CN112542237B - 在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112542237B CN112542237B CN202011509024.1A CN202011509024A CN112542237B CN 112542237 B CN112542237 B CN 112542237B CN 202011509024 A CN202011509024 A CN 202011509024A CN 112542237 B CN112542237 B CN 112542237B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- target
- consultation
- diagnosis
- determining
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 45
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 53
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 claims abstract description 51
- 201000010099 disease Diseases 0.000 claims abstract description 35
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 211
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 143
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 32
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims description 8
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 4
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 13
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 12
- 230000004044 response Effects 0.000 description 10
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 6
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 6
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 5
- 230000036541 health Effects 0.000 description 5
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 5
- 206010011224 Cough Diseases 0.000 description 4
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 4
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 208000021760 high fever Diseases 0.000 description 4
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 206010019233 Headaches Diseases 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 231100000869 headache Toxicity 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 3
- 208000004998 Abdominal Pain Diseases 0.000 description 2
- 208000022531 anorexia Diseases 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 206010061428 decreased appetite Diseases 0.000 description 2
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000035935 pregnancy Effects 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 2
- 206010068319 Oropharyngeal pain Diseases 0.000 description 1
- 201000007100 Pharyngitis Diseases 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution 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
- G16H40/00—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices
- G16H40/20—ICT specially adapted for the management or administration of healthcare resources or facilities; ICT specially adapted for the management or operation of medical equipment or devices for the management or administration of healthcare resources or facilities, e.g. managing hospital staff or surgery rooms
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
- G06Q10/063112—Skill-based matching of a person or a group to a task
-
- 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
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Public Health (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本发明实施例公开了一种在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待分发任务中的病症信息,并确定与病症信息相对应的目标科室;其中,病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;确定与目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;依据预先设置的分配策略将至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收待分发任务。通过本发明实施例的技术方案,实现了为目标就诊用户分配接诊用户的高效性以及适配性的技术效果。
Description
技术领域
本发明实施例涉及医疗信息技术领域,尤其涉及一种在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着网络的普及,逐渐出现了患者在线上与医生进行沟通的问诊方式。与线下医院相比,患者只需要操作应用程序就能够方便快捷的满足问诊需求。
目前,线上问诊多是根据用户描述的症状,随机为就诊用户分配相应的接诊用户,但是此时存在为就诊用户分配的接诊用户与其不匹配,导致救治效率以及与就诊用户匹配度较低的技术问题。
发明内容
本发明提供一种在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质,以实现为目标就诊用户分配接诊用户的高效性以及适配性的技术效果。
第一方面,本发明实施例提供了一种在线任务派发方法,该方法包括:
获取待分发任务中的病症信息,并确定与所述病症信息相对应的目标科室;其中,所述病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;
确定与所述目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从所述至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;
依据预先设置的分配策略将所述至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将所述待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收所述待分发任务。
第二方面,本发明实施例还提供了一种在线任务派发装置,该装置包括:
目标科室确定模块,用于获取待分发任务中的病症信息,并确定与所述病症信息相对应的目标科室;其中,所述病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;
目标接诊用户确定模块,用于确定与所述目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从所述至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;
待分发任务分发模块,用于依据预先设置的分配策略将所述至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将所述待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收所述待分发任务。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的在线任务派发方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的在线任务派发方法。
本发明实施例的技术方案,通过获取待分发任务中的病症文本描述,并通过对文本描述进行处理确定相应的目标科室,服务器可以查找与目标科室相关联的各个待选择接诊用户,并根据各待选择接诊用户的用户属性类型确定满足一定条件的目标接诊用户,接下来根据预先设置的分配策略将目标接诊用户分配至至少两个匹配池中,基于接诊遍历时长将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,此时确定出的目标接诊用户与目标就诊用户存在较高的适配度,并且提高了目标接诊用户的接诊效率,进而提高了用户体验的技术效果。
