CN113241134B - 在线问诊医生分配方法和系统、存储介质 - Google Patents
在线问诊医生分配方法和系统、存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113241134B CN113241134B CN202110452084.2A CN202110452084A CN113241134B CN 113241134 B CN113241134 B CN 113241134B CN 202110452084 A CN202110452084 A CN 202110452084A CN 113241134 B CN113241134 B CN 113241134B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- doctor
- patient
- information
- data
- diagnosis
- 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 56
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims abstract description 49
- 238000002372 labelling Methods 0.000 claims description 34
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 10
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 5
- 230000003993 interaction Effects 0.000 abstract description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract 1
- 230000003902 lesion Effects 0.000 description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036285 pathological change Effects 0.000 description 1
- 231100000915 pathological change Toxicity 0.000 description 1
- 238000012797 qualification Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
Images
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
- G16H10/00—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
- G16H10/60—ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for patient-specific data, e.g. for electronic patient records
-
- 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
- G16H30/00—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
- G16H30/40—ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
-
- 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
- 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
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法和系统、存储介质,属于人工智能领域。该在线问诊医生分配方法包括:获取患者端的患者数据;其中,所述患者数据至少包括:患者基本信息、医学图像和诊断要求信息;根据所述患者基本信息对所述患者数据进行分类,得到分类数据;根据所述分类数据匹配目标医生端;将相应的分类数据推送给所述目标医生端。本公开实施例通过获取患者端的患者数据,并根据患者数据中的患者基本信息对所述患者数据进行分类,得到分类数据,再根据所述分类数据匹配目标医生端,从而将相应的分类数据推送给所述目标医生端,进而实现建立目标医生端与匹配目标医生端的患者端之间的交互,方便医生在线诊治患者。
Description
技术领域
本公开实施例涉及分工智能技术领域,尤其涉及在线问诊医生分配方法和系统、存储介质。
背景技术
长期以来,看病难、看病贵成为公认的民生“痛点”。医院人满为患、医院数量与人口总量之比太低、当值医生紧缺是短期内难以解决的难题,而且随着人口的增长,这个难题愈发突出。
发明内容
本公开实施例的主要目的在于提出一种在线问诊医生分配方法和系统、存储介质,可以实现建立目标医生端与匹配目标医生端的患者端之间的交互,方便医生在线诊治患者。
为实现上述目的,本公开实施例的第一方面提出了一种在线问诊医生分配方法,包括:
获取患者端的患者数据;其中,所述患者数据至少包括:患者基本信息、医学图像和诊断要求信息;
根据所述患者基本信息对所述患者数据进行分类,得到分类数据;
