CN114023423A - 一种智能交班方法、装置以及设备 - Google Patents

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CN114023423A CN202111258258.8A CN202111258258A CN114023423A CN 114023423 A CN114023423 A CN 114023423A CN 202111258258 A CN202111258258 A CN 202111258258A CN 114023423 A CN114023423 A CN 114023423A
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Abstract

本发明公开了一种智能交班方法、装置以及设备，智能交班方法包括：从医院信息系统获取所有患者的病历信息；对于每个第一患者，获取第一患者的病历信息的关注标签；若关注标签为是，则输出第一患者的第一交班日志。本申请依据患者的病历信息自动识别需要关注的患者，并自动输出需要关注的患者的必要病历信息，避免交班时因完成交接日志而消耗医务人员精力、耽误临床工作以及交班日志出现描述不清和无法识读的问题。

Description

一种智能交班方法、装置以及设备
技术领域
本发明涉及智能医疗信息技术领域，尤其涉及一种智能交班方法、装 置以及设备。
背景技术
交接班制度是18项医疗核心制度的主要内容之一，对确保医疗安全与 医疗质量有重要作用，是医务人员必须遵守的工作规范。交接班记录的主 要内容为值班期间病人病情及处理情况，是保证医生诊疗活动连续性的重 要记录文件。随着医疗水平的提高，医院业务的不断扩大，病区床位逐渐 增加，医生在进行常规交接班工作的同时，还要花费大量的时间书写交接 班记录本，传统的书写流程和繁重的书写任务渐渐成为医生诊断治疗疾病 的负担。
并且，在实际工作过程中，主要依靠书写记录的交接班工作流程带来 了以下问题：
1、内容不规范，缺少必要信息。病区的重点病人，包括急危重症病人、 术后病人、新入院病人、出现危急值的病人等必须书写交班记录，交接班 记录本需要填写大量内容，值班人员有时只书写交接班提纲，缺少对病人 病情的描述等；
2、字迹潦草，不易辨别。每个人都有自己的书写习惯，在医生繁忙的 工作背景下，为了追求速度，不免出现“天书”情况，不利于接班医生对病 人病情的查对，不利于监管和质量管理。
发明内容
鉴于上述，本发明旨在提供一种智能交班方法、装置以及设备，并相 应地提出一种计算机可读存储介质，依据患者的病历信息自动识别需要关 注的患者，并自动输出需要关注的患者的必要病历信息，避免交班时因完 成交接日志而消耗医务人员精力、耽误临床工作以及交班日志出现描述不 清和无法识读的问题。
本发明采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供了一种智能交班方法，包括：
从医院信息系统获取所有患者的病历信息；
对于每个第一患者，获取第一患者的病历信息的关注标签；
若关注标签为是，则输出第一患者的第一交班日志。
在其中一种可能的实现方式中，获取第一患者的病历信息的关注标签， 具体包括：
从病历信息中抽取第一患者的患者类型；
获取病历信息与和患者类型对应的病历数据库中的第一病历模板之间 的最大匹配度；
若最大匹配度高于阈值，则获取与最大匹配度对应的第二病历模板的 关注标签；
将第二病历模板的关注标签作为病历信息的关注标签。
在其中一种可能的实现方式中，输出第一患者的第一交班日志，具体 包括：
依据当前时间信息确定交班类型；
从病历信息抽取与病历模板中与交班类型对应的交班列表中的指标对 应的数据，形成第一交班日志；
输出第一交班日志。
在其中一种可能的实现方式中，在获取最大匹配度之前还包括获得目 标对象；
并且，
病历数据库为与目标对象对应的目标数据库中与患者类型对应的病历 数据库。
在其中一种可能的实现方式中，通过基于深度学习的神经网络模型实 现智能交班方法，其中，将所有患者的病历信息作为神经网络模型的输入 信息，将第一患者的第一交班日志作为神经网络模型的输出信息。
在其中一种可能的实现方式中，若关注标签为是，则输出第一患者的 基本信息；
并且，智能交班方法还包括：
接收新增的第二患者的基本信息，第二患者的关注标签为是；
并且，
输出第一患者和第二患者的第一交班日志。
在其中一种可能的实现方式中，还包括：
接收第一患者和/或第二患者的第二交班日志；
合并同一患者的第一交班日志和第二交班日志并输出。
在其中一种可能的实现方式中，还包括：
接收第二患者被关注的原因和第二交班日志；
将第二患者被关注的原因和第二交班日志输入神经网络模型的训练集。
第二方面，本发明提供了一种智能交班装置，包括病历信息获取模块、 关注标签获取模块以及交班日志输出模块；
病历信息获取模块用于从医院信息系统获取所有患者的病历信息；
关注标签获取模块用于获取第一患者的病历信息的关注标签；
交班日志输出模块用于输出第一患者的第一交班日志。
第三方面，本发明提供了一种智能交班设备，包括：