附图说明
为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案,下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然,所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图,而不是全部的附图,对于本领域普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图得到其他的附图。
图1为本发明实施例一所提供的一种在线任务派发方法流程示意图;
图2为本发明实施例一所提供的基于分配策略分配匹配池的示意图;
图3为本发明实施例二所提供的一种在线任务派发方法流程示意图;
图4为本发明实施例二所提供的特征评估值确定方式示意图;
图5为本发明实施例三所提供的一种在线任务派发方法流程示意图;
图6为本发明实施例四所提供的一种在线任务派发装置的结构示意图;
图7为本发明实施例五所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一所提供的一种在线任务派发方法流程示意图,本实施例可适用于将与目标就诊用户所对应的待分发任务,分发至至少一个目标接诊用户,并使至少一个目标接诊用户接诊的情况,该方法可以由在线任务派发装置来执行,该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现,该硬件可以是电子设备,可选的,电子设备可以是PC端等。
在介绍本发明实施例之前,先介绍一下应用场景。在线任务派发方法可以集成在应用程序中,以在用户触发应用程序时,可以采用本实施例所提供的方法将与其对应的在线任务分发至相应的接诊用户;或者是,将在线任务派发方法集成在网页的页面中,以在用户触发该页面时,可以基于本实施例所提供的方法为其分配相应的接诊用户。当然,也可以将在线任务派发方法集成在某个医院系统中的分诊导诊机器人中,以便根据就诊用户的问题描述确定相应的接诊用户,进而将就诊用户引导至相应接诊用户的位置处。
示例性的,若将其集成在应用程序中时,可以在移动终端上安装相应的应用程序,用户可以触发应用程序中的在线任务派发所对应的控件。具体的,触发病症信息输入控件,在该输入控件中输入与当前疾病症状相关的文本。当目标就诊用户将症状文本输入完成后,可以触发确认按钮,以将病症文本发送至应用程序相对应的服务器。在服务器接收到目标就诊用户的病症信息后,可以基于目标就诊用户的病症信息为目标就诊用户建立一个待分发任务。并且,可以确定与待分发任务相匹配的目标接诊用户,并将待分发任务发送至相应目标接诊用户的终端设备上,以使至少一个目标接诊用户接收该待分发任务,从而实现抢单的效果。
如图1所述,本实施例的方法具体包括如下步骤:
S110、获取待分发任务中的病症信息,并确定与病症信息相对应的目标科室。
其中,待分发任务是基于就诊用户对想要咨询的问题进行描述后生成的任务。若就诊用户需要找相关的医生咨询其医疗问题信息,则问题咨询可以是对病症的描述,如,用户头疼,则可以触发显示界面上的内容编辑控件,或应用程序上的内容编辑控件,编辑的信息可以是:“我头疼已经三天了”。在检测到用户触发确认控件后,可以基于编辑的内容生成待分发任务。相应的,病症信息可以是用户编辑的内容,如“我头疼已经三天了”。即,病症信息是目标就诊用户的病症描述文本。目标就诊用户为与编辑的内容相匹配的用户,如,用户A针对其自身的病症编辑的内容,则目标就诊用户为用户A,若用户A针对用户B的病症编辑的内容,则目标就诊用户为用户B。可以根据先知经验和/或书本知识,确定各科室可以处理的病症信息。目标科室与病症信息相对应。各个医生可以预先在应用程序或者页面中编辑其基本信息,基本信息中包括所属的科室,因此在确定病症信息后,可以根据各科室可以处理的病症信息,来确定目标科室。
具体的,目标就诊用户可以触发安装在移动终端上的应用程序,或者是触发PC端上的网页,并在应用程序或网页中编辑病症文本描述,在病症文本描述完成后,将其发送至服务器,以使服务器根据病症文本信息生成待分发任务,以及确定与病症信息相关联的目标科室。
示例性的,目标就诊用户在线问诊时,可以在病症信息编辑控件中编辑病症信息,如输入的病症信息为:高烧39度,咽痛并且咳嗽。在信息编辑完成后,可以触发“确认”按键,服务器可以获取“高烧39度,咽痛并且咳嗽”的病症信息,可以提取出上述“高烧39度,咽痛并且咳嗽”的关键词,如“高烧、咽痛、咳嗽”,根据关键词以及预先确定的各科室可以处理的病症信息的关系,确定出目标科室,如,内科。
在本实施例中,确定目标科室的优势在于:可以从与目标科室相关联的所有待选择接诊用户确定与目标就诊用户相匹配的接诊用户,提高了确定出的接诊用户与就诊用户匹配度的效果。避免了现有技术中是从所有接诊用户中选择与就诊用户相匹配接诊用户的问题,以及解决了现有技术中即使就诊用户选择了相应的科室,也是随机为就诊用户分配相应接诊用户,导致不适配的问题。
S120、确定与目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户。
其中,待选择接诊用户是与目标科室相关联的接诊用户,即可以是对目标就诊用户进行诊疗的用户,例如:与目标科室相关联的医生。目标接诊用户可以是通过处理确定的与目标就诊用户匹配度高的接诊用户。
可选的,可以根据如下步骤从至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户:
步骤一、确定与目标科室关联的至少一个待选择接诊用户,并根据至少一个待选择接诊用户所属的属性类别信息对应的属性评估值,确定至少一个待确定接诊用户。
其中,待选择接诊用户是与目标科室相关联的接诊用户,即可以是对目标就诊用户进行诊疗的用户,例如:与目标科室相关联的医生。属性类别信息可以包括至少三类,如按照待选择接诊用户的诊疗水平、待选择接诊用户在接诊时的业务水平以及待选择接诊用户近期的活跃程度的进行划分为后得到的信息。属性评估值是对属性类别信息处理后所对应的评估值。待确定接诊用户是对各待选择接诊用户的属性类别信息处理后,根据属性评估值筛选出的接诊用户。
具体的,针对各待选择接诊用户,获取目标科室关联的当前待选择接诊用户,并确定当前待选择接诊用户的各类属性类别信息,并根据当前待选择接诊用户相对应的属性类别信息,确定当前待选择接诊用户的属性评估值。根据待选择接诊用户的属性评估值,可以确定至少一个能够为目标就诊用户提供服务的待确定接诊用户,例如:确定属性评估值靠前的前100名待选择接诊用户为待确定接诊用户。
需要说明的是,其他待选择接诊用户可以基于上述方式分别来确定其是否为待确定接诊用户。
在本实施例中,待选择接诊用户所属的属性类别信息包括待选择接诊用户的基础属性类别信息、业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息。
为了清楚的介绍属性类别信息中的各个类别信息,可以对基础属性类别信息、业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息逐一进行介绍。
第一、基础属性类别信息。
基础属性类别信息可以用于衡量待选择接诊用户的诊疗水平。诊疗水平可以通过待选择接诊用户所属医院的医院排名、所属科室的科室排名、所属医院的医院等级、所属医院的医院所处城市等级以及待选择接诊用户的职称中的至少一个来确定。
其中,医院排名可以是医院在全国的综合排名,也可以是将排名按照一定的分为划分为多个等级;同一科室排名可以是在全国的排名,也可以是将排名划分为等级;所属医院的医院等级可以是按照《医院分级管理标准》划分的三级,每级分甲、乙、丙三等,其中,三级中还包括特等,共分为三级十等;所属医院的医院所处城市等级可以是按各城市医疗水平划分的一至四级,也可以是其他划分标准,具体的划分标准可以根据问诊系统需求设定,在本实施例中不作具体限定;待选择接诊用户的职称可以是住院医师、主治医师、副主任医师或主任医师等。
需要说明的是,不同的等级所对应的评估值不同,如,待选择接诊用户的职称中主任医师评估值为0.5,副主任医师的评估值为0.3,主治医师的评估值为0.15,住院医师的评估值为0.05。相应的,各待选择接诊用户所属的等级不同时,确定出的属性评估值也不相同。
还需要说明的是,上述基础属性类别中各信息的确定可以是基于预先设置的函数来确定的。
第二、业务评估属性类别信息。
业务评估属性类别信息可以用于衡量待选择接诊用户在接诊时的业务水平。在接诊时的业务水平可以通过累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率中的至少一个来确定。
其中,累计接诊量可以是待选择接诊用户总共接诊的就诊用户总数;平均回复时长可以是各就诊用户等待该待选择接诊用户首次回复时长的平均值;单次回复总字数可以是待选择接诊用户回复就诊用户时使用的字数的平均值;好评率以及差评率可以是过往就诊用户对该待选择接诊用户的评价值;语音回复率可以是待选择接诊用户使用语音进行回复的次数与回复总次数的比值;开具药方率可以是待选择接诊用户开具药方的次数与接待就诊用户次数的比值。
需要说明的是,不同的等级所对应的评估值不同,相应的,各待选择接诊用户所属的等级不同时,确定出的属性评估值也不相同。
还需要说明的是,上述业务评估属性类别中各信息的确定可以是基于预先设置的函数来确定的。
第三、活跃度评估属性类别信息。
活跃度评估属性类别信息可以用于衡量待选择接诊用户近期的活跃程度,可以通过第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长来确定。
具体的,第三预设时长可以是以当前日期为基准的预先设置的时长,可以是近期的一段时间,例如近30天。第三预设时长内的活跃时长可以是近30天内待选择接诊用户的活跃天数;第三预设时长内的任务接收活跃时长可以是近30天内待选择接诊用户抢单的活跃天数。
需要说明的是,不同的等级所对应的评估值不同,相应的,各待选择接诊用户所属的等级不同时,确定出的属性评估值也不相同。
还需要说明的是,上述活跃度评估属性类别中各信息的确定可以是基于预先设置的函数来确定的。例如:假设第三预设时长为30天,将评估值记为s,待选择接诊用户的活跃天数记为h,s=0.1+0.03h。
基于上述第一、第二以及第三,确定属性评估值可以是:对基础属性类别信息、业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息进行处理确定的。针对目标科室中的每个待选择接诊用户,可以获取每个待选择接诊用户的属性类别信息,根据各属性类别信息可以确定属性评估值。在确定各待选择接诊用户的属性评估值后,可以将属性评估值进行排序,确定一定数量的待确定接诊用户,例如:确定属性评估值排名前100的待选择接诊用户为待确定接诊用户。
示例性的,待选择接诊用户Y包括3个属性类别信息,即基础属性类别信息、业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息,待选择接诊用户Y的基础属性类别信息对应的属性评估值为0.80,业务评估属性类别信息对应的属性评估值为0.95,活跃度评估属性类别信息对应的属性评估值为0.60。进一步,可以确定待选择接诊用户Y的属性评估值为0.80+0.95+0.60=2.35。
步骤二、针对各待确定接诊用户,确定当前待确定接诊用户的属性评估值、动态特征属性、目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论属性信息,确定当前待确定接诊用户的特征评估值。