根据所述分类数据匹配目标医生端;
将相应的分类数据推送给所述目标医生端。
一些实施例中,所述方法还包括:
将被推送的分类数据中的医学数据授权给所述目标医生端下载和标注;
接收所述目标医生端对下载的医学图像进行标注产生的标注数据;
将所述标注数据授权给所述患者端下载。
一些实施例中,所述患者数据还包括:检查和治疗信息,所述方法还包括:
获取诊断请求信息;
所述诊断请求信息发送给目标医生端;
接收所述目标医生端根据所述诊断请求信息和所述检查和治疗信息提供的诊断服务信息。
一些实施例中,所述根据所述分类数据匹配目标医生端,包括:
获取医生数据;其中所述医生数据至少包括医生基本信息和任务信息;
根据所述分类数据和所述医生数据匹配所述目标医生端。
一些实施例中,所述方法还包括:对医生进行排序,具体包括:
根据所述医生数据对医生进行科室分类;
获取患者端对医生端的评价信息;
根据所述医生基本信息、所述任务信息和所述评价信息对每一科室的医生进行排序;其中所述医生基本信息至少包括从业时间、病人诊治数量。
一些实施例中,所述方法还包括:对患者进行排序,具体包括:
获取患者端的时间紧急参数和历史付费信息;
根据所述时间紧急参数和历史付费信息对患者进行排序。
一些实施例中,所述获取患者端的时间紧急参数和历史付费信息,包括:
获取所述患者端的期望回复期限参数;
根据所述期望回复期限参数计算出所述时间紧急参数;
一些实施例中,所述将被推送的分类数据中的医学数据授权给所述目标医生端下载和标注,具体包括:
将所述被推送的医学数据授权给所述目标医生端下载和标注;
接收所述目标医生端的操作请求;其中,所述操作请求至少包括下载请求和标注请求;
根据所述标注请求对所述医学数据进行标注。
为实现上述目的,本公开实施例的第二方面提出了一种在线问诊医生分配系统,包括:
患者数据获取模块,用于获取患者端的患者数据;其中,所述患者数据至少包括:患者基本信息、医学图像和诊断要求信息;
患者分类模块,用于根据所述患者基本信息对所述患者数据进行分类,得到分类数据;
医生匹配模块,用于根据所述分类数据匹配目标医生端;
推送模块,用于将相应的分类数据推送给所述目标医生端。
为实现上述目的,本公开实施例的第三方面提出了另一种在线问诊医生分配系统,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
所述程序被存储在存储器中,处理器执行所述至少一个程序以实现如上述所述的方法。
为实现上述目的,本公开实施例的第四方面提出了一种存储介质,所述存储介质为计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于使计算机执行:如上述所述的方法。
本公开实施例提出的在线问诊医生分配方法和系统、存储介质,通过获取患者端的患者数据,并根据患者数据中的患者基本信息对患者数据进行分类,得到分类数据,再根据分类数据匹配目标医生端,从而将相应的分类数据推送给目标医生端,从而实现建立目标医生端与匹配目标医生端的患者端之间的交互,方便医生在线诊治患者。
附图说明
图1是本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法的流程图。
图2是本公开另一实施例提供的在线问诊医生分配方法的部分流程图。
图3是本公开另一实施例提供的在线问诊医生分配方法的部分流程图。
图4是本公开又一实施例提供的在线问诊医生分配方法的部分流程图。
图5是图2的步骤201的流程图。
图6是本公开实施例提供的标注医学图像的区域示意图。
图7是本公开实施例提供的在线问诊医生分配系统的硬件结构图。
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,对本申请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申请,并不用于限定本申请。
需要说明的是,虽然在装置示意图中进行了功能模块划分,在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于装置中的模块划分,或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本发明实施例的目的,不是旨在限制本发明。
长期以来,看病难、看病贵成为公认的民生“痛点”。医院人满为患、医院数量与人口总量之比太低、当值医生紧缺是短期内难以解决的难题,而且随着人口的增长,这个难题愈发突出。
基于此,本公开实施例提出一种在线问诊医生分配方法的技术方案,可以实现建立目标医生端与匹配目标医生端的患者端之间的交互,方便医生在线诊治患者。
本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法和系统、存储介质,具体通过如下实施例进行说明,首先描述本公开实施例中的在线问诊医生分配方法。
本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法,可应用于终端中,也可应用于服务器端中,还可以是运行于终端或服务器端中的软件。在一些实施例中,终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机或者智能手表等;服务器端可以配置成独立的物理服务器,也可以配置成多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以配置成提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器;软件可以是实现在线问诊医生分配方法的应用等,但并不局限于以上形式。