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，其中一个或 多个计算机程序被存储在存储器中，一个或多个计算机程序包括指令，当 指令被智能交班设备执行时，使得智能交班设备执行上述的智能交班方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储 介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述 的智能交班方法。
本发明的构思在于，依据患者的病历信息自动识别需要关注的患者， 并自动输出需要关注的患者的必要病历信息，避免交班时因完成交接日志 而消耗医务人员精力、耽误临床工作以及交班日志出现描述不清和无法识 读的问题。并且，本申请中对于不同的目标对象、不同的患者类型以及不 同的交班类型均设置了统一的交班列表，将必需的信息包含在内，确保交 班信息的针对性。
附图说明
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本 发明作进一步描述，其中：
图1为本发明提供的智能交班方法的流程图；
图2为本发明提供的获取第一患者的病历信息的关注标签的流程图；
图3为本发明提供的输出第一患者的第一交班日志的流程图；
图4为本发明提供的智能交班装置的结构示意图；
图5为本发明提供的关注标签获取模块的结构示意图；
图6为本发明提供的交班日志输出模块的结构示意图；
图7为本发明提供的智能交班设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自 始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的 元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明， 而不能解释为对本发明的限制。
针对前述核心构思，本发明提供了至少一种智能交班方法的实施例， 如图1所示，可以包括如下步骤：
S110：从医院信息系统获取所有患者的病历信息。
医院信息系统(Hospital Information System，HIS)一般包括三部分： 一是满足管理要求的管理信息系统；二是满足医疗要求的医疗信息系统； 三是满足以上两种要求的信息服务系统。
步骤S110中，本申请提供的智能交班系统从医疗信息系统获取所有患 者的病历信息，供后续步骤使用。
具体地，病历信息包括患者的住院信息(包括住院天数、是否术后、 住院号等)、一般情况(包括姓名、性别等)、生命体征(包括心率、血 压、呼吸频率、体温等)、检验检查结果、诊断结果、治疗方式、用药情 况、护理等级、指标的变化情况、病情转归、患者类型等。
S120：对于每个第一患者，获取第一患者的病历信息的关注标签。
需要说明的是，本申请的智能交班系统包括病历数据库，病历数据库 中存储多个病历模板，该病历模板是通过对收集到的各种患者的病历信息 进行分析获得的具有代表性的各类病历信息。
作为一个实施例，智能交班系统还包括标签对应表，标签对应表中记 录了每个病历模板对应的关注标签，关注标签用于指示在交班时该病历模 板的信息是否需要后续的医护人员(即目标对象)重点关注。若需要重点 关注，则关注标签为“是”，否则，关注标签为“否”。
作为另一个实施例，每个病历模板都具有一个关于关注标签的字段， 通过识别该字段来确定该病历模板是否需要关注。
在上述基础上，如图2所示，获取第一患者的病历信息的关注标签， 具体包括：
S1201：从病历信息中抽取第一患者的患者类型，患者类型包括新患者、 危重患者、术后/有创操作患者、特殊治疗(如化疗、同位素治疗)患者等。
S1202：获取第一患者的病历信息与和其患者类型对应的病历数据库中 的第一病历模板之间的最大匹配度。例如，若第一患者为新患者，则将其 病历信息与新患者的病历数据库中的每个病历模板进行匹配，获得其与所 有病历模板的匹配度中的最大值，作为最大匹配度。
S1203：判断最大匹配度是否高于阈值，若是，则执行S1204。否则， 执行S1206。
若最大匹配度高于阈值(例如0.9)，说明病历数据库中存在与第一患 者的病历信息高度相似的病历模板，即可按照该病历模板进行交班处理。 否则，病历数据库中不存在与第一患者的病历信息高度相似的病历模板。
S1204：获取与最大匹配度对应的第二病历模板的关注标签。
如上，对于具有标签对应表的智能交班系统，通过查询标签对应表来 获取与第二病历模板对应的关注标签。
对于具有关于关注标签的字段的智能交班系统，通过读取该字段来获 取与第二病历模板对应的关注标签。
S1205：将第二病历模板的关注标签作为病历信息的关注标签。
S1206：输出匹配失败信息，使得用户手动输入该病历信息的关注标签， 若手动输入的关注标签为是，用户还需输入该病历信息的交班日志。
需要说明的是，智能交班系统可以是单独针对医生(目标对象)的系 统，也可以是单独针对护士(目标对象)的系统，这两种独立的系统均按 上述的方法获取关注标签。智能交班系统也可以是兼顾医生和护士的系统， 在这种情况下，需要在S1202之前获取目标对象(医生或护士)，并在与 目标对象对应的目标数据库中与患者类型对应的病历数据库中获得最大匹 配度。
