中，可读存储介质可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的硬盘。在另一些实施例中，可读存储介质也可以是电子设备1的外部存储器11，例如电子设备1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(FlashCard)等。
在本实施例中，存储器11的可读存储介质通常用于存储安装于电子设备1的智能诊疗数据处理程序10等。存储器11还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行智能诊疗数据处理程序10等。
网络接口13可选地可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该电子设备1与其它电子设备之间建立通信连接。
通信总线14用于实现上述这些组件之间的连接通信。
图2仅示出了具有组件11-14的电子设备1，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。
可选地，该电子设备1还可以包括摄像装置，摄像装置既可以是电子设备1的一部分，也可以独立于电子设备1。在一些实施例中，电子设备1为智能手机、平板电脑、便携计算机等具有摄像头的终端设备，则摄像装置即为电子设备1的摄像头。在其他实施例中，电子设备1可以为服务器，摄像装置独立于该电子设备1、与该电子设备1通过有线或者无线网络连接。例如，该摄像装置安装于特定场所，如办公场所、监控区域，对进入该特定场所的目标进行实时拍摄得到实时图像，通过网络将拍摄得到的实时图像传输至处理器12。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以包括输入单元比如键盘(Keyboard)、语音输入装置比如麦克风(microphone)等具有语音识别功能的设备、语音输出装置比如音响、耳机等，可选地用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
可选地，该电子设备1还可以包括显示器，显示器也可以称为显示屏或显示单元。在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)触摸器等。显示器用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
可选地，该电子设备1还包括触摸传感器。该触摸传感器所提供的供用户进行触摸操作的区域称为触控区域。此外，这里的触摸传感器可以为电阻式触摸传感器、电容式触摸传感器等。而且，触摸传感器不仅包括接触式的触摸传感器，也可包括接近式的触摸传感器等。此外，触摸传感器可以为单个传感器，也可为例如阵列布置的多个传感器。
此外，该电子设备1的显示器的面积可以与所述触摸传感器的面积相同，也可以不同。可选地，将显示器与所述触摸传感器层叠设置，以形成触摸显示屏。该装置基于触摸显示屏侦测用户触发的触控操作。
可选地，该电子设备1还可以包括射频(Radio Frequency，RF)电路，传感器、音频电路等等，在此不再赘述。
在图2所示的设备实施例中，作为一种计算机存储介质的存储器11中可以包括操作系统以及智能诊疗数据处理程序10；处理器12执行存储器11中存储的智能诊疗数据处理程序10时实现如下步骤：
步骤S110，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
步骤S120，启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
步骤S130，将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
步骤S140，将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，医生诊断结果包括病情等级；
步骤S150，根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访。
作为本发明的一个优选方案，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板之前，还包括：
根据诊前咨询页面登录信息，生成智能语音咨询模式和手动填写咨询模式的选择命令；
根据选择命令的选择结果，开启相应的咨询模式。
作为本发明的一个优选方案，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板，包括：
当选择命令为生成智能语音咨询模式时，收集语音模式的诊前咨询信息；
通过语音识别技术，从语音模式的诊前咨询信息中识别出与预设相关信息匹配的关键信息；
从病例模板库中确定出与关键信息相匹配的预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板，同时生成确认挂号指令；其中，待选预设科室病例模板预先与确认挂号指令关联；
根据接收到的对确认挂号指令回复的挂号确认信息，从病例模板库中调取待选预设科室病例模板。
作为本发明的一个优选方案，预设科室病例模板预先匹配有语音模式的病患个人咨询指令和文字模式的病患个人咨询指令；
当选择命令为生成智能语音咨询模式时，启动语音模式的病患个人咨询指令；
当选择命令为生成手动填写咨询模式时，启动文字模式的病患个人咨询指令。
作为本发明的一个优选方案，将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例，包括：
当启动语音模式的病患个人咨询指令时，从收集的语音模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键信息，并将关键信息转换成文字加载至预设科室病例模板；
当启动文字模式的病患个人咨询指令时，从获取的文字模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键字词，加载至预设科室病例模板。
作为本发明的一个优选方案，在启动语音模式的病患个人咨询指令的过程中，还包括：
通过声纹识别技术，根据语音模式的病患个人咨询指令的回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄；
将咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表进行比对，从预设咨询年龄阈值表中获取相应的预设咨询年龄阈值，其中，每个预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则；
根据与相应的预设咨询年龄阈值匹配的咨询指令音量调节规则，调节语音模式的病患个人咨询指令的音量。