图1是本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法的一个可选的流程图,图1中的方法可以包括,但不限于步骤101至步骤104。
步骤101、获取患者端的患者数据;其中,患者数据至少包括:患者基本信息、医学图像和诊断要求信息;
步骤102、根据患者基本信息对患者数据进行分类,得到分类数据;
步骤103、根据分类数据匹配目标医生端;
步骤104、将相应的分类数据推送给目标医生端。
本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法应用于在线问诊医生分配平台中,该在线问诊医生分配平台允许患者端、一般用户端和医生端通过注册的方式登入,患者端通过该平台提交相关的医学图像,并在注册时生成患者基本信息,还可以体检诊断要求信息;同样地,医生端在注册时生成医生基本信息,且医生端可以在该平台上根据自己的专长给出非实时的医学图像标注、以及诊治建议。
在一具体应用场景中,患者和医生在进行注册时,各自签署所提供的医学图像与诊断信息的授权使用协议,允许该平台对信息的有限使用权限。此外,医生注册时,进行医师资格校验等严格的身份认证流程,避免医生提供虚假信息。
请参阅图2,一些实施例中,该方法还可以包括,但不限于步骤201至步骤203:
步骤201、将被推送的分类数据中的医学数据授权给目标医生端下载和标注;
步骤202、接收目标医生端对下载的医学图像进行标注产生的标注数据;
步骤203、将标注数据授权给患者端下载。
具体地,医生标注的标注数据不仅可供患者参考,还可以授权给患者端下载,患者下载后可以打印出来,从而将这些打印结果提交给实施线下诊治的医生参考,便于患者可以进行在线和线下的诊治。
请参阅图3,一些实施例中,患者数据还包括:检查和治疗信息,该方法还可以包括,但不限于步骤301至步骤303,
步骤301、获取诊断请求信息;
步骤302、诊断请求信息发送给目标医生端;
步骤303、接收目标医生端根据诊断请求信息、检查和治疗信息提供的诊断服务信息。
在一些实施例,诊断服务信息包括诊治建议、点评等。即,若患者端提交了过往的检查和治疗信息,则医生可以在平台上对过往的检查和治疗信息进行点评。具体地,不仅医生标注的标注数据可供患者参考,医生提供的诊治建议、点评等也可供患者参考和下载,患者下载后也可以打印出来,从而将这些打印结果提交给实施线下诊治的医生参考,便于患者可以进行在线和线下的诊治。
在一实施方式,诊断要求信息包括需要提供诊断服务和不需要提供诊断服务。
在一实施方式,检查和治疗信息包括相关的检查报告和目前医生给出的诊断结果。
具体地,请参阅表1,患者端可以通过该平台提交信息时,可以以如下三种方式提交:第一种方式是提供医学图像+诊断要求信息,即包括:提供医学图像和不需要提供诊断服务;提供医学图像和需要提供诊断服务;若患者需要提供诊断服务,则给出愿意付费的金额以及期望得到信息的期限。第二种方式是提供医学图像+诊断要求信息+检查报告,即包括提供医学图像、相关的检查报告,并指出不需要提供诊断服务;提供医学图像、相关的检查报告,并指出需要提供诊断服务;与第一种方式相同的是,若患者需要提供诊断服务,则给出愿意付费的金额以及期望得到信息的期限。第三种方式是提供医学图像+诊断要求信息+检查报告+诊断结果,即包括提供医学图像、相关的检查报告和诊断结果,并指出不需要提供诊断服务;提供医学图像、相关的检查报告和诊断结果,并指出需要提供诊断服务;与第一种方式、第二种方式相同的是,若患者需要提供诊断服务,则给出愿意付费的金额以及期望得到信息的期限。
提交方式 | 提交的相关信息 |
第一种方式 | 医学图像+诊断要求信息 |
第二种方式 | 医学图像+诊断要求信息+检查报告 |
第三种方式 | 医学图像+诊断要求信息+检查报告+诊断结果 |
表1
一些实施例中,根据分类数据匹配目标医生端,包括:
获取医生数据;其中医生数据至少包括医生基本信息和任务信息;
根据分类数据和医生数据匹配目标医生端。
在一些实施例,任务信息至少包括医生的空闲程度、历史累计诊治时长。
请参阅图4,一些实施例中,该方法还包括:对医生进行排序,具体包括:
步骤401、根据医生数据对医生进行科室分类;
步骤402、获取患者端对医生端的评价信息;
步骤403、根据医生基本信息、任务信息和评价信息对每一科室的医生进行排序;其中医生基本信息至少包括从业时间、病人诊治数量。
在一些实施例,评价信息至少包括评价分数;该平台可以实现对医生进行双重排序。具体地,第一重排序原理为:该平台可根据注册医生的从业时间、病人诊治数量、评价信息,分科室对医生进行排序,并显示诊治费用,以方便患者直接通过该平台主动选择医生。在一具体应用场景,可以将综合评分作为排序规则,即将综合评分最好的医生排名最靠前。第二重排序原理为:结合任务信息(例如医生的空闲程度、历史累计诊治时长),分科室对医生的空闲程度进行排序,空闲程度最高的医生排序最靠前。
在一具体应用场景,对医生进行排序的原理如下:第一种是评分排序规则,即将患者点评得出的评价分数作为优先考虑,一次好评得一分,允许一个患者对同一个医生做多次好评,但一个医生来自同一个患者的好评得分超过3分时不再累加(即一个医生来自同一个患者的好评得分最高为3分)。举例来说,医生M的从业时间为y、诊治病人的数量为p,好评得分为x。同时,假设该平台中来自同一个科室的所有医生中最长的从业时间为Y、单个医生诊治病人的最大数量为P,则医生M的综合评分,参照如下公式(1)所示:
综合评分越高的医生,其排序越靠前。