其中,动态特征属性可以衡量当前时段内待确定接诊用户的活跃程度。评论属性信息是衡量目标就诊用户对当前待确定接诊用户的满意程度。特征评估值可以表征待确定接诊用户与目标就诊用户的匹配度。
具体的,获取当前待确定接诊用户的属性评估值、动态特征属性、目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论属性信息后,将上述三种信息进行处理可以确定当前待确定接诊用户的特征评估值。
在本实施例中,动态特征属性包括第一预设时长内的任务接收活跃度等级以及第二预设时长内任务处理量等级。
其中,第一预设时长是根据实际需求设定,如,第一预设时长为当前时刻为准,间隔为预设值的时长。如,预设值为5分钟或15分钟。任务接收活跃度等级可以通过预设时长内接收到的任务量来衡量,也可以通过预设时长内的上下线频率来衡量。第二预设时长可以大于第一预设时长。任务处理量等级可以通过第二预设时长内处理的任务量来衡量,任务量越大,其等级越高。
在本实施例中,评论属性信息包括目标就诊用户对各待选择接诊用户的评论评分。
具体的,若待选择接诊用户曾经为目标就诊用户提供给过诊疗服务,同时目标就诊用户为该用户评论过,则可以获取目标就诊用户对该待选择接诊用户的评论评分。评论评分的确定可以是根据星级评分获取,也可以是将评论内容输入至预先训练好的模型中,根据模型输出的结果和星级评分综合来确定该目标就诊用户对该待选择接诊用户的评分。若待选择接诊用户未曾为目标就诊用户提供给过诊疗服务或目标就诊用户未曾给待选择接诊用户进行评论评分,则可以将评论评分设定为默认值,例如:0.5。
具体的,针对每个待确定接诊用户,都可以获取当前待确定接诊用户的属性评估值、动态特征属性以及目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论属性信息。根据上述信息可以进一步确定当前待确定接诊用户的特征评估值。例如:当前待确定接诊用户的属性评估值为3.75、动态特征属性对应的评估值为1.25,并且目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论属性信息对应的评估值为0.75,此时,当前待确定接诊用户的特征评估值可以是3.75+1.25+0.75=5.75。
步骤三、根据各待确定接诊用户的特征评估值,从至少一个待确定接诊用户中筛选出至少一个目标接诊用户。
其中,当待确定接诊用户符合预设条件时,可以将待确定接诊用户作为目标接诊用户,例如:根据预设条件确定目标接诊用户可以是:目标接诊用户可以是特征评估值高于预设阈值的待确定接诊用户,还可以是将待确定接诊用户按照特征评估值从高至低进行排序,将排名在预设数量内的待确定接诊用户确定为目标接诊用户。
具体的,根据各待确定接诊用户的特征评估值,可以确定出至少一个目标接诊用户。
S130、依据预先设置的分配策略将至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收待分发任务。
其中,分配策略可以是按照基础属性类别信息,业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息中的一种或多种制定的分配策略。分配策略可是基于接诊用户的活跃度进行划分,或者是基于接诊用户的历史累计接诊量,或者是接诊用户在预设时长的接诊量等,其具体的分配策略研发人员可以根据实际需求进行设置。匹配池可以是存储分配后的目标接诊用户的存储空间。接诊遍历时长可以是预先设置的时长,用于等待目标接诊用户接单。不同的匹配池所对应的接诊遍历时长不同,例如,第一匹配池的接诊遍历时长为20S,第二匹配池的接诊遍历时长为10S等,可以根据实际需求设置不同匹配池所对应的接诊遍历时长。设置接诊遍历时长的好处在于,若一定时长没有接诊用户接诊时,可以轮询其他匹配池,从而提高接诊用户的接诊效率。
具体的,根据预先设置的分配策略可以将至少一个目标接诊用户划分为至少两个部分,并将每一部分中的目标接诊用户存储至相对应的匹配池中。在分发待分发任务时,可以先将待分发任务分发至第一个匹配池中的各目标接诊用户,在第一匹配池中的等待时间与第一匹配池所对应的接诊遍历时长相同。若在第一个匹配池中没有目标接诊用户接单,则将待分发任务分发至第二个匹配池中的各目标接诊用户,等待接诊遍历时长,以使各目标接诊用户接单。若直至将待分发任务分发至最后一个匹配池中,仍没有目标接诊用户接单,则返回执行将待分发任务分发至第一个匹配池中的各目标接诊用户,直至有目标接诊用户接单。
示例性的,预先设置的分配策略是按照目标接诊用户所属医院的医院所处城市等级分配的,若城市等级分为一、二、三和四级城市,可以是将一级城市所对应的目标接诊用户存放至第一匹配池中,将二级城市所对应的目标接诊用户存放至第二匹配池中,将三级城市所对应的目标接诊用户存放至第三匹配池中,将四级城市所对应的目标接诊用户存放至第四匹配池中。若预先设置的分配策略还包括语音回复率,则可以将语音回复率高于25%的目标接诊用户存放至第五匹配池中,将语音回复率低于25%的目标接诊用户存放至第六匹配池中。
需要说明的是,分配策略可以是上述策略中的一个或者多个,如是多个,则对应的匹配池的数量可以包括多个,并且匹配池中的接诊用户可能存在重合的情况,进一步提高了各目标接诊用户接诊成功的概率。
基于分配策略处理得到的匹配池如图2所示,基于分配策略处理得到的医生池可以包括3个,如匹配池1,匹配池2以及匹配池3。可以依次为三个医生池分配接诊时间段,即接诊遍历时长,以使医生池中的目标接诊用户能够接诊。例如:匹配池1所对应的接诊时间段为0秒到10秒,匹配池2所对应的接诊时间段为10秒到30秒,匹配池3所对应的接诊时间段为30秒到1分钟。需要说明的是,接诊时间段的设置可以与实际需求相匹配,例如:分配策略为按目标接诊用户的累计接诊量分配,匹配池1中的目标接诊用户的累计接诊量小于匹配池2和匹配池3中的目标接诊用户。为了鼓励累计接诊量少的目标接诊用户多接单,可以适当延长匹配池1所对应的接诊遍历时长,可以延长至1分钟。
在本实施例中,在将待分发任务发送至各目标接诊用户后,若目标接诊用户登录了应用程序或者处于在线状态,则可以将待分发任务以弹窗、推送、或者“滴滴”提醒的形式推送至与各目标接诊用户所对应的显示界面,以达到提醒目标接诊用户接单的效果,进而实现了各目标接诊用户抢单的技术效果。
本发明实施例的技术方案,通过获取待分发任务中的病症文本描述,并通过对文本描述进行处理确定相应的目标科室,服务器可以查找与目标科室相关联的各个待选择接诊用户,并根据各待选择接诊用户的用户属性类型确定满足一定条件的目标接诊用户,接下来根据预先设置的分配策略将目标接诊用户分配至至少两个匹配池中,基于接诊遍历时长将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,此时确定出的目标接诊用户与目标就诊用户存在较高的适配度,并且提高了目标接诊用户的接诊效率,进而提高了用户体验的技术效果。
实施例二
图3为本发明实施例二所提供的一种在线任务派发方法流程示意图,本实施例在上述实施例的基础上,根据属性评估值确定至少一个待确定接诊用户,以及根据属性评估值以及动态特征属性,确定当前待确定接诊用户的特征评估值,其具体确定方式可参见本实施例技术方案。其中,与上述实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。
如图3所示,在线任务派发方法具体包括如下步骤:
S210、获取待分发任务中的病症信息,并确定与病症信息相对应的目标科室。
具体的,获取待分发任务中的病症信息并根据病症信息确定相对应目标科室的具体步骤如下:
步骤一、获取待分发任务中对目标就诊用户的病症进行描述的病症描述文本。
具体的,目标就诊用户在进行问诊之前可以建立与目标就诊用户对应的待分发任务,并提示目标就诊用户输入病症描述文本以对当前病症进行描述,在输入完毕时,目标就诊用户可以点击相应的确认控件,以使病症描述文本发送。当检测到确认控件被触发,获取待分发任务中目标就诊用户对于当前病症的病症描述文本。
步骤二、通过对病症描述文本进行处理,确定病症信息的关键词。
其中,关键词可以是病症描述文本中用于诊断治疗的相关词语。关键词的确定可以是通过关键提取模型来实现的,如,将病症描述文本输入至关键词提取模型中,关键词提取模型可以对病症描述文本进行分词处理,并剔除停用词。基于词向量字典确定各分词的词向量,对词向量进行处理,可以确定出关键词。还可以是根据预设的语料信息来确定关键词。
具体的,可以是通过设定关键词匹配识别并提取病症描述文本中的关键词;或者,通过设定正则表达式识别并提取病症描述文本中的关键词。
步骤三、基于关键词,确定与病症信息对应的目标科室。
具体的,根据确定的病症信息的关键词,可以根据关键词语科室之间的对应关系,确定目标科室。
示例性的,若确定的关键词为孕期,腹痛以及厌食,则根据关键词语科室之间的对应关系可以确定目标科室为妇产科。也可以是,确定出多个目标科室,并将多个目标科室提供至目标就诊用户的终端设备,以供目标就诊用户选择。例如,若确定的关键词为孕期,腹痛以及厌食,则根据关键词语科室之间的对应关系可以确定目标科室为妇产科以及内科,目标就诊用户可以在上述两个目标科室中确定其中一个为目标科室。
基于上述步骤一至步骤三确定出目标科室的好处在于,可以将病症文本描述输入至训练的关键词提取模型得到关键词,或者是,根据预先生成的语料确定出关键词,进而基于关键词确定目标科室,此时,确定出的科室是与目标就诊用户高度匹配的,在此基础上执行S220至S240所提供的方法确定目标接诊用户时,可以进一步提高目标就诊用户和目标接诊用户之间的匹配度,从而提高用户治疗效率以及用户体验的技术效果。其中,语料是与各科室相关联的语料信息。
S220、确定与目标科室关联的至少一个待选择接诊用户,并根据至少一个待选择接诊用户所属的属性类别信息对应的属性评估值,确定至少一个待确定接诊用户。
为了更准确的确定各待选择接诊用户的属性评估值,进而确定待确定接诊用户,可以使用如下步骤:
步骤一、针对各待选择接诊用户,确定与当前待选择接诊用户的医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称,并分别调取与医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称所对应的权重值,以基于权重值确定与当前待选择接诊用户所对应的第一属性值。
需要说明的是,确定每个待选择接诊用户的第一属性值均是采用相同的方式,为了清楚的介绍本实施例技术方案,以确定其中一个待选择接诊用户的第一属性值为例来介绍。
其中,医院排名可以是医院在全国的综合排名,也可以是将排名按照一定的分为划分为多个等级。根据医院排名确定医院排名相对应的权重值可以是根据函数total_rank=rank1×95%+rank2×5%+2,其中,total_rank表示医院排名相对应的权重值,rank1表示医院全国综合医院榜的得分,rank2表示区域综合医院榜的得分,rank1和rank2不大于100。并且,rank1和rank2的计算方式可以综合近3年的医院排名信息确定,例如:rank=[(score1×70%+score2×20%+score3×10%)/100]×23,其中,score1为医院今年的年度得分信息,score2为医院去年的年度得分信息,score3为医院前年的年度得分信息,rank1和rank2均可使用上述公式计算得出。