作为本发明的一个优选方案，预设回访规则存储于区块链中，根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访，包括：
根据门诊电子病例的所属科室类别，获取与门诊电子病例相匹配的预设回访规则；其中，每个类别的科室均匹配有相应的预设回访规则；
将门诊电子病例中患者的病情等级与预设回访规则中的病情等级阈值进行比对，获取与门诊电子病例中患者的病情等级相应的病情等级阈值，作为所属病情等级阈值；其中，预设回访规则包括的病情等级阈值和与病情等级阈值相匹配的回访频次；
获取与所属病情等级阈值相匹配的回访频次，作为执行回访频次；
根据门诊电子病例中的患者姓名和联系方式，按照执行回访频次对门诊电子病例中的患者进行回访。
在其他实施例中，智能诊疗数据处理程序10还可以被分割为一个或者多个模块，一个或者多个模块被存储于存储器11中，并由处理器12执行，以完成本发明。
本发明所称的模块是指能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段。参照图3所示，为图2中智能诊疗数据处理程序10较佳实施例的程序模块图。所述智能诊疗数据处理程序10可以被分割为：调取模块110、启动指令模块120、结构化诊前病例生成模块130、门诊电子病例生成模块140、回访模块150。
所述模块110-150所实现的功能或操作步骤均与上文类似，此处不再详述，示例性地，例如其中：
调取模块110，用于从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动指令模块120，用于启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
结构化诊前病例生成模块130，用于将病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
门诊电子病例生成模块140，用于将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，医生诊断结果包括病情等级；
回访模块150，用于根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访。
如图4所示，此外，与上述方法相对应，本发明的实施例还提出一种智能诊疗数据处理装置400，包括：调取单元410、启动指令单元420、结构化诊前病例生成单元430、门诊电子病例生成单元440、回访单元450，其中，调取单元410、启动指令单元420、结构化诊前病例生成单元430、门诊电子病例生成单元440和回访单元450的实现功能与实施例中智能诊疗数据处理方法的步骤一一对应。
调取单元410，用于从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动指令单元420，用于启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
结构化诊前病例生成单元430，用于将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
门诊电子病例生成单元440，用于将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，医生诊断结果包括病情等级；
回访单元450，用于根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有智能诊疗数据处理程序，所述智能诊疗数据处理程序被处理器执行时实现如下操作：
从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动与预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；
将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
将医生诊断结果加载至结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，医生诊断结果包括病情等级；
根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访。
优选地，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板之前，还包括：
根据诊前咨询页面登录信息，生成智能语音咨询模式和手动填写咨询模式的选择命令；
根据选择命令的选择结果，开启相应的咨询模式。
优选地，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板，包括：
当选择命令为生成智能语音咨询模式时，收集语音模式的诊前咨询信息；
通过语音识别技术，从语音模式的诊前咨询信息中识别出与预设相关信息匹配的关键信息；
从病例模板库中确定出与关键信息相匹配的预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板，同时生成确认挂号指令；其中，待选预设科室病例模板预先与确认挂号指令关联；
根据接收到的对确认挂号指令回复的挂号确认信息，从病例模板库中调取待选预设科室病例模板。
优选地，预设科室病例模板预先匹配有语音模式的病患个人咨询指令和文字模式的病患个人咨询指令；
当选择命令为生成智能语音咨询模式时，启动语音模式的病患个人咨询指令；
当选择命令为生成手动填写咨询模式时，启动文字模式的病患个人咨询指令。
优选地，将病患个人咨询指令的回复信息加载至预设科室病例模板，生成结构化诊前病例，包括：
当启动语音模式的病患个人咨询指令时，从收集的语音模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键信息，并将关键信息转换成文字加载至预设科室病例模板；
当启动文字模式的病患个人咨询指令时，从获取的文字模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键字词，加载至预设科室病例模板。
优选地，在启动语音模式的病患个人咨询指令的过程中，还包括：
通过声纹识别技术，根据语音模式的病患个人咨询指令的回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄；
将咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表进行比对，从预设咨询年龄阈值表中获取相应的预设咨询年龄阈值，其中，每个预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则；
根据与相应的预设咨询年龄阈值匹配的咨询指令音量调节规则，调节语音模式的病患个人咨询指令的音量。
优选地，预设回访规则存储于区块链中，根据门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对门诊电子病例对应的患者进行回访，包括：