第二种是空闲程度排序规则,即根据医生目前的空闲程度(未完成任务数)与历史累计诊治时长进行,并对医生分科室排序。举例来说,医生N的未完成任务数为tasku、已完成任务数为taskh、其已完成任务的总耗时为ddh(天数);该科室医生完成单一任务的平均耗时为DDh(天数);则该医生N的空闲系数coe,可以参照如下公式(2)所示:
其中,医生的空闲系数coe越小,其空闲程度排序越靠前。
一些实施例中,该方法还包括:对患者进行排序,具体包括:
获取患者端的时间紧急参数和历史付费信息;
根据时间紧急参数和历史付费信息对患者进行排序。
具体地,该平台对患者提交的相关信息进行整理和归类,并根据医生的专长,为医生端推送相应的期望得到医生诊断信息的患者的医学图像与相关资料(诊断要求信息、检查报告、诊断结果等),供医生选择。对患者的排序,参考两个维度,时间紧急程度和信誉度,其中时间紧急程度由患者端的时间紧急参数确定,信誉度由患者端的历史付费信息确定;其中,患者付费越及时,则信誉度越高;患者端的时间紧急程度越高、信誉度越高,则排名越靠前。
一些实施例中,获取患者端的时间紧急参数和历史付费信息,包括:
获取患者端的期望回复期限参数;
根据期望回复期限参数计算出时间紧急参数。
在一具体应用场景,时间紧急系数的计算原理如下:统计出该平台中患者期望回复的最长时间tmax和最短时间tmin。假设某个患者的期望回复时间为t,则其时间紧急系数定义e1,公式(3):
信誉度的计算原理如下:根据付费的及时性和付费次数得出,其中患者付费一次得一分;患者付费的及时性系数的计算为公式(4):
其中e2为及时性系数,dk代表某个患者第k次付费的实际时长(天数),Dk代表该患者第k次付费的预期最大时长(天数),K代表该患者的总付费次数。
患者端排名的综合系数为计算公式为公式(5):
esum=e1+e2+K 公式(5)
其中esum为及时性系数,对某个科室的所有患者,综合系数esum的值越高,患者的排序越靠前。
请参阅图5,一些实施例中,将被推送的分类数据中的医学数据授权给目标医生端下载和标注,具体包括:
步骤501、将被推送的医学数据授权给目标医生端下载和标注;
步骤502、接收目标医生端的操作请求;其中,操作请求至少包括下载请求和标注请求;
步骤503、根据标注请求对医学数据进行标注。
在一具体应用场景,如表2所示,对医学数据进行标注的原理为:第一区域为图像显示与标注区域,即该平台将患者上传的一幅或多幅图像显示在第一区域为中心的区域;同时,该平台提供的图像编辑功能允许医生在图像上点出病灶中心和圈出病变区域,并在该平台的选项中选择病变类型以及病灶发展阶段(早期,中期、晚期等)。第二区域为即该平台将对医学图像进行标注、进行量化、自动的文字转化与记录的区域。具体地,该平台自动地提取和记录医生点出的病灶中心的位置;提取和记录医生圈出的病变区域的边界线;检查边界线的连通性;若边界线不是一条闭合曲线,则自动校正其连通性以获得一条闭合的边界线;将边界线量化为一系列边界点并记录其位置;参照图6,判别出并记录每一个病灶区域的大小rmax×rmin,其中rmax,rmin分别为病灶区域的最长径向长度与最短径向长度。此外,该平台结合医生选择的病变类型以及病灶发展阶段,以及自动提取的结果,生成病变的结构化信息,并存储进数据库中。
表2
关于患者的过往治疗方案的点评,可起到与患者交流、探讨以及互动的目的。实现该功能的操作界面简洁,即:该平台只需要提供一个包括了保存、修改、提交按钮的文本输入框。
在一应用场景,请参阅图6,病灶区域的最长径向长度为rmax,最短径向长度为rmin,病灶区域的最长径向长度rmax与最短径向长度rmin判别的原理为:首先,以医生标注的单个病灶的中心作为二维极坐标的原点;然后,做穿过极坐标的原点且连接病灶区域在水平方向的左右边界点的直线段;然后,按照顺时针方向每隔5度就做一条穿过极坐标的原点且连接病灶区域左右边界点的直线段;最后,一共得到72条直线段,挑选出其中最长的直线段,将其长度记为rmax,挑选出其中最短的直线段,将其长度记为rmin。
本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法,通过获取患者端的患者数据,并根据患者数据中的患者基本信息对患者数据进行分类,得到分类数据,再根据分类数据匹配目标医生端,从而将相应的分类数据推送给目标医生端。通过本公开实施例提供的技术方案,使得医生资源可以得到更大程度的释放与利用,可部分缓解看病难、看病贵的问题;并且医生的对医学图像的标注结果、诊疗建议可得到多种程度和不同方式的利用。
本公开实施例提供的在线问诊医生分配方法应用于在线问诊医生分配平台中,该在线问诊医生分配平台允许患者端、一般用户端和医生端通过注册的方式登入,患者通过该平台提交相关的医学图像,并在注册时生成患者基本信息;同样地,医生在注册时生成医生基本信息,且医生可以在该平台上根据自己的专长给出非实时的医学图像标注、以及诊治建议,并且若患者提交了过往治疗方案,则医生可以在平台上对过往治疗方案的点评。医生的医学图像标注和诊治建议不仅可供患者参考,而且允许患者进行评价;患者还可以在通过平台下载并打印出医生的所有标注、诊治建议和点评,同时,还可以将这些打印结果提交给实施线下诊治的医生参考。在该平台上进行注册的患者和医生可以查看对方的全部信息,而一般用户仅能查看部分信息,病人身份等敏感私人信息对一般用户来说是不可见的。但是,一般用户仍然可以对医生的诊治建议进行评价。
为实现上述目的,本公开实施例的第三方面提出了另一种在线问诊医生分配系统,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