其中,同一科室排名可以是在全国的排名,也可以是将排名划分为等级。根据科室排名确定科室排名相对应的权重值可以是根据函数total_rank=rank1×95%+rank2×5%+2,其中,total_rank表示医院科室排名相对应的权重值,rank1表示医院科室全国排名得分,rank2表示医院科室区域得分,rank1和rank2不大于100。并且,rank1和rank2的计算方式可以综合近3年的医院科室排名信息确定,例如:rank=[(score1×70%+score2×20%+score3×10%)/100]×23,其中,score1为科室今年的年度得分信息,score2为科室去年的年度得分信息,score3为科室前年的年度得分信息,rank1和rank2均可使用上述公式计算得出。
其中,城市等级可以是按个各城市医疗水平划分的一至四级,也可以是其他划分标准,具体的划分标准可以根据问诊系统需求设定。根据城市等级确定相对应的权重值可以是根据城市等级确定匹配的权重值,例如:将城市划分为5个等级,从第一级到第五级城市医疗水平依次下降,此时,确定第一级城市的权重值为4,第二级城市的权重值为3,第三级城市的权重值为2,第四级城市的权重值为1,以及第五级城市的权重值为0。
其中,医院等级可以是按照《医院分级管理标准》确定的,医院经过评审,确定为三级,每级再划分为甲、乙、丙三等,其中三级医院增设特等级别,因此医院共分三级十等,其中,最高等级为三级特等,最低等级为一级丙等。一级医院通常指为社区提供医疗、预防、康复、保健综合服务的基层医院,是初级卫生保健机构。二级医院通常指跨几个社区提供医疗卫生服务的地区性医院,是地区性医疗预防的技术中心。三级医院通常指跨地区、省、市以及向全国范围提供医疗卫生服务的医院,是具有全面医疗、教学、科研能力的医疗预防技术中心。根据医院等级确定相对应的权重值可以是根据医院等级确定匹配的权重值,如:可以是按照从三级特等至一级丙等依次降低的,例如:权重值从三级特等对应的10依次降低至一级丙等对应的1。
其中,职称可以是根据卫生部的相关规定文件进行设定的,也可以是根据各科室的具体情况分级设定的。根据待选择接诊用户的职称确定相对应的权重值可以是根据职称确定匹配的权重值,例如:国家专家、省级专家、主任医师以及主任中医师对应的权重值为10,副主任医师以及副主任中医师对应的权重值为9,主治医师以及主治中医师对应的权重值为7,医师以及住院医师对应的权重值为2,其余职称对应的权重值为0。其中,其余职称可以包括主任药师,主任检验师,主任技师以及主管护师等。
在获取到待选择接诊用户的上述各权重值后,可以通过求和、加权求和、或者相乘等形式,来确定待选择接诊用户所对应的第一属性值。
示例性的,待选择接诊用户的医院排名所对应的权重值为20、科室排名所对应的权重值为18、医院等级所对应的权重值为7、城市等级所对应的权重值为4以及职称所对应的权重值为7,因此,可以确定待选择接诊用户所对应的第一属性值为20+18+7+4+7=56;待选择接诊用户的医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称的占比分别为15%,15%,30%,20%以及20%,在上述示例的基础上,可以确定待选择接诊用户所对应的第一属性值为20×15%+18×15%+7×30%+4×20%+7×20%=10。
步骤二、针对各待选择接诊用户,确定当前待选择接诊用户的累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率,并分别确定与累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率对应的权重值,以基于权重值确定与当前待选择接诊用户对应的第二属性值。
需要说明的是,确定每个待选择接诊用户的第二属性值均是采用相同的方式,为了清楚的介绍本实施例技术方案,以确定其中一个待选择接诊用户的第二属性值为例来介绍。
其中,累计接诊量为一定时长内接诊的次数。可以根据累计接诊量确定相应的权重值,如3个月内累计接诊量越高,权重值越高,也就是说为累计接诊量高的待选择接诊用户分配较高的权重值;还可以是近3个月累计接诊量越高,权重值越低,以为新的待选择接诊用户提供更多的机会。例如:当累计接诊量小于或等于10单时,对应的权重值可以根据公式y=1/(x+1)确定,其中,y表示累计接诊量对应的权重值,x表示累计接诊量;当累计接诊量大于10单时,对应的权重值为0。
其中,平均回复时长是预设时长内,接收到待分发任务后接单的时长,或者是,对目标就诊用户的问题进行回复的平均时长,如平均回复时长可以是待选择接诊用户近3个月内从接单时间至第一次回复时间之间的平均时长。平均回复时长越短,其权重值越高。平均回复时长权重值的确定方式可以是:当平均回复时长小于2分钟时,权重值可以根据公式y=1/(x/60+1)确定,其中,y表示平均回复时长所对应的权重值,x表示平均回复时长;当平均回复时长大于或等于2分钟时,对应的权重值为0。
其中,单次回复总字数可以是记录的每次回复的字数的平均值,回复的字数不同时,对待选择接诊用户也有相应的影响。可以确定单次回复字数所对应的权重值,如:基于待选择接诊用户近3个月内单次回复总字数的平均值确定。单次回复总字数越多,权重值越高,例如:当单次回复总字数小于或等于30字时,对应的权重值为0;当单次回复总字数大于30字且小于或等于220字时,对应的权重值可以根据公式y=(x/220)2确定,其中,y表示单次回复总字数所对应的权重值,x表示单次回复总字数;当单次回复总字数大于220字时,对应的权重值为1。
其中,好评率以及差评率可以是过往就诊用户对该待选择接诊用户的评价值。根据待选择接诊用户的好评率以及差评率可以分别确定对应的权重值,例如:可以是根据近3个月的好评率以及差评率确定。需要说明的是,就诊用户为待选择接诊用户的评价可以分为一至五星,五星为好评度最高等级,一星为好评度最低等级,其中,评价为五星的为好评,一星,二星以及三星的为差评,好评率为所有对待选择接诊用户的评价中好评所占的比率,差评率为所有对待选择接诊用户的评价中差评所占的比率。好评率越高,权重值越高,差评率越高,权重值越低,例如:当好评率大于75%时,对应的权重值可以根据公式y=x2确定,其中,y表示好评率所对应的权重值,x表示好评率;当好评率大于0且小于或等于75%时,对应的权重值为0;当好评率为0时,对应的权重值为-0.25。当差评率为0时,对应的权重值为0;当差评率大于0时,对应的权重值可以根据公式y=(1/x+0.5)-2确定,其中,y表示差评率所对应的权重值,x表示差评率。
其中,语音回复率可以是待选择接诊用户使用语音进行回复的次数与回复总次数的比值。根据待选择接诊用户的语音回复率确定语音回复率相对应的权重值可以是根据近3个月待选择接诊用户的语音回复率确定。语音回复率越高,权重值越高,例如:可以将语音回复率作为权重值。
其中,开具药方率可以是待选择接诊用户开具药方的次数与接待就诊用户次数的比值。根据待选择接诊用户的开具药方率确定开具药方率相对应的权重值可以是根据近3个月待选择接诊用户的开具药方率确定。开具药方率越高,权重值越高,例如:可以将开具药方率作为权重值。
在获取到待选择接诊用户的上述各权重值后,可以确定待选择接诊用户所对应的第二属性值。
示例性的,待选择接诊用户的累计接诊量所对应的权重值为0.2、平均回复时长所对应的权重值为0.7、单次回复总字数所对应的权重值为0.6、好评率所对应的权重值为0.25、差评率所对应的权重值为-0.3、语音回复率所对应的权重值为0.3以及开具药方率所对应的权重值为0.45,因此,可以确定待选择接诊用户所对应的第二属性值为0.2+0.7+0.6+0.25-0.3+0.45=1.9。
步骤三、针对各待选择接诊用户,确定当前待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长,分别确定与活跃时长和任务接收活跃时长对应的权重值,以基于权重值,确定与当前待选择接诊用户对应的第三属性值。
需要说明的是,确定每个待选择接诊用户的第三属性值均是采用相同的方式,为了清楚的介绍本实施例技术方案,以确定其中一个待选择接诊用户的第三属性值为例来介绍。
具体的,可以从预先存储的与待选择接诊用户相关的活跃程度信息中获取待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长,其中,第三预设时长可以是近期一段时间,例如:近30天。进而,可以根据与待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长所对应权重值确定方式,分别确定相对应的权重值。基于各权重值,可以通过求和确定待选择接诊用户所对应的第三属性值。
示例性的,根据待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长确定相对应的权重值可以是近30天的活跃天数越多,权重值越高,其中,活跃天数可以是待选择接诊用户登录系统的天数。例如:根据公式y=x/30,确定待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长对应的权重值,其中,y表示活跃时长对应的权重值,x表示活跃时长;根据待选择接诊用户在第三预设时长内的任务接收活跃时长确定相对应的权重值可以是近30天的抢单天数越多,权重值越高,其中,抢单天数可以是待选择接诊用户登录系统并且抢单的天数。例如:当任务接收活跃时长小于5天时,对应的权重值为0;当任务接收活跃时长大于或等于5天时,对应的权重值可以根据公式y=x/25-1/5确定,其中,y表示任务接收活跃时长对应的权重值,x表示任务接收活跃时长。
在获取到待选择接诊用户的上述各权重值后,可以确定待选择接诊用户所对应的第三属性值。
示例性的,待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长所对应的权重值为0.83,在第三预设时长内的任务接收活跃时长所对应的权重值为0.8,进而可以确定待选择接诊用户所对应的第三属性值为0.83+0.8=1.63;待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长以及待选择接诊用户在第三预设时长内的任务接收活跃时长的占比分别为40%以及60%,在上述示例的基础上,可以确定待选择接诊用户所对应的第三属性值为0.83×40%+0.8×60%=0.812。
步骤四、针对各待选择接诊用户,根据当前待选择接诊用户的第一属性值、第二属性值以及第三属性值,确定当前待选择接诊用户的属性评估值。
具体的,在获取到当前待选择接诊用户的第一属性值、第二属性值以及第三属性值后,可以通过求和或加权求和确定当前待选择接诊用户的属性评估值。
示例性的,若当前待选择接诊用户的第一属性值为9.8、第二属性值为1.92以及第三属性值为0.83,进而可以确定待选择接诊用户的属性评估值为9.8+1.92+0.83=12.55。
示例性的,待选择接诊用户的第一属性值、第二属性值以及第三属性值的占比分别为20%,60%以及20%,在上述示例的基础上,可以确定待选择接诊用户的属性评估值为9.8×20%+1.92×60%+0.83×20%=3.278。
步骤五、根据各待选择接诊用户的属性评估值,确定第一预设数量的待确定接诊用户。