根据门诊电子病例的所属科室类别，获取与门诊电子病例相匹配的预设回访规则；其中，每个类别的科室均匹配有相应的预设回访规则；
将门诊电子病例中患者的病情等级与预设回访规则中的病情等级阈值进行比对，获取与门诊电子病例中患者的病情等级相应的病情等级阈值，作为所属病情等级阈值；其中，预设回访规则包括的病情等级阈值和与病情等级阈值相匹配的回访频次；
获取与所属病情等级阈值相匹配的回访频次，作为执行回访频次；
根据门诊电子病例中的患者姓名和联系方式，按照执行回访频次对门诊电子病例中的患者进行回访。
本发明之计算机可读存储介质的具体实施方式与上述智能诊疗数据处理方法、电子装置的具体实施方式大致相同，在此不再赘述。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
需要说明的是，在本文中，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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，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、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
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。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
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 (9)

1.一种智能诊疗数据处理方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：
从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，所述诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动与所述预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，所述病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；所述病患个人咨询指令包括语音模式的病患个人咨询指令和文字模式的病患个人咨询指令；在启动所述语音模式的病患个人咨询指令的过程中，包括：通过声纹识别技术，根据所述语音模式的病患个人咨询指令的回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄；将所述咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表进行比对，从所述预设咨询年龄阈值表中获取相应的预设咨询年龄阈值，其中，每个预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则；根据与所述相应的预设咨询年龄阈值匹配的咨询指令音量调节规则，调节所述语音模式的病患个人咨询指令的音量；
将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
将医生诊断结果加载至所述结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，所述医生诊断结果包括病情等级；
根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访。
2.根据权利要求1所述的智能诊疗数据处理方法，其特征在于，所述从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板之前，还包括：
根据诊前咨询页面登录信息，生成智能语音咨询模式和手动填写咨询模式的选择命令；
根据所述选择命令的选择结果，开启相应的咨询模式。
3.根据权利要求2所述的智能诊疗数据处理方法，其特征在于，从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板，包括：
当所述选择命令为生成智能语音咨询模式时，收集语音模式的诊前咨询信息；
通过语音识别技术，从所述语音模式的诊前咨询信息中识别出与预设相关信息匹配的关键信息；
从所述病例模板库中确定出与所述关键信息相匹配的预设科室病例模板，作为待选预设科室病例模板，同时生成确认挂号指令；其中，所述待选预设科室病例模板预先与所述确认挂号指令关联；
根据接收到的对所述确认挂号指令回复的挂号确认信息，从所述病例模板库中调取所述待选预设科室病例模板。
4.根据权利要求2所述的智能诊疗数据处理方法，其特征在于，
当所述选择命令为生成智能语音咨询模式时，启动所述语音模式的病患个人咨询指令；
当所述选择命令为生成手动填写咨询模式时，启动所述文字模式的病患个人咨询指令。
5.根据权利要求4所述的智能诊疗数据处理方法，其特征在于，将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例，包括：
当启动所述语音模式的病患个人咨询指令时，从收集的语音模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键信息，并将所述关键信息转换成文字加载至所述预设科室病例模板；
当启动所述文字模式的病患个人咨询指令时，从获取的文字模式的病患个人咨询指令的回复信息中提取关键字词，加载至所述预设科室病例模板。
6.根据权利要求1所述的智能诊疗数据处理方法，其特征在于，所述预设回访规则存储于区块链中，根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访，包括：
根据所述门诊电子病例的所属科室类别，获取与所述门诊电子病例相匹配的预设回访规则；其中，每个类别的科室均匹配有相应的预设回访规则；
将所述门诊电子病例中患者的病情等级与预设回访规则中的病情等级阈值进行比对，获取与所述门诊电子病例中患者的病情等级相应的病情等级阈值，作为所属病情等级阈值；其中，所述预设回访规则包括的病情等级阈值和与所述病情等级阈值相匹配的回访频次；
获取与所述所属病情等级阈值相匹配的回访频次，作为执行回访频次；
根据所述门诊电子病例中的患者姓名和联系方式，按照所述执行回访频次对所述门诊电子病例中的患者进行回访。