所述程序被存储在存储器中,处理器执行所述至少一个程序以实现如上述所述的方法。
请参阅图7,图7示意了另一实施例的在线问诊医生分配系统的硬件结构,在线问诊医生分配系统,包括:
处理器601,可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本公开实施例所提供的技术方案;
存储器602,可以采用ROM(ReadOnlyMemory,只读存储器)、静态存储设备、动态存储设备或者RAM(RandomAccessMemory,随机存取存储器)等形式实现。存储器602可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所提供的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器602中,并由处理器601来调用执行本公开实施例的在线问诊医生分配方法;
输入/输出接口603,用于实现信息输入及输出;
通信接口604,用于实现本设备与其他设备的通信交互,可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信;和
总线605,在设备的各个组件(例如处理器601、存储器602、输入/输出接口603和通信接口604)之间传输信息;
其中处理器601、存储器602、输入/输出接口603和通信接口604通过总线605实现彼此之间在设备内部的通信连接。
本公开实施例还提供又一实施例的在线问诊医生分配系统,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
所述程序被存储在存储器中,处理器执行所述至少一个程序以实现本申请上述在线问诊医生分配方法。该电子设备可以为包括手机、平板电脑、个人数字助理(PersonalDigital Assistant,简称PDA)、车载电脑等任意智能终端。
本公开实施例还提供了一种存储介质,该存储介质是计算机可读存储介质,该计算机可执行指令用于执行上述在线问诊医生分配方法。
本公开实施例是在线问诊医生分配方法、在线问诊医生分配系统、存储介质,通过获取患者端的患者数据,并根据患者数据中的患者基本信息对患者数据进行分类,得到分类数据,再根据分类数据匹配目标医生端,从而将相应的分类数据推送给目标医生端。通过本公开实施例提供的技术方案,使得医生资源可以得到更大程度的释放与利用,可部分缓解看病难、看病贵的问题;并且医生的对医学图像的标注结果、诊疗建议可得到多种程度和不同方式的利用。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中,存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
本公开实施例描述的实施例是为了更加清楚的说明本公开实施例的技术方案,并不构成对于本公开实施例提供的技术方案的限定,本领域技术人员可知,随着技术的演变和新应用场景的出现,本公开实施例提供的技术方案对于类似的技术问题,同样适用。
本领域技术人员可以理解的是,图1-5中示出的技术方案并不构成对本公开实施例的限定,可以包括比图示更多或更少的的步骤,或者组合某些步骤,或者不同的步骤块。图7中示出的技术方案并不构成对本公开实施例的限定,可以包括比图示更多或更少的的元件,或者组合某些元件,或者不同的元件。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
本领域普通技术人员可以理解,上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、设备中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。
本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解,在本申请中,“至少一个(项)”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,用于描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,“A和/或B”可以表示:只存在A,只存在B以及同时存在A和B三种情况,其中A,B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项(个)”或其类似表达,是指这些项中的任意组合,包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如,a,b或c中的至少一项(个),可以表示:a,b,c,“a和b”,“a和c”,“b和c”,或“a和b和c”,其中a,b,c可以是单个,也可以是多个。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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一个存储介质中,包括多指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序的介质。
以上参照附图说明了本公开实施例的优选实施例,并非因此局限本公开实施例的权利范围。本领域技术人员不脱离本公开实施例的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进,均应在本公开实施例的权利范围之内。
Claims (6)
1.一种在线问诊医生分配方法,其特征在于,包括:
获取患者端的患者数据;其中,所述患者数据至少包括:患者基本信息、医学图像和诊断要求信息,所述诊断要求信息包括需要提供诊断服务或者不需要提供诊断服务;所述患者数据还包括:检查和治疗信息检查和治疗信息;
根据所述患者基本信息对所述患者数据进行分类,得到分类数据;
获取医生数据;其中所述医生数据至少包括医生基本信息和任务信息,所述任务信息包括医生的空闲程度、历史累计诊治时长;
根据所述分类数据和所述医生数据匹配目标医生端;
将相应的分类数据推送给所述目标医生端;
将被推送的分类数据中的医学图像授权给所述目标医生端下载和标注;
其中,所述患者数据还包括:检查和治疗信息,所述方法还包括:
获取诊断请求信息;
所述诊断请求信息发送给目标医生端;
接收所述目标医生端根据所述诊断请求信息和所述检查和治疗信息提供的诊断服务信息;其中,所述诊断服务信息包括诊断建议、点评;
所述方法还包括:对医生进行排序,具体包括:
根据所述医生数据对医生进行科室分类;
获取患者端对医生端的评价信息;其中,所述评价信息至少包括评价分数;
根据所述医生基本信息、所述任务信息和所述评价信息对每一科室的医生进行排序;其中所述医生基本信息至少包括从业时间、病人诊治数量;
其中,根据所述医生基本信息、所述任务信息和所述评价信息对每一科室的医生进行排序,包括根据以下公式之一对每一科室的医生进行排序:
或者,
所述第一公式中,score为每个医生的综合评分,y为该医生的从业时间,p为该医生诊治病人的数量,x为该医生获得好评得分,Y为该医生所在同一个科室的所有医生中最长的从业时间,P为该医生所在同一个科室的单个医生诊治病人的最大数量;
根据所述综合评分或者所述空闲系数对医生进行排序。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收所述目标医生端对下载的医学图像进行标注产生的标注数据;
将所述标注数据授权给所述患者端下载。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:对患者进行排序,具体包括:
获取患者端的时间紧急参数和历史付费信息;
根据所述时间紧急参数和历史付费信息对患者进行排序;
其中,所述获取患者端的时间紧急参数和历史付费信息,包括:
获取所述患者端的期望回复期限参数;
根据所述期望回复期限参数计算出所述时间紧急参数;
其中,根据第三公式对患者进行排序:
4.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述将被推送的分类数据中的医学图像授权给所述目标医生端下载和标注,具体包括:
将所述被推送的医学图像授权给所述目标医生端下载和标注;
接收所述目标医生端的操作请求;其中,所述操作请求至少包括下载请求和标注请求;
根据所述标注请求对所述医学图像进行标注。
5.一种在线问诊医生分配系统,其特征在于,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
所述程序被存储在存储器中,处理器执行所述至少一个程序以实现如权利要求1至4任一项所述的方法。
6.一种存储介质,所述存储介质为计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令用于使计算机执行:如权利要求1至4任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110452084.2A CN113241134B (zh) | 2021-04-26 | 2021-04-26 | 在线问诊医生分配方法和系统、存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110452084.2A CN113241134B (zh) | 2021-04-26 | 2021-04-26 | 在线问诊医生分配方法和系统、存储介质 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113241134A CN113241134A (zh) | 2021-08-10 |
CN113241134B true CN113241134B (zh) | 2023-07-04 |
Family
ID=77129180
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110452084.2A Active CN113241134B (zh) | 2021-04-26 | 2021-04-26 | 在线问诊医生分配方法和系统、存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113241134B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB2622623A (en) * | 2022-09-23 | 2024-03-27 | Virtual Ward Tech Limited | A system and method of monitoring health data |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108417263A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-08-17 | 四川精益永创科技有限公司 | 一种远程医疗就诊方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107566510B (zh) * | 2017-09-20 | 2020-12-01 | 歌尔光学科技有限公司 | 远程医疗诊断服务系统 |