具体的,第一预设数量可以是100,在确定各待选择接诊用户的属性评估值后,可以将属性评估值进行从高至低的排序,确定第一预设数量的待确定接诊用户,例如:确定属性评估值排名前100的待选择接诊用户为待确定接诊用户。
S230、针对各待确定接诊用户,确定当前待确定接诊用户的属性评估值以及动态特征属性,确定当前待确定接诊用户的特征评估值。
为了确定更准确的确定各待确定接诊用户的特征评估值,可以通过如下步骤来实现:
步骤一、确定当前待确定接诊用户的任务接收活跃度等级以及任务处理量等级,并分别确定任务接收活跃度等级和任务处理量等级的权重值,以基于权重值确定当前待确定接诊用户的动态属性值。
具体的,可以从预先存储的与待确定接诊用户相关的信息中获取待确定接诊用户的任务接收活跃度等级以及任务处理量等级。进而,可以根据待确定接诊用户的任务接收活跃度等级以及任务处理量等级所对应的权重值确定方式,分别确定相对应的权重值。基于各权重值,可以通过求和确定待确定接诊用户所对应的动态属性值。
示例性的,待确定接诊用户的任务接收活跃度等级可以分为活跃和不活跃两级,活跃等级所对应的权重值为1,不活跃等级所对应的权重为0.01。还可以是将待确定接诊用户的任务接收活跃度等级分为第一时段内的活跃度等级和第二时段内的活跃度等级,例如:第一时段为近15分钟,第二时段为近2分钟。此时,第一时段内时活跃等级时所对应的权重值为1,是不活跃等级时所对应的权重值为0.01;第二时段内是活跃等级时所对应的权重值为1,是不活跃等级时所对应的权重值为0.6。待确定接诊用户的任务处理量等级可以分为两级,例如:将当前的任务处理量小于或等于100单作为第一等级,当前的任务处理量大于100单作为第二等级,若待确定接诊用户的任务处理量等级为第一等级,则可以根据公式y=-0.2x/100+1.2,确定待确定接诊用户的任务处理量所对应的权重值,若待确定接诊用户的任务处理量等级为第二等级,则可以将待确定接诊用户的任务处理量所对应的权重值确定为1。
示例性的,可以若当前待确定接诊用户的任务接收活跃度等级的权重值为0.6,任务处理量等级的权重值为1,进而可以确定当前待确定接诊用户的动态属性值为0.6+1=1.6。
在上述技术方案的基础上,还可以确定目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论评分以及对应的权重值,以基于权重值确定当前待确定接诊用户的评论属性值。
具体的,针对每一个待确定接诊用户,都可以获取当前待确定接诊用户的评论评分。针对上述评论评分,可以进一步确定当前待确定接诊用户的评论属性值。
示例性的,根据各就诊用户对当前待确定接诊用户的主动评论的平均分确定相对应的权重值。其中,主动评论为就诊用户为当前待确定接诊用户的评分,而非默认评分。若评论评分的取值范围为0到1之间,那么,可以根据公式y=0.2x,确定权重值。进一步,可以将该权重值作为当前待确定接诊用户的评论属性值。
步骤二、根据动态属性值以及属性评估值,确定当前待确定接诊用户的特征评估值。
具体的,根据动态属性值以及属性评估值,确定当前待确定接诊用户的特征评估值的方式可以是求和,加权求和,求乘积或根据预先设定的函数确定的,具体的特征评估值的确定方式可以根据实际情况确定。
若特征评估值的确定方式为加权求和,则可以根据目标就诊用户喜好调节动态属性值、评论属性值以及属性评估值的权重,例如:目标就诊用户更倾向于能快速接单的待确定接诊用户,那么可以提高动态属性值的权重,降低评论属性值以及属性评估值的权重;目标就诊用户更倾向于待确定接诊用户的基础医疗能力,那么可以提高属性评估值的权重,降低评论属性值以及动态属性值的权重。
可选的,服务器可以通过如图4所示的特征评估值确定方式确定各待确定接诊用户的特征评估值。
如图4所示,特征评估值可以包括:医生静态评分,医生动态评分以及用户个性化评分。其中,医生静态评分与本实施例中的属性评估值相对应,医生动态评分与本实施例中的动态特征属性相对应,用户个性化评分与本实施例中的目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论属性信息相对应。
其中,医生静态评分可以根据医生基础评分、医生业务评分以及医生活跃评分确定。其中,医生基础评分与基础属性类别信息相对应,医生业务评分与业务评估属性类别信息相对应,医生活跃评分与活跃度评估属性类别信息相对应。医生基础评分可以根据医院全国排名评分、科室全国排名评分、城市等级评分、医院等级评分以及医生专业职称评分确定;医生业务评分可以根据累计接诊量评分、平均首回时长评分、单均回复总字数评分、质检等级评分、5星主动好评率评分、123星主动差评率评分、语音回复率评分以及开处方单率评分确定;医生活跃评分可以根据近30天医生活跃天数以及近30天医生抢单活跃天数确定。医生动态评分可以根据近15分钟抢单活跃评分、近2分钟抢单活跃评分以及当天医生急速订单接诊量评分确定。用户个性化评分可以根据用户对医生的主动评论分数确定。
S240、根据各待确定接诊用户的特征评估值,从至少一个待确定接诊用户中筛选出至少一个目标接诊用户。
具体的,可以是依据各待确定接诊用户的特征评估值从高往低确定第二预设数量的目标接诊用户,例如:第二预设数量可以是30。在确定各待确定接诊用户的特征评估值后,可以将特征评估值进行从高至低的排序,确定第二预设数量的目标接诊用户,例如:确定特征评估值排名前30的待确定接诊用户为目标接诊用户。
S250、依据预先设置的分配策略将至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收待分发任务。
本发明实施例的技术方案,通过获取待分发任务中的病症文本描述,并通过对文本描述进行处理确定相应的目标科室,服务器可以查找与目标科室相关联的各个待选择接诊用户,并根据各待选择接诊用户的用户属性类型确定满足一定条件的待确定接诊用户,接下来结合待确定接诊用户的动态属性和评论属性来确定与目标就诊用户相匹配的至少一个目标接诊用户,根据预先设置的分配策略将目标接诊用户分配至至少两个匹配池中,基于接诊遍历时长将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,此时确定出的目标接诊用户与目标就诊用户存在较高的适配度,并且提高了目标接诊用户的接诊效率,进而提高了用户体验的技术效果。
实施例三
图5为本发明实施例三所提供的一种在线任务派发方法流程示意图,本实施例在上述实施例的基础上,针对“依据预先设置的分配策略将至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收待分发任务”进行了进一步优化。其中,与上述实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。
如图5所示,在线任务派发方法具体包括如下步骤:
S310、获取待分发任务中的病症信息,并确定与病症信息相对应的目标科室。
S320、确定与目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户。
S330、分别确定至少一个目标接诊用户的累计接诊量。
其中,累计接诊量为一定时长内接诊的次数,例如:3个月内的接诊次数。
具体的,可以根据各目标接诊用户的历史接诊记录或根据预先设置的计数器确定各目标接诊用户的累计接诊量。
S340、依据累计接诊量将至少一个目标接诊用户划分至至少两个匹配池中以及确定至少两个匹配池的优先级等级。
具体的,可以根据累计接诊量将目标接诊用户划分为至至少两个匹配池中,例如:将累计接诊量大于或等于200的目标接诊用户划分至一个匹配池中,将累计接诊量小于200的目标接诊用户划分至另一个匹配池中。进而,可以确定各个匹配池的优先级等级,例如:将累计接诊量大于或等于200所对应的匹配池作为第一匹配池,优先级等级位于第一位;将累计接诊量小于200所对应的匹配池作为第二匹配池,优先级等级位于第二位。若将累计接诊量高的目标接诊用户所对应的匹配池作为优先级等级最高的匹配池,可以提高目标接诊用户的接单频率,以快速完成待分发任务的分发。还可以是将累计接诊量少的目标接诊用户所对应的匹配池作为优先级等级最高的匹配池,以促进累计接诊量少的目标接诊用户接单,进而可以平衡各目标接诊用户的累计接单量。
示例性的,将累计接诊量大于或等于200的目标接诊用户划分至第一匹配池中,将累计接诊量大于100且小于200的目标接诊用户划分至第二匹配池中,并将累计接诊量小于100的目标接诊用户划分至第三匹配池中。为了提高待分发任务的分发速率,可以是第一匹配池至第三匹配池的优先级等级依次降低。还可以是,为了促进累计接诊量少的目标接诊用户接单,设置第三匹配池至第一匹配池的优先级等级依次降低。
S350、依据各匹配池的优先级等级以及对应的接诊遍历时长,依次将待分发任务分发至匹配池,直至检测到存在目标接诊用户接收待分发任务。
具体的,可以将待分发任务分发至优先级等级最高的匹配池,以使该匹配池中的目标接诊用户能够进行接单。待分发任务在该匹配池中暂存的时间不超过与该匹配池对应的接诊遍历时长,如:60s。若在接诊遍历时长内,没有目标接诊用户接单,则将待分发任务分发至优先级等级次高的匹配池,等待与该匹配池相对应的接诊遍历时长,以使该匹配池中的目标接诊用户接单。直至将待分发任务分发至最后一个匹配池中,若仍没有目标接诊用户接单,则返回执行将待分发任务分发至第一个匹配池中的各目标接诊用户,直至有目标接诊用户接单。其中,各匹配池所对应的接诊遍历时长可以相同,也可以不同,接诊遍历时长的具体时长可以根据实际需求设定,在本实施例中不做具体限定。
示例性的,第一匹配池至第三匹配池的优先级等级依次降低,第一匹配池所对应的接诊遍历时长为60s,第二匹配池所对应的接诊遍历时长为40s,第三匹配池所对应的接诊遍历时长为30s。先将待分发任务分发至第一匹配池中,若存在目标接诊用户接单,则停止该待分发任务的派发;若60s内,不存在目标接诊用户接单,则将待分发任务分发至第二匹配池中。若存在目标接诊用户接单,则停止该待分发任务的派发;若40s内,不存在目标接诊用户接单,则将待分发任务分发至第三匹配池中。若存在目标接诊用户接单,则停止该待分发任务的派发;若30s内,不存在目标接诊用户接单,则将待分发任务返回分发至第一匹配池中,以完成待分发任务在各目标匹配池中的循环分发,直至存在目标接诊用户接单。
需要说明的是,在依据累计接诊量为目标接诊用户划分匹配池的基础上,还可以依据其他信息划分匹配池,每个目标用户可以位于至少一个匹配池中。例如:将累计接诊量大于或等于200的目标接诊用户划分至第一匹配池中,将累计接诊量大于100且小于200的目标接诊用户划分至第二匹配池中,并将累计接诊量小于100的目标接诊用户划分至第三匹配池中,将好评率大于75%的目标接诊用户划分至第四匹配池中,将好评率小于或等于75%的目标接诊用户划分至第五匹配池中。将目标接诊用户分配至对应的匹配池中时,依据一个或多个与目标接诊用户相关的信息来划分可以是根据实际需求设定的。
还需要说明的是,依据何种与目标接诊用户相关的信息来划分匹配池也可以根据实际需求设定。
在上述实施例的基础上,将至少一个目标接诊用户划分至至少两个匹配池中还可以是依据目标接诊用户所属医院的医院排名、所属科室的科室排名、所属医院的医院等级、所属医院的医院所处城市等级、目标接诊用户的职称、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率、开具药方率、第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长中的至少一个。