7.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有智能诊疗数据处理程序，所述智能诊疗数据处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，所述诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动与所述预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，所述病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；所述病患个人咨询指令包括语音模式的病患个人咨询指令和文字模式的病患个人咨询指令；在启动所述语音模式的病患个人咨询指令的过程中，包括：通过声纹识别技术，根据所述语音模式的病患个人咨询指令的回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄；将所述咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表进行比对，从所述预设咨询年龄阈值表中获取相应的预设咨询年龄阈值，其中，每个预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则；根据与所述相应的预设咨询年龄阈值匹配的咨询指令音量调节规则，调节所述语音模式的病患个人咨询指令的音量；
将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
将医生诊断结果加载至所述结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，所述医生诊断结果包括病情等级；
根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访。
8.一种智能诊疗数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：
调取单元，用于从病例模板库中调取与获取的诊前咨询信息相匹配的预设科室病例模板；其中，所述诊前咨询信息包括初步症状信息和挂号确认信息；
启动指令单元，用于启动与所述预设科室病例模板预先关联的病患个人咨询指令；其中，所述病患个人咨询指令包括患者姓名指令和联系方式指令；所述病患个人咨询指令包括语音模式的病患个人咨询指令和文字模式的病患个人咨询指令；在启动所述语音模式的病患个人咨询指令的过程中，包括：通过声纹识别技术，根据所述语音模式的病患个人咨询指令的回复信息的声纹，识别出咨询者的年龄；将所述咨询者的年龄与预设咨询年龄阈值表进行比对，从所述预设咨询年龄阈值表中获取相应的预设咨询年龄阈值，其中，每个预设咨询年龄阈值均匹配有相应的咨询指令音量调节规则；根据与所述相应的预设咨询年龄阈值匹配的咨询指令音量调节规则，调节所述语音模式的病患个人咨询指令的音量；
结构化诊前病例生成单元，用于将所述病患个人咨询指令的回复信息加载至所述预设科室病例模板，生成结构化诊前病例；
门诊电子病例生成单元，用于将医生诊断结果加载至所述结构化诊前病例，生成门诊电子病例，其中，所述医生诊断结果包括病情等级；
回访单元，用于根据所述门诊电子病例中患者的病情等级，按照预设回访规则对所述门诊电子病例对应的患者进行回访。
9.一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中存储有智能诊疗数据处理程序，所述智能诊疗数据处理程序被处理器执行时，实现如权利要求1至6中任一项所述的智能诊疗数据处理方法的步骤。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112562813B (zh) * 2020-12-22 2024-08-27 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 针对急救呼叫的电子病历智能生成方法及系统
CN112786182B (zh) * 2020-12-31 2024-05-10 深圳平安智慧医健科技有限公司 智能导诊方法、装置、电子设备及存储介质
CN112750529A (zh) * 2020-12-31 2021-05-04 平安科技（深圳）有限公司 智能医疗问诊装置、设备及介质
CN114023456B (zh) * 2021-11-03 2024-10-11 泰康保险集团股份有限公司 门诊患者分组方法、装置、电子设备和介质
CN114201580A (zh) * 2021-11-24 2022-03-18 泰康保险集团股份有限公司 数据处理方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
CN114300079B (zh) * 2021-12-30 2023-05-30 卫宁健康科技集团股份有限公司 病例讨论报告的获取方法、电子设备及存储介质
CN116978507B (zh) * 2023-08-02 2024-05-10 深圳市鹏川科技有限公司 一种基于大数据的医疗信息前置获取系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110197730A (zh) * 2019-04-28 2019-09-03 平安科技（深圳）有限公司 一种智能分诊的方法、装置、电子设备和存储介质
CN110739052A (zh) * 2019-08-28 2020-01-31 云知声智能科技股份有限公司 一种挂号就诊导引方法和系统
CN111403015A (zh) * 2020-04-17 2020-07-10 瞿秋昱 一种互联网的医疗咨询和在线诊断系统及方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109286719A (zh) * 2018-02-07 2019-01-29 中国平安人寿保险股份有限公司 电话回访方法、服务器及存储介质
CN109447822A (zh) * 2018-09-19 2019-03-08 平安科技（深圳）有限公司 保单智能回访方法、装置及计算机可读存储介质
CN111599488A (zh) * 2020-05-19 2020-08-28 万达信息股份有限公司 一种智能问诊实现方法、系统和存储介质

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110197730A (zh) * 2019-04-28 2019-09-03 平安科技（深圳）有限公司 一种智能分诊的方法、装置、电子设备和存储介质
CN110739052A (zh) * 2019-08-28 2020-01-31 云知声智能科技股份有限公司 一种挂号就诊导引方法和系统
CN111403015A (zh) * 2020-04-17 2020-07-10 瞿秋昱 一种互联网的医疗咨询和在线诊断系统及方法

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