S130：判断关注标签是否为是，若是，则执行S150。否则，该病例信 息无需关注，智能交班系统无需输出该第一患者的关注标签和/或交班日志。
S150：输出第一患者的第一交班日志。
作为一个实施例，第一交班日志为第一患者的所有病历信息。
在上述实施例中，患者的病历信息包含多个指标，有些指标是无需特 别关注的，因此，病历信息中存在重要级别较低的信息，使得目标对象在 交班时无法以最快的速度获取患者的重要信息。
基于上述考虑，在一种优选的实施方式中，第一交班日志包括多个重 要指标，舍弃了重要级别较底的指标信息。
具体地，病历数据库的病历模板中包括与每个交班类型对应的交班列 表，交班列表中包括上述的多个重要指标。其中，交班类型包括早交班、 晚交班、节假日交班等，不同的交班类型需要关注的指标不同。
在该实施方式中，如图3所示，输出第一患者的第一交班日志，具体 包括：
S310：依据当前时间信息确定交班类型。
具体地，可以通过网络时间获取当前时间，也可以通过智能交班系统 的时间获取当前时间。
依据当前时间判断当前是否为节假日、是上午还是下午来确定交班类 型。
S320：从病历信息抽取与病历模板中与交班类型对应的交班列表中的 指标对应的数据，形成第一交班日志。
S330：输出第一交班日志。
在一种优选的实施方式中，若关注标签为是，在步骤S150之前还包括 S140：输出第一患者的基本信息，以将该第一患者作为需要关注的患者。 该步骤供用户核对是否存在被遗漏的需要关注的患者，若存在，则用户通 过手动输入信息。
其中，作为一个实施例，基本信息包括患者的一般情况、患者类型、 住院号等信息，用于确认患者身份。
在上述基础上，为了逐步提高交班日志的准确性，在一种优选的实施 方式中，通过基于深度学习的神经网络模型实现智能交班方法，即智能交 班系统采用基于深度学习的神经网络模型，例如，BERT(Bidirectional Encoder Representations fromTransformers)模型等。其中，从HIS系统获 得的所有患者的病历信息作为神经网络模型的输入信息，关注标签为是的 患者的基本信息以及该患者的交班日志作为神经网络模型的输出信息。
在神经网络模型的训练阶段，首先，收集一定量的病历信息，并对每 个病历信息附上关注标签、对于需要关注的病历信息，按照交班的标准格 式(由交班类型、目标对象和患者类型决定)制作交班列表，病历信息、 关注标签、交班列表形成模型的数据集。其次，将数据集中的信息进行文 本标注，形成训练集，供模型学习。
如下示出了一个文本标注的实例：
病历信息：
23床，男性，45岁，2021XXXXXX，2021-10-21，新入患者
诊断：冠心病心功能补全2型糖尿病
因“胸闷1天”入院，患者1天前无明显诱因下出现胸闷，为持续性， 不伴有心慌、咳嗽、咳痰。既往有糖尿病史，查体：T 37.0℃，P 80bpm， R 20bpm，BP 150/92mmHg，听诊心律齐，双肺呼吸音粗，双下肢轻度 水肿。入院后拟行冠脉造影检查，请值班医生患者症状及急诊检查结果。
张三
文本标注结果：
【床号】【性别】【年龄】【住院号】【入院时间】【患者类型】
【诊断】
【主诉】【现病史】【既往史】【查体(包含生命体征)】【诊断计 划】【关注内容】
【值班医生】
需要说明的是，交班列表中的指标包括动态指标和静态指标。静态指 标包括患者的性别、血型等；动态指标包括患者的住院天数、患者的血压、 患者的诊断结果等，其中患者的诊断结果需结合患者本次输出的相关指标 做出变动，如糖尿病患者的血糖明显升高、血气分析提示酸中毒，尿常规 出现酮体，考虑发生了糖尿病酮症酸中毒，本次的病历信息与神经网络模 型中的诊断为糖尿病、血气分析为酸中毒、尿常规酮体阳性的病历模板匹配，因此输出的诊断结果由“糖尿病”变为“糖尿病酮症酸中毒”。另外，可 根据需要输出动态指标的趋势图(如血糖血压的动态变化图等)。
神经网络模型还根据交班时患者的实时指标预测患者的转归情况并输 出，对于高风险出现病情恶化或并发症的患者加强提示，并指出哪些指标 需要重点关注以及相应的处理对策。
在采用神经网络模型的实施方式中，若输出第一患者的基本信息(请 见S140)后，用户认为存在被遗漏的需要关注的患者，则智能交班方法还 包括：
S160：接收用户输入的新增的第二患者的基本信息，第二患者的关注 标签为是。并执行S150。
并且，在S150中输出第一患者和第二患者的第一交班日志。
在输出第一患者和第二患者的第一交班日志后，若用户认为第一交班 日志不完整，可以补充交班日志的内容。在此基础上，本申请的智能交班 方法还包括：
S170：接收第一患者和/或第二患者的第二交班日志。
S180：合并同一患者的第一交班日志和第二交班日志并输出。
在上述用户手动输入第二患者和第二交班日志的基础上，本申请的智 能交班方法还包括接收用户输入的第二患者被关注的原因和第二交班日志 并输入神经网络模型的训练集，供神经网络模型自学习。
在上述基础上，在一种优选的实施方式中，智能交班系统在从HIS系 统获得所有患者的病历信息(请见S110)后自动判断是否获取到关键指标， 若是，则执行S120，否则，输出提示信息，提示用户通过HIS系统补充该 指标。若后续该指标被补充了，则继续执行S120。否则(例如该患者确实 没有做相应的检验检查，导致该指标缺失)，则智能交班系统输出未获取 到该指标的信息。
在另一种优选的实施方式中，智能交班系统还将病历信息中的指标与 病历数据库中相应指标进行比较，自动检测指标是否存在异常(例如血压 为1800/100mmHg，收缩压与病历数据库中收缩压的值明显偏离)。若存 在异常，则输出提示信息，提醒用户核验结果。若接收到输入数据无误的 反馈信息，则交班日志中输出对该指标的重点提示，提示目标对象重点关 注。
在再一种优选的实施方式中，对于特定的疾病或特定的患者类型，若 输出的交班日志出现错误、多余或缺失的情况，则用户通过手动进行修订。 例如消化道出血的患者的交班日志中缺少大便颜色，则手动输入大便颜色。
并且，智能交班系统在接收到用户的修订内容后将该内容输入神经网 络模型的训练集，供模型自学习。
相应于上述各实施例及优选方案，本发明还提供了一种智能交班装置 的实施例，如图4所示，具体可以包括病历信息获取模块410、关注标签 获取模块420以及交班日志输出模块430。
病历信息获取模块410用于从医院信息系统获取所有患者的病历信息。
关注标签获取模块420用于获取第一患者的病历信息的关注标签。
交班日志输出模块430用于输出第一患者的第一交班日志。
在其中一种可能的实现方式中，如图5所示，关注标签获取模块420 包括患者类型抽取模块4201、最大匹配度获取模块4202、第一标签获取模 块4203以及第二标签获取模块4204。
患者类型抽取模块4201用于从病历信息中抽取第一患者的患者类型。
最大匹配度获取模块4202用于获取病历信息与和患者类型对应的病历 数据库中的第一病历模板之间的最大匹配度。
第一标签获取模块4203用于获取与最大匹配度对应的第二病历模板的 关注标签。
第二标签获取模块4204用于将第二病历模板的关注标签作为病历信息 的关注标签。
在其中一种可能的实现方式中，如图6所示，交班日志输出模块430 包括交班类型确定模块4301、数据抽取模块4302以及第一交班日志输出 模块4303。
交班类型确定模块4301用于依据当前时间信息确定交班类型。
数据抽取模块4302用于从病历信息抽取与病历模板中与交班类型对 应的交班列表中的指标对应的数据，形成第一交班日志。
第一交班日志输出模块4303用于输出第一交班日志。
应理解以上图4-6所示的智能交班装置的各个部件的划分仅仅是一种 逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也 可以物理上分开。且这些部件可以全部以软件通过处理元件调用的形式实 现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分部件以软件通过处理元件 调用的形式实现，部分部件通过硬件的形式实现。例如，某个上述模块可 以为单独设立的处理元件，也可以集成在电子设备的某一个芯片中实现。其它部件的实现与之类似。此外这些部件全部或部分可以集成在一起，也 可以独立实现。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个部件可以通 过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些部件可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成 电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit； 以下简称：ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor； 以下简称：DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array；以下简称：FPGA)等。再如，这些部件可以集成在一起，以 片上系统(System-On-a-Chip；以下简称：SOC)的形式实现。
综合上述各实施例及其优选方案，本领域技术人员可以理解的是，在 实际操作中，本发明适用于多种实施方式，本发明以下述载体作为示意性 说明：
(1)一种智能交班设备，其可以包括：
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，其中一个或 多个计算机程序被存储在存储器中，一个或多个计算机程序包括指令，当 指令被设备执行时，使得设备执行前述实施例或等效实施方式的步骤/功能。
图7为本发明智能交班设备的实施例的结构示意图。上述电子设备可 以为PC、服务器、智能终端(手机、平板、手表等)、智能电视、智慧屏 等。本实施例对智能交班设备的具体形式不作限定。
具体如图7所示，智能交班设备900包括处理器910、存储器930和 显示单元970。其中，处理器910和存储器930之间可以通过内部连接通 路互相通信，传递控制和/或数据信号，该存储器930用于存储计算机程序， 该处理器910用于从该存储器930中调用并运行该计算机程序。上述处理 器910可以和存储器930可以合成一个处理装置，更常见的是彼此独立的 部件，处理器910用于执行存储器930中存储的程序代码来实现上述功能。 具体实现时，该存储器930也可以集成在处理器910中，或者，独立于处 理器910。其中，显示单元970可以包括显示屏。
除此之外，为了使得智能交班设备900的功能更加完善，该设备900 还可以包括输入单元960、音频电路980、摄像头990和传感器901等中的 一个或多个，音频电路还可以包括扬声器982、麦克风984等。
进一步地，上述智能交班设备900还可以包括电源950，用于给该设 备900中的各种器件或电路提供电能。
应理解，图7所示的智能交班设备900能够实现前述实施例提供的方 法的各个过程。该设备900中的各个部件的操作和/或功能，可分别为了实 现上述方法实施例中的相应流程。具体可参见前文中关于方法、装置等实 施例的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。
应理解，图7所示的智能交班设备900中的处理器910可以是片上系 统SOC，该处理器910中可以包括中央处理器(Central Processing Unit； 以下简称：CPU)，还可以进一步包括其他类型的处理器，例如：图像处 理器(Graphics Processing Unit；以下简称：GPU)等，具体在下文中再作 介绍。
总之，处理器910内部的各部分处理器或处理单元可以共同配合实现 之前的方法流程，且各部分处理器或处理单元相应的软件程序可存储在存 储器930中。
(2)一种可读存储介质，在可读存储介质上存储有计算机程序或上述 装置，当计算机程序或上述装置被执行时，使得计算机执行前述实施例或 等效实施方式的步骤/功能。
在本发明所提供的几个实施例中，任一功能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，本发明的某些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部分可以以如下软件产品的形式体 现出来。
(3)一种计算机程序产品(该产品可以包括上述装置)，该计算机程 序产品在终端设备上运行时，使终端设备执行前述实施例或等效实施方式 的智能交班方法。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解 到上述实施方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的 方式来实现。基于这样的理解，上述计算机程序产品可以包括但不限于是 指APP；接续前文，上述设备/终端可以是一台计算机设备(例如手机、PC 终端、云平台、服务器、服务器集群或者诸如媒体网关等网络通信设备等)。 并且，该计算机设备的硬件结构还可以具体包括：至少一个处理器，至少 一个通信接口，至少一个存储器和至少一个通信总线；处理器、通信接口、 存储器均可以通过通信总线完成相互间的通信。其中，处理器可能是一个 中央处理器CPU、DSP、微控制器或数字信号处理器，还可包括GPU、嵌 入式神经网络处理器(Neural-network ProcessUnits；以下简称：NPU)和 图像信号处理器(Image Signal Processing；以下简称：ISP)，该处理器还 可包括特定集成电路ASIC，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多 个集成电路等，此外，处理器可以具有操作一个或多个软件程序的功能， 软件程序可以存储在存储器等存储介质中；而前述的存储器/存储介质可以 包括：非易失性存储器(non-volatile memory)，例如非可移动磁盘、U盘、 移动硬盘、光盘等，以及只读存储器(Read-Only Memory；以下简称：ROM)、 随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)等。
本发明实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或 两个以上。“和/或”，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，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的 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”及其类似表达，是指的这些项中的任意 组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以 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。
本领域技术人员可以意识到，本说明书中公开的实施例中描述的各模 块、单元及方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件和电子硬件的结合来 实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定 应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同 方式来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
以及，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例 之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于装置、设备等实施例而言， 由于其基本相似于方法实施例，所以相关之处可参见方法实施例的部分说 明即可。以上所描述的装置、设备等实施例仅仅是示意性的，其中作为分 离部件说明的模块、单元等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地方，例如系统网络的节点上。具 体可根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块、单元来实现上述实施 例方案的目的。本领域技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理 解并实施。
以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效 果，但以上仅为本发明的较佳实施例，需要言明的是，上述实施例及其优 选方式所涉及的技术特征，本领域技术人员可以在不脱离、不改变本发明 的设计思路以及技术效果的前提下，合理地组合搭配成多种等效方案；因 此，本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改 变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (11)

1.一种智能交班方法，其特征在于，包括：
从医院信息系统获取所有患者的病历信息；
对于每个第一患者，获取所述第一患者的病历信息的关注标签；
若所述关注标签为是，则输出所述第一患者的第一交班日志。
2.根据权利要求1所述的智能交班方法，其特征在于，获取第一患者的病历信息的关注标签，具体包括：
从所述病历信息中抽取第一患者的患者类型；
获取所述病历信息与和所述患者类型对应的病历数据库中的第一病历模板之间的最大匹配度；
若所述最大匹配度高于阈值，则获取与所述最大匹配度对应的第二病历模板的关注标签；
将所述第二病历模板的关注标签作为所述病历信息的关注标签。
3.根据权利要求2所述的智能交班方法，其特征在于，输出所述第一患者的第一交班日志，具体包括：
依据当前时间信息确定交班类型；
从所述病历信息抽取与所述病历模板中与所述交班类型对应的交班列表中的指标对应的数据，形成第一交班日志；
输出所述第一交班日志。
4.根据权利要求2所述的智能交班方法，其特征在于，在获取所述最大匹配度之前还包括获得目标对象；
并且，
所述病历数据库为与所述目标对象对应的目标数据库中与所述患者类型对应的病历数据库。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的智能交班方法，其特征在于，通过基于深度学习的神经网络模型实现所述智能交班方法，其中，将所有患者的病历信息作为所述神经网络模型的输入信息，将所述第一患者的第一交班日志作为所述神经网络模型的输出信息。
6.根据权利要求5所述的智能交班方法，其特征在于，若所述关注标签为是，则输出所述第一患者的基本信息；
并且，智能交班方法还包括：
接收新增的第二患者的基本信息，所述第二患者的关注标签为是；
并且，
输出所述第一患者和所述第二患者的第一交班日志。
7.根据权利要求6所述的智能交班方法，其特征在于，还包括：
接收所述第一患者和/或所述第二患者的第二交班日志；
合并同一患者的第一交班日志和第二交班日志并输出。
8.根据权利要求7所述的智能交班方法，其特征在于，还包括：
接收所述第二患者被关注的原因和所述第二交班日志；
将所述第二患者被关注的原因和所述第二交班日志输入所述神经网络模型的训练集。
9.一种智能交班装置，其特征在于，包括病历信息获取模块、关注标签获取模块以及交班日志输出模块；
所述病历信息获取模块用于从医院信息系统获取所有患者的病历信息；
所述关注标签获取模块用于获取第一患者的病历信息的关注标签；
所述交班日志输出模块用于输出所述第一患者的第一交班日志。
10.一种智能交班设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器、存储器以及一个或多个计算机程序，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被所述智能交班设备执行时，使得所述智能交班设备执行如权利要求1～8任一项所述的智能交班方法。
11.一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计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～8任一项所述的智能交班方法。
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