本发明实施例的技术方案,通过获取待分发任务中的病症文本描述,并通过对文本描述进行处理确定相应的目标科室,服务器可以查找与目标科室相关联的各个待选择接诊用户,并根据各待选择接诊用户的用户属性类型确定满足一定条件的目标接诊用户,接下来根据目标接诊用户的累计接诊量将目标接诊用户分配至至少两个匹配池中,基于接诊遍历时长将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,此时确定出的目标接诊用户与目标就诊用户存在较高的适配度,并且提高了目标接诊用户的接诊效率,进而提高了用户体验的技术效果。
实施例四
图6为本发明实施例四所提供的一种在线任务派发装置的结构示意图,该装置包括:目标科室确定模块410、目标接诊用户确定模块420和待分发任务分发模块430。
其中,目标科室确定模块410,用于获取待分发任务中的病症信息,并确定与病症信息相对应的目标科室;其中,病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;目标接诊用户确定模块420,用于确定与目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;待分发任务分发模块430,用于依据预先设置的分配策略将至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收待分发任务。
可选的,目标接诊用户确定模块420,具体用于确定与目标科室关联的至少一个待选择接诊用户,并根据至少一个待选择接诊用户所属的属性类别信息对应的属性评估值,确定至少一个待确定接诊用户;针对各待确定接诊用户,确定当前待确定接诊用户的属性评估值以及动态特征属性确定当前待确定接诊用户的特征评估值;根据各待确定接诊用户的特征评估值,从至少一个待确定接诊用户中筛选出至少一个目标接诊用户。
可选的,待选择接诊用户所属的属性类别信息包括待选择接诊用户的基础属性类别信息、业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息;动态特征属性包括第一预设时长内的任务接收活跃度等级以及第二预设时长内任务处理量等级。
可选的,基础属性类别信息包括待选择接诊用户所属医院的医院排名、所属科室的科室排名、所属医院的医院等级、所属医院的医院所处城市等级以及待选择接诊用户的职称中的至少一个;业务评估属性类别信息中包括累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率中的至少一个;活跃度评估属性类别信息包括第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长。
可选的,目标接诊用户确定模块420,具体用于针对各待选择接诊用户,确定与当前待选择接诊用户的医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称,并分别调取与医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称所对应的权重值,以基于权重值确定与当前待选择接诊用户所对应的第一属性值;针对各待选择接诊用户,确定当前待选择接诊用户的累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率,并分别确定与累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率对应的权重值,以基于权重值确定与当前待选择接诊用户对应的第二属性值;针对各待选择接诊用户,确定当前待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长,分别确定与活跃时长和任务接收活跃时长对应的权重值,以基于权重值,屋顶与当前待选择接诊用户对应的第三属性值;针对各待选择接诊用户,根据当前待选择用户的第一属性值、第二属性值以及第三属性值,确定当前待选择用户的属性评估值;根据各待选择接诊用户的属性评估值,确定第一预设数量的待确定接诊用户。
可选的,目标接诊用户确定模块420,具体用于确定当前待确定接诊用户的任务接收活跃度等级以及任务处理量等级,并分别确定任务接收活跃度等级和任务处理量等级的权重值,以基于权重值确定当前待确定接诊用户的动态属性值;以及,确定目标就诊用户对当前待确定接诊用户的评论评分以及对应的权重值,以基于权重值确定当前待确定接诊用户的评论属性值;根据动态属性值以及属性评估值,确定当前待确定接诊用户的特征评估值。
可选的,待分发任务分发模块430,具体用于分别确定至少一个目标接诊用户的累计接诊量;依据累计接诊量将至少一个目标接诊用户划分至至少两个匹配池中以及确定至少两个匹配池的优先级等级;依据各匹配池的优先级等级以及对应的接诊遍历时长,依次将待分发任务分发至匹配池,直至检测到存在目标接诊用户接收待分发任务。
本发明实施例的技术方案,通过获取待分发任务中的病症文本描述,并通过对文本描述进行处理确定相应的目标科室,服务器可以查找与目标科室相关联的各个待选择接诊用户,并根据各待选择接诊用户的用户属性类型确定满足一定条件的目标接诊用户,接下来根据预先设置的分配策略将目标接诊用户分配至至少两个匹配池中,基于接诊遍历时长将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,此时确定出的目标接诊用户与目标就诊用户存在较高的适配度,并且提高了目标接诊用户的接诊效率,进而提高了用户体验的技术效果。
本发明实施例所提供的在线任务派发装置可执行本发明任意实施例所提供的在线任务派发方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
值得注意的是,上述装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明实施例的保护范围。
实施例五
图7为本发明实施例五所提供的一种电子设备的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施例实施方式的示例性电子设备50的框图。图7显示的电子设备50仅仅是一个示例,不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,电子设备50以通用计算设备的形式表现。电子设备50的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元501,系统存储器502,连接不同系统组件(包括系统存储器502和处理单元501)的总线503。
总线503表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线,微通道体系结构(MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备50典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备50访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
系统存储器502可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(RAM)504和/或高速缓存存储器505。电子设备50可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统506可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线503相连。存储器502可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块507的程序/实用工具508,可以存储在例如存储器502中,这样的程序模块507包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块507通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备50也可以与一个或多个外部设备509(例如键盘、指向设备、显示器510等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备50交互的设备通信,和/或与使得该电子设备50能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口511进行。并且,电子设备50还可以通过网络适配器512与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器512通过总线503与电子设备50的其它模块通信。应当明白,尽管图7中未示出,可以结合电子设备50使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元501通过运行存储在系统存储器502中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现本发明实施例所提供的在线任务派发方法。
实施例六
本发明实施例六还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种在线任务派发方法,该方法包括:
获取待分发任务中的病症信息,并确定与病症信息相对应的目标科室;其中,病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;
确定与目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;
依据预先设置的分配策略将至少一个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将待分发任务依次分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收待分发任务。
本发明实施例的计算机存储介质,可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中,计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号,其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式,包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质,该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输,包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等,或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明实施例操作的计算机程序代码,所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (9)
1.一种在线任务派发方法,其特征在于,包括:
获取待分发任务中的病症信息,并确定与所述病症信息相对应的目标科室;其中,所述病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;