CN108932974B (zh) * | 2018-05-31 | 2023-04-18 | 平安医疗科技有限公司 | 在线问诊分配医生的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN110675942A (zh) * | 2019-08-26 | 2020-01-10 | 平安好医投资管理有限公司 | 医学影像图像诊断分配方法、装置、终端及存储介质 |
CN112447307A (zh) * | 2019-09-05 | 2021-03-05 | 北京国双科技有限公司 | 远程就医方法及装置、存储介质和电子设备 |
CN111241265A (zh) * | 2020-01-09 | 2020-06-05 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 信息推荐方法、设备、存储介质及装置 |
CN111710381A (zh) * | 2020-06-10 | 2020-09-25 | 深圳市好克医疗仪器股份有限公司 | 远程诊断方法、装置、设备及计算机存储介质 |
-
2021
- 2021-04-26 CN CN202110452084.2A patent/CN113241134B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108417263A (zh) * | 2018-01-31 | 2018-08-17 | 四川精益永创科技有限公司 | 一种远程医疗就诊方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113241134A (zh) | 2021-08-10 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112380859A (zh) | 舆情信息的推荐方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
CN111324740B (zh) | 纠纷事件的识别方法、识别装置和识别系统 | |
CN101615223A (zh) | 健康数据整合系统及其方法 | |
CN114663198A (zh) | 基于用户画像的产品推荐方法、装置、设备及存储介质 | |
Klappe et al. | Factors influencing problem list use in electronic health records—application of the unified theory of acceptance and use of technology | |
CN109377207B (zh) | 异常住院行为判定的方法及相关产品 | |
CN107809370B (zh) | 用户推荐方法及装置 | |
CN113724858A (zh) | 基于人工智能的疾病检查项目推荐设备、方法及装置 | |
KR20220092419A (ko) | 비대면 의료상담 서비스 제공방법 및 제공플랫폼 | |
CN104112210A (zh) | 一种推送广告的方法及设备 | |
CN113241134B (zh) | 在线问诊医生分配方法和系统、存储介质 | |
CN105446669A (zh) | 基于虚拟打印机的医疗数据采集传输方法及其系统 | |
Gefen et al. | Governmental intervention in Hospital Information Exchange (HIE) diffusion: a quasi-experimental ARIMA interrupted time series analysis of monthly HIE patient penetration rates | |
WO2020087971A1 (zh) | 基于预测模型预测住院合理性的方法及相关产品 | |
JP5615142B2 (ja) | 指導文作成支援システム及び方法 | |
CN116228440B (zh) | 一种医保智能管理方法、系统、装置和介质 | |
CN112735579A (zh) | 一种急诊病人快速登记治疗系统 | |
CN112052310A (zh) | 基于大数据的信息获取方法、装置、设备及存储介质 | |
CN116825311A (zh) | 一种基于drg/dip的医院管控运营方法及系统 | |
CN111754069A (zh) | 一种服务订单生成方法及装置 | |
CN109509550B (zh) | 基于数据分析的就诊信息处理方法、装置、设备及介质 | |
CN111899823A (zh) | 一种量表信息处理方法、系统、终端设备和存储介质 | |
CN116403693A (zh) | 问诊单派单方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113536111B (zh) | 保险知识内容的推荐方法、装置和终端设备 | |
JP2020194434A (ja) | 情報処理装置、方法およびプログラム |
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 |