确定与所述目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从所述至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;
依据预先设置的分配策略将所述至少两个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将所述待分发任务循环分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收所述待分发任务;
所述依据预先设置的分配策略将所述至少两个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将所述待分发任务循环分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收所述待分发任务,包括:
分别确定所述至少一个目标接诊用户的累计接诊量;
依据所述累计接诊量将所述至少一个目标接诊用户划分至所述至少两个匹配池中以及确定所述至少两个匹配池的优先级等级;
依据各匹配池的优先级等级以及对应的接诊遍历时长,依次将所述待分发任务分发至匹配池,直至检测到存在目标接诊用户接收所述待分发任务。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定与所述目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从所述至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户,包括:
确定与所述目标科室关联的至少一个待选择接诊用户,并根据所述至少一个待选择接诊用户所属的属性类别信息对应的属性评估值,确定至少一个待确定接诊用户;
针对各待确定接诊用户,确定当前待确定接诊用户的属性评估值以及动态特征属性,确定所述当前待确定接诊用户的特征评估值;
根据各待确定接诊用户的特征评估值,从所述至少一个待确定接诊用户中筛选出至少一个目标接诊用户。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,待选择接诊用户所属的属性类别信息包括所述待选择接诊用户的基础属性类别信息、业务评估属性类别信息以及活跃度评估属性类别信息;所述动态特征属性包括第一预设时长内的任务接收活跃度等级以及第二预设时长内任务处理量等级。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基础属性类别信息包括所述待选择接诊用户所属医院的医院排名、所属科室的科室排名、所属医院的医院等级、所属医院的医院所处城市等级以及所述待选择接诊用户的职称中的至少一个;所述业务评估属性类别信息中包括累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率中的至少一个;所述活跃度评估属性类别信息包括第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述至少一个待选择接诊用户所属的属性类别信息对应的属性评估值,确定至少一个待确定接诊用户,包括:
针对各待选择接诊用户,确定与当前待选择接诊用户的医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称,并分别调取与所述医院排名、科室排名、医院等级、城市等级以及职称所对应的权重值,以基于所述权重值确定与所述当前待选择接诊用户所对应的第一属性值;
针对各待选择接诊用户,确定当前待选择接诊用户的累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率,并分别确定与所述累计接诊量、平均回复时长、单次回复总字数、好评率、差评率、语音回复率以及开具药方率对应的权重值,以基于所述权重值确定与所述当前待选择接诊用户对应的第二属性值;
针对各待选择接诊用户,确定当前待选择接诊用户在第三预设时长内的活跃时长以及任务接收活跃时长,分别确定与所述活跃时长和任务接收活跃时长对应的权重值,以基于所述权重值,屋顶与所述当前待选择接诊用户对应的第三属性值;
针对各待选择接诊用户,根据当前待选择用户的第一属性值、第二属性值以及第三属性值,确定所述当前待选择用户的属性评估值;
根据各待选择接诊用户的属性评估值,确定第一预设数量的待确定接诊用户。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定当前待确定接诊用户的属性评估值以及动态特征属性,确定所述当前待确定接诊用户的特征评估值,包括:
确定当前待确定接诊用户的任务接收活跃度等级以及任务处理量等级,并分别确定所述任务接收活跃度等级和任务处理量等级的权重值,以基于所述权重值确定所述当前待确定接诊用户的动态属性值;以及,
确定目标就诊用户对所述当前待确定接诊用户的评论评分以及对应的权重值,以基于所述权重值确定所述当前待确定接诊用户的评论属性值;
根据所述动态属性值以及所述属性评估值,确定所述当前待确定接诊用户的特征评估值。
7.一种在线任务派发装置,其特征在于,包括:
目标科室确定模块,用于获取待分发任务中的病症信息,并确定与所述病症信息相对应的目标科室;其中,所述病症信息为与目标就诊用户相对应的病症描述文本;
目标接诊用户确定模块,用于确定与所述目标科室相关联的至少一个待选择接诊用户,并从所述至少一个待选择接诊用户中确定出至少一个目标接诊用户;
待分发任务分发模块,用于依据预先设置的分配策略将所述至少两个目标接诊用户分配至至少两个匹配池,基于各匹配池所对应的接诊遍历时长,将所述待分发任务循环分发至各匹配池中的目标接诊用户,以使目标接诊用户接收所述待分发任务;
所述待分发任务分发模块,具体用于分别确定所述至少一个目标接诊用户的累计接诊量;依据所述累计接诊量将所述至少一个目标接诊用户划分至所述至少两个匹配池中以及确定所述至少两个匹配池的优先级等级;依据各匹配池的优先级等级以及对应的接诊遍历时长,依次将所述待分发任务分发至匹配池,直至检测到存在目标接诊用户接收所述待分发任务。
8.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的在线任务派发方法。
9.一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-6中任一所述的在线任务派发方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011509024.1A CN112542237B (zh) | 2020-12-18 | 2020-12-18 | 在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011509024.1A CN112542237B (zh) | 2020-12-18 | 2020-12-18 | 在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112542237A CN112542237A (zh) | 2021-03-23 |
CN112542237B true CN112542237B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=75019168
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011509024.1A Active CN112542237B (zh) | 2020-12-18 | 2020-12-18 | 在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112542237B (zh) |
Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113222689A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-08-06 | 北京京东拓先科技有限公司 | 服务订单的处理方法、装置、设备、介质及程序产品 |
CN113160914A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-23 | 联仁健康医疗大数据科技股份有限公司 | 在线问诊方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113241170A (zh) * | 2021-05-13 | 2021-08-10 | 阿里健康科技(杭州)有限公司 | 一种在线问诊方法、服务器和终端设备 |
CN113256144A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-13 | 联仁健康医疗大数据科技股份有限公司 | 目标对象确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113707335A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-11-26 | 挂号网(杭州)科技有限公司 | 确定目标接诊用户的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114093476A (zh) * | 2021-11-11 | 2022-02-25 | 杭州太美星程医药科技有限公司 | 专家库的生成方法及装置、阅片任务分配方法及装置 |
CN114613479A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-06-10 | 北京京东拓先科技有限公司 | 一种问诊任务分配的方法和装置 |
CN117035368B (zh) * | 2023-10-07 | 2024-01-26 | 四川桃子健康科技股份有限公司 | 一种基于互联网的医生派单方法 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014191461A (ja) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Fujifilm Corp | 医療情報配信システム及び制御方法、並びにプログラム |
CN107590898A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-16 | 上海矩点医疗科技有限公司 | 医院患者分流排队模型的构建方法 |
CN108806784A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-13 | 汉中市中心医院 | 基于互联网的远程家庭医疗服务系统 |
CN108989588A (zh) * | 2018-08-08 | 2018-12-11 | 携程旅游信息技术(上海)有限公司 | 呼叫分配方法、呼叫中心、电子设备和存储介质 |
CN109036527A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-18 | 浙江格林蓝德信息技术有限公司 | 任务分发方法及相关装置 |
CN110213450A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-09-06 | 长沙手之声信息科技有限公司 | 基于多中心的手语在线客服分配管理方法、装置及系统 |
CN111708949A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-25 | 微医云(杭州)控股有限公司 | 医疗资源的推荐方法及装置、电子设备、存储介质 |
US10854330B1 (en) * | 2015-07-09 | 2020-12-01 | Deborah T Bullington | Appointment scheduling management system |
CN112068940A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-11 | 微医云(杭州)控股有限公司 | 实时任务调度方法、装置、调度系统及存储介质 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7640173B2 (en) * | 2002-01-17 | 2009-12-29 | Applied Medical Software, Inc. | Method and system for evaluating a physician's economic performance and gainsharing of physician services |
US9779209B2 (en) * | 2006-07-24 | 2017-10-03 | Cerner Innovation, Inc. | Application to worker communication interface |
-
2020
- 2020-12-18 CN CN202011509024.1A patent/CN112542237B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014191461A (ja) * | 2013-03-26 | 2014-10-06 | Fujifilm Corp | 医療情報配信システム及び制御方法、並びにプログラム |
US10854330B1 (en) * | 2015-07-09 | 2020-12-01 | Deborah T Bullington | Appointment scheduling management system |
CN107590898A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-16 | 上海矩点医疗科技有限公司 | 医院患者分流排队模型的构建方法 |
CN108806784A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-13 | 汉中市中心医院 | 基于互联网的远程家庭医疗服务系统 |
CN109036527A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-18 | 浙江格林蓝德信息技术有限公司 | 任务分发方法及相关装置 |
CN108989588A (zh) * | 2018-08-08 | 2018-12-11 | 携程旅游信息技术(上海)有限公司 | 呼叫分配方法、呼叫中心、电子设备和存储介质 |
CN110213450A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-09-06 | 长沙手之声信息科技有限公司 | 基于多中心的手语在线客服分配管理方法、装置及系统 |
CN111708949A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-25 | 微医云(杭州)控股有限公司 | 医疗资源的推荐方法及装置、电子设备、存储介质 |
CN112068940A (zh) * | 2020-09-02 | 2020-12-11 | 微医云(杭州)控股有限公司 | 实时任务调度方法、装置、调度系统及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
基于微信公众平台的医院预约挂号流程设计;黄永刚;医疗卫生装备;第38卷(第5期);53-55 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112542237A (zh) | 2021-03-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112542237B (zh) | 在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 | |
US11600390B2 (en) | Machine learning clinical decision support system for risk categorization | |
Oh et al. | Sooner or later? Health information technology, length of stay, and readmission risk | |
Denham et al. | Intimate partner violence among Latinas in eastern North Carolina | |
Campbell et al. | Voices of strength and resistance: A contextual and longitudinal analysis of women's responses to battering | |
Camacho et al. | The effectiveness of Medicare wellness visits in accessing preventive screening | |
CN112542236A (zh) | 在线任务派发方法、装置、电子设备及存储介质 | |
Ayer et al. | The impact of health information exchanges on emergency department length of stay | |
Goldfarb et al. | Noncardiovascular disease and critical care delivery in a contemporary cardiac and medical intensive care unit | |
Selker | Systems for comparing actual and predicted mortality rates: characteristics to promote cooperation in improving hospital care | |
Rahimi et al. | Developing a strategy map to improve public hospitals performance with balanced scorecard and dematel approach | |
Chua et al. | Development of predictive scoring model for risk stratification of no-show at a public hospital specialist outpatient clinic | |
CN110782979A (zh) | 医疗任务分配方法及装置、电子设备、存储介质 | |
Smalley et al. | The impact of hospital boarding on the emergency department waiting room | |
Surman et al. | UK-trained junior doctors' intentions to work in UK medicine: questionnaire surveys, three years after graduation | |
Parish et al. | Health Care Impacts Of Resource Navigation For Health-Related Social Needs In The Accountable Health Communities Model: Study examines the health care impacts of resource navigation for health-related social needs within the Accountable Health Communities model | |
Temkin-Greener et al. | Health care use and outcomes in assisted living communities: race, ethnicity, and dual eligibility | |
Coronado et al. | Clinical perspectives on colorectal cancer screening at Latino-serving federally qualified health centers | |
Murch et al. | Use of linked patient data to assess the effect of Long-COVID on system-wide healthcare utilisation | |
Angelelli et al. | Access to postacute nursing home care before and after the BBA | |
Marbach et al. | The impact of a transition of care program on acute myocardial infarction readmission rates | |
Rhodes et al. | Safety-net accountable health model partnership drives inpatient connection to outpatient social services, reducing readmissions in a population experiencing homelessness | |
Zander et al. | Identifying determinants for traveled distance and bypassing in outpatient care: a scoping review | |
US11854673B2 (en) | Systems and methods for managing caregiver responsibility | |
CN112259215A (zh) | 问诊请求处理方法、装置和设备 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |