CN117648349B - 档案调用方法及平台 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种档案调用方法及平台,属于档案管理技术领域,该方法包括:根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景。从第一档案库中筛选出目标调用场景对应的第一档案。响应于目标用户输入档案查询条件,根据档案查询条件查询第一档案中是否包含目标档案。目标档案为档案查询条件对应的档案。响应于第一档案中包含目标档案,对目标档案进行调用以返回给目标用户。响应于第一档案中不包含目标档案,基于档案查询条件从第一档案库中查询目标档案以返回给目标用户。本公开提供的档案调用方法及平台能够减少对整个第一档案库的检索次数,以提高档案调用的速度,实现统一化、自动化的档案管理,提高档案调用效率。
Description
技术领域
本公开属于档案管理技术领域,更具体地说,是涉及一种档案调用方法及平台。
背景技术
档案材料具有记录保留、及时查询、价值保留等功效,传统的档案材料存储方式为纸质、胶带、磁带和影像带等,这些媒介在经过长久地保存之后,容易出现发霉、变黄、破损和受潮等问题,给以后的档案查询带来很多麻烦。随着信息化技术的不断运用,电子档案的出现解决了传统档案无法完整地长久保存的问题,目前,电子档案已经成为档案材料中的重要组成部分。由于电子档案数量不断增多,对电子档案的调用和管理方法提出了较高的要求,如何在现有的档案管理制度下做好电子档案的调用,对档案管理而言至关重要。因此,亟需一种档案调用方法以完善当前的档案管理制度。
发明内容
本公开的目的在于提供一种档案调用方法及平台,以提高档案调用效率。
本公开实施例的第一方面,提供了一种档案调用方法,包括:
根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景。
从第一档案库中筛选出所述目标调用场景对应的第一档案。
响应于所述目标用户输入档案查询条件,根据所述档案查询条件查询所述第一档案中是否包含目标档案;所述目标档案为所述档案查询条件对应的档案。
响应于所述第一档案中包含目标档案,对所述目标档案进行调用以返回给所述目标用户。
响应于所述第一档案中不包含目标档案,基于所述档案查询条件从所述第一档案库中查询所述目标档案以返回给所述目标用户。
本公开实施例的第二方面,提供了一种档案调用平台,包括:
场景确定模块,用于根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景;
档案筛选模块,用于从第一档案库中筛选出所述目标调用场景对应的第一档案;
档案匹配模块,用于响应于所述目标用户输入档案查询条件,根据所述档案查询条件查询所述第一档案中是否包含目标档案;所述目标档案为所述档案查询条件对应的档案。
档案管理模块,用于响应于所述第一档案中包含目标档案,对所述目标档案进行调用以返回给所述目标用户。
响应于所述第一档案中不包含目标档案,基于所述档案查询条件从所述第一档案库中查询所述目标档案以返回给所述目标用户。
本公开实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的档案调用方法的步骤。
本公开实施例的第四方面,提供了一种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程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的档案调用方法的步骤。
本公开实施例提供的档案调用方法及平台的有益效果在于:
本公开实施例提供的档案调用方法能够根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录,提前为目标用户筛选出可能包含目标档案的第一档案,进一步根据目标用户输入的档案查询条件,判断第一档案中是否包含目标档案。如果第一档案中包含目标档案,则可以直接对目标档案进行调用以返回给目标用户;如果第一档案中不包含目标档案,再根据档案查询条件,对第一档案库进行检索,筛选出目标档案以返回给目标用户。该方法具有操作方便、节省人力、调用效率高等优点,能够减少对整个第一档案库的检索次数,以提高档案调用的速度,实现统一化、自动化的档案管理,提高档案调用效率。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开一实施例提供的档案调用方法的流程示意图;
图2为本公开一实施例提供的档案调用平台的结构框图;
图3为本公开一实施例提供的电子设备的示意框图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节,以便透彻理解本公开实施例。然而,本领域的技术人员应当清楚,在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中,省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
请参考图1,图1为本公开一实施例提供的档案调用方法的流程示意图,该方法包括:
S101:根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景。
在本实施例中,根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景。可以详述为:
目标用户为需要进行档案调用操作的用户,根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录可以确定目标用户所对应的目标调用场景。其中,目标用户的账号信息为可以确认目标用户身份的账号登录信息,例如目标用户的身份证号码或者工号等信息。通过目标用户的账号信息,可以得到该目标用户所属的权限范围,该权限范围可以对应不同的调用场景。
目标用户的登录时间为目标用户的历史登录时间,目标用户在不同的登录时间节点可能对应不同的档案调用需求。例如目标用户每周末登录可能是为了调用一周内的目标档案;目标用户每月末登录可能是为了调用一月内的目标档案。不同的登录时间可以对应不同的调用场景。
目标用户的操作记录为目标用户对不同的档案查询窗口的历史操作记录,每次目标用户都可能基于不同的调用场景,对不同的档案查询窗口进行操作。因此不同的操作记录可以对应不同的调用场景。通过对目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录的综合分析,可以确定目标用户所对应的目标调用场景。
本实施例提供一种参考示例如,设定该档案调用方法应用于医院档案调用过程,目标用户为需要进行档案调用操作的医护人员,目标用户对应的目标调用场景可以为不同医护人员基于不同的调用需求得到的。例如,一目标用户为某急诊科医生,该目标用户需要调用一个月内本科室按照紧急程度划分的目标档案,根据该目标用户的账号信息、登录时间和操作记录等信息分析出,该目标用户为使用工号登录,每月固定登录对多个档案查询窗口进行操作,因此,得到该目标用户对应的目标调用场景为:对第一档案库中“急诊科”权限范围内的档案进行查询,调用一个月内分类类别为“紧急程度”的目标档案。
本实施例提供另一种参考示例如,一目标用户为某呼吸科医生,该目标用户需要调用一周内第一档案库按照轻重程度划分的目标档案,根据该目标用户的账号信息、登录时间和操作记录等信息分析出,该目标用户为使用工号登录,每周固定登录对多个档案查询窗口进行操作,因此,得到该目标用户对应的目标调用场景为:对全部第一档案库进行查询,调用一周内分类类别为“轻重程度”的目标档案。
S102:从第一档案库中筛选出目标调用场景对应的第一档案。
在本实施例中,从第一档案库中筛选出目标调用场景对应的第一档案。可以详述为:
基于目标用户对应的目标调用场景,从第一档案库中筛选出其对应的第一档案,该第一档案为与目标调用场景对应的多个档案。
S103:响应于目标用户输入档案查询条件,根据档案查询条件查询第一档案中是否包含目标档案。目标档案为档案查询条件对应的档案。
在本实施例中,响应于目标用户输入档案查询条件,根据档案查询条件查询第一档案中是否包含目标档案。可以详述为:
目标用户可以通过设定档案查询条件对第一档案进行查询,判断第一档案中是否包含目标档案,其中目标档案为目标用户设定的档案查询条件对应的档案。
S104:响应于第一档案中包含目标档案,对目标档案进行调用以返回给目标用户。
响应于第一档案中不包含目标档案,基于档案查询条件从第一档案库中查询目标档案以返回给目标用户。
在本实施例中,响应于第一档案中包含目标档案,对目标档案进行调用以返回给目标用户。可以详述为:
如果经查询第一档案中包含目标档案,则可以直接对其中的目标档案进行调用,将调用结果返回给目标用户。
响应于第一档案中不包含目标档案,基于档案查询条件从第一档案库中查询目标档案以返回给目标用户。可以详述为:
如果经查询第一档案中不包含目标档案,则需要基于档案查询条件,从第一档案库中对目标档案进行查询,对最终查询到的目标档案进行调用,将调用结果返回给目标用户。
由上可以得出,该档案调用方法可以根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录,确定其对应的目标调用场景,提前从历史调用记录中筛选出可能包含目标档案的第一档案,再根据档案查询条件,对第一档案库进行查询。如果第一档案中包含目标档案,则可以直接对目标档案进行调用以返回给目标用户,无须再进行对第一档案库的检索操作,以提高档案调用的速度。如果第一档案中不包含目标档案,再根据档案查询条件,对第一档案库进行检索,筛选出目标档案以返回给目标用户,为目标用户提供高效准确地档案调用过程。
在本公开的一种实施例中,档案调用方法还包括:
响应于目标用户发出提交第二档案的指令,基于第二档案的内容,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。第二档案为待入库档案。
在本实施例中,档案调用方法还包括档案上传步骤,其具体过程为:
响应于目标用户发出提交第二档案的指令,基于第二档案的内容,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。其中,第二档案为第一档案库中不存在的档案,即待入库档案。
如果目标用户发出提交第二档案的指令,此时需要通过提取第二档案的内容,确定第二档案在第一档案库中对应的分类类别,从而将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。
在本公开的一种实施例中,基于第二档案的内容,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存,包括:
提取第二档案中的词组,得到多个第一词组。基于多个第一词组,得到多个目标标准词组。基于预先设定的多级分类类别,确定词组权重。词组权重为每个目标标准词组对应的权重。
基于目标标准词组和词组权重,生成第二档案对应的第一特征向量。
将第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,得到第二档案对应的分类类别。
根据第二档案对应的分类类别,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。
在本实施例中,基于第二档案的内容,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。其具体步骤为:
提取第二档案中的词组,得到多个第一词组。基于多个第一词组,得到多个目标标准词组。基于预先设定的多级分类类别,确定词组权重。前述步骤可以详述为:
依据第二档案的内容,提取出多个第一词组,每个第一词组都有其对应的标准词组,将多个第一词组转换为多个其对应的标准词组,从而得到多个目标标准词组。预先设定多级分类类别并设定级别顺序,根据确定其对应的词组权重。其中,词组权重代表每个目标标准词组对应的权重系数,其计算方式为每个分类类别对应的顺序序号除以所有分类类别的序号总和。
本实施例提供一种参考示例1:若存在第二档案,该档案为某位患者的档案资料,该患者由于突发心肌梗死,情况非常严重,于11月2日到某医院急诊科挂号,急诊科对该患者的患病信息进行记录。基于该档案的内容,提取出多个第一词组包括:突发、非常严重、心肌梗死、11月2日等。将前述多个第一词组转换为多个对应的目标标准词组为:紧急、重症、心肌病、11月等。预先设定的多级分类类别的级别顺序为:紧急程度、轻重程度、疾病类型、就诊时间,其所对应的顺序序号分别为:4、3、2、1。前述多个目标标准词组分别与预先设定的多级分类类别相对应,因此每个目标标准词组对应的词组权重分别为:4/(4+3+2+1)=0.4、3/(4+3+2+1)=0.3、2/(4+3+2+1)=0.2、1/(4+3+2+1)=0.1。可以看出,对于急诊科来说,某一档案内容所反映出的紧急程度是最重要的。
本实施例提供一种参考示例2:若存在第二档案,该档案为某位患者的档案资料,该患者患由于感染细菌性肺炎(J13-J15),情况比较严重,于6月8日到某医院门诊挂号,门诊科对该患者的患病信息进行记录。基于该档案的内容,提取出多个第一词组包括:J13-J15、比较严重、一般紧急、6月8日等。将前述多个第一词组转换为多个对应的目标标准词组为:重症、紧急、呼吸系统疾病、6月等。预先设定的多级分类类别的级别顺序为:轻重程度、紧急程度、疾病类型、就诊时间,其所对应的顺序序号分别为:4、3、2、1。前述多个目标标准词组分别与预先设定的多级分类类别相对应,因此每个目标标准词组对应的词组权重分别为:4/(4+3+2+1)=0.4、3/(4+3+2+1)=0.3、2/(4+3+2+1)=0.2、1/(4+3+2+1)=0.1。可以看出,对于门诊科来说,某一档案内容所反映出的疾病类型是最重要的。
基于目标标准词组和词组权重,生成第二档案对应的第一特征向量。可以详述为:
基于确定的目标标准词组和其对应词组权重,生成第二档案对应的第一特征向量,该第一特征向量可以表示为目标标准词组-词组权重的格式。
如前述本实施例提供一种参考示例1,其所生成的第二档案对应的第一特征向量为:紧急-0.4、重症-0.3、心肌病-0.2、11月-0.1。
如前述本实施例提供一种参考示例2,其所生成的第二档案对应的第一特征向量为:重症-0.4、紧急-0.3、呼吸系统疾病-0.2、6月-0.1。
将第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,得到第二档案对应的分类类别。可以详述为:
预先训练多种第一分类器,每种第一分类器分别对应一个分类类别,将第二档案的第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,经过第一分类器的分类识别,将该第一特征向量划分到对应的分类类别,即为第二档案对应的分类类别。
如前述本实施例提供一种参考示例1,预先设定的多级分类类别的级别顺序为:紧急程度、轻重程度、疾病类型、就诊时间,使用深度学习模型提前训练多种与该多级分类类别对应的第一分类器。第二档案的第一特征向量为:紧急-0.4、重症-0.3、心肌病-0.2、11月-0.1,将该第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,根据第一分类器的识别结果,将该第一特征向量划分为“紧急程度”,表示该第二档案是根据紧急程度进行划分的。
如前述本实施例提供一种参考示例2,预先设定的多级分类类别的级别顺序为:轻重程度、紧急程度、疾病类型、就诊时间,使用深度学习模型提前训练多种与该多级分类类别对应的第一分类器。第二档案的第一特征向量为:重症-0.4、紧急-0.3、呼吸系统疾病-0.2、6月-0.1。将该第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,根据第一分类器的识别结果,将该第一特征向量划分为“轻重程度”,表示该第二档案是根据轻重程度进行划分的。
根据第二档案对应的分类类别,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。
在本公开的一种实施例中,根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景,包括:
根据账号信息确定目标用户的查询权限。
基于查询权限、登录时间以及操作记录生成第二特征向量。
将第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,得到目标调用场景。
在本实施例中,根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景。其具体步骤为:
根据账号信息确定目标用户的查询权限。可以详述为:
不同的目标用户分别对应不同的查询权限,通过对目标用户的账号信息进行分析,可以确定该目标用户对应的查询权限。可以对查询权限进行分级,本实施例提供一种参考示例如,查询权限可按照查询范围分为四个等级,具体为:A、B、C、D,其中,不同等级对应的查询范围按照A、B、C、D的顺序依次变小。其中,A表示可以对全部第一档案库进行查询;B表示对所属科室权限范围内的档案进行查询;C表示对小组权限范围内的档案进行查询;D表示仅对个人权限范围内的档案进行查询。
基于查询权限、登录时间以及操作记录生成第二特征向量。可以详述为:
基于目标用户的查询权限、登录时间以及操作记录,生成第二特征向量,该第二特征向量用于确定目标调用场景。
将第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,得到目标调用场景。可以详述为:
预先训练多种第二分类器,每种第二分类器对应一个调用场景,将已生成的第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,经过第二分类器的分类识别,得到该第二特征向量对应的调用场景,即为目标用户对应的目标调用场景。
在本公开的一种实施例中,基于查询权限、登录时间以及操作记录生成第二特征向量,包括:
基于查询权限、登录时间以及操作记录,生成多个向量代码。
基于多个向量代码对预设的第二特征向量模板进行填充,生成第二特征向量。
在本实施例中,基于查询权限、登录时间以及操作记录生成第二特征向量。其具体步骤包括:
基于查询权限、登录时间以及操作记录,生成多个向量代码。可以详述为:
基于目标用户的查询权限、登录时间以及操作记录等信息,生成多个与不同信息分别对应的向量代码,该向量代码用于表示第二特征向量。
基于多个向量代码对预设的第二特征向量模板进行填充,生成第二特征向量。可以详述为:
预设一种第二特征向量模板,将生成的多个向量代码对预设的第二特征向量模板进行填充,从而得到第二特征向量。其中,第二特征向量模板分为三段,每段分别对应填入与查询权限、登录时间和操作记录对应的多个向量代码。
本实施例提供一种参考示例如,设定目标用户为急诊科医生,基于目标用户的账号信息,得到该目标用户的查询权限为A,其对应的向量代码为:100A,其中,10表示急诊科医生,0A表示查询权限。该目标用户常见的登录时间为每月月末,间隔30天左右,基于该目标用户的登录时间,得到向量代码为:0630,其中06表示一年中该目标用户的登录次数;30表示每次登录间隔天数。基于该目标用户操作记录,得到其常用的档案查询窗口对应的向量代码为:0005、0007、0011等。将多个向量代码分别对应填入预设的第二特征向量模板中,得到第二特征向量为:100A、0630、0005、0007、0011。将该第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,该第二分类器为使用深度学习模型训练得到的,经第二分类器识别,得到该目标用户对应的目标调用场景为:对全部第一档案库进行查询,调用一个月内分类类别为“紧急程度”的目标档案。
本实施例提供另一种参考示例如,设定目标用户为门诊科医生,基于目标用户的账号信息,得到该目标用户的查询权限为B,其对应的向量代码为:300B,其中,30表示门诊科医生,0B表示查询权限。该目标用户常见的登录时间为每周周末,间隔7天左右,基于该目标用户的登录时间,得到向量代码为:2207,其中22表示一年中该目标用户的登录次数;07表示每次登录间隔天数。基于该目标用户操作记录,得到其常用的档案查询窗口对应的向量代码为:0102、0107、0108等。将多个向量代码分别对应填入预设的第二特征向量模板中,得到第二特征向量为:300B、2207、0102、0107、0108。将该第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,该第二分类器为使用深度学习模型训练得到的,经第二分类器识别,得到该目标用户对应的目标调用场景为:对第一档案库中“门诊科”权限范围内的档案进行查询,调用一周内分类类别为“疾病类型”的目标档案。
在本公开的一种实施例中,档案调用方法还包括:
提取多个预设的调用场景对应的历史档案调用记录。
基于历史档案调用记录确定每个预设的调用场景对应的第一档案。
在本实施例中,提取多个预设的调用场景对应的历史档案调用记录。可以详述为:
提前预设多个调用场景,对多个调用场景对应的历史调用记录进行提取。
基于历史档案调用记录,确定每个预设的调用场景对应的第一档案。可以详述为:
根据已经提取得到的历史档案调用记录,得到多组与其对应的第一档案,从而确定每个预设的调用场景相对应的第一档案。
本实施例提供一种参考示例如,可以提前预设多个调用场景,如:对全部第一档案库内的档案进行查询,调用一周内分类类别为“轻重程度”的目标档案;对全部第一档案库内的档案进行查询,调用一周内分类类别为“疾病类型”的目标档案;对小组权限范围内的档案进行查询,调用一周内分类类别为“就诊时间”的目标档案等。基于提前预设的调用场景,提取多个预设的调用场景对应的历史档案调用记录,得到多组与其对应的第一档案,从而确定每个预设的调用场景相对应的第一档案。
在本公开的一种实施例中,响应于第一档案中不包含目标档案,基于档案查询条件从第一档案库中查询目标档案以返回给目标用户,包括:
基于档案查询条件,对第一档案库进行检索,确定目标档案所属的分类类别。
向目标管理员发送调用指令,将目标档案返回给目标用户。目标管理员为目标档案所属的分类类别对应的权限管理员。
在本实施例中,响应于第一档案中不包含目标档案,基于档案查询条件从第一档案库中查询目标档案以返回给目标用户。其具体步骤包括:
基于档案查询条件,对第一档案库进行检索,确定目标档案所属的分类类别。可以详述为:
如果第一档案中不包含目标档案,则需要对第一档案库进行下一步检索,以确定目标档案。根据目标用户设定的档案查询条件,对第一档案库进行检索,得到第一档案库中的目标档案,并确定该目标档案所属的分类类别。其中,档案查询条件可以根据选择多个关键词的方式确定。
向目标管理员发送调用指令,将目标档案返回给目标用户。目标管理员为目标档案所属的分类类别对应的权限管理员。可以详述为:
每个不同档案所属的分类类别均有其对应的权限管理员,其中,目标档案所属的分类类别对应的权限管理员为目标管理员。向该目标管理员发送调用指令,从而实现对目标档案的调用,并返回给目标用户。
本实施例提供一种参考示例如,如果第一档案中不包含目标档案,用户设定的档案查询条件为:11月5日、疾病类型等。其中, “11月5日”表示目标档案建立的时间,“疾病类型”表示目标档案所属的分类类别。根据该档案查询条件,可以确定档案所属的分类类别,并向目标管理员发送调用指令,从而将目标档案返回给目标用户,完成档案调用操作。
对应于上文实施例的档案调用方法,图2为本公开一实施例提供的档案调用平台的结构框图。为了便于说明,仅示出了与本公开实施例相关的部分。参考图2,该档案调用平台20包括:场景确定模块21、档案筛选模块22、档案匹配模块23和档案管理模块24。
其中,场景确定模块21,用于根据目标用户的账号信息、登录时间以及操作记录确定目标调用场景。
档案筛选模块22,用于从第一档案库中筛选出目标调用场景对应的第一档案。
档案匹配模块23,用于响应于目标用户输入档案查询条件,根据档案查询条件查询第一档案中是否包含目标档案。目标档案为档案查询条件对应的档案。
档案管理模块24,用于响应于第一档案中包含目标档案,对目标档案进行调用以返回给目标用户。
响应于第一档案中不包含目标档案,基于档案查询条件从第一档案库中查询目标档案以返回给目标用户。
在本公开的一种实施例中,档案管理模块24还用于:
响应于目标用户发出提交第二档案的指令,基于第二档案的内容,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。第二档案为待入库档案。
在本公开的一种实施例中,档案管理模块24还用于:
提取第二档案中的词组,得到多个第一词组。基于多个第一词组,得到多个目标标准词组。基于预先设定的多级分类类别的级别顺序,确定词组权重。词组权重为每个目标标准词组对应的权重。
基于目标标准词组和词组权重,生成第二档案对应的第一特征向量。
将第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,得到第二档案对应的分类类别。
根据第二档案对应的分类类别,将第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。
在本公开的一种实施例中,场景确定模块21具体用于:
根据账号信息确定目标用户的查询权限。
基于查询权限、登录时间以及操作记录生成第二特征向量。
将第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,得到目标调用场景。
在本公开的一种实施例中,场景确定模块21具体用于:
基于查询权限、登录时间以及操作记录,生成多个向量代码。
基于多个向量代码对预设的第二特征向量模板进行填充,生成第二特征向量。
在本公开的一种实施例中,档案筛选模块22还用于:
提取多个预设的调用场景对应的历史档案调用记录。
基于历史档案调用记录确定每个预设的调用场景对应的第一档案。在本公开的一种实施例中,档案调用模块24具体用于:
基于档案查询条件,对第一档案库进行检索,确定目标档案所属的分类类别。
向目标管理员发送调用指令,将目标档案返回给目标用户。目标管理员为目标档案所属的分类类别对应的权限管理员。
参见图3,图3为本公开一实施例提供的电子设备的示意框图。如图3所示的本实施例中的电子设备300可以包括:一个或多个处理器301、一个或多个输入设备302、一个或多个输出设备303及一个或多个存储器304。上述处理器301、输入设备302、输出设备303及存储器304通过通信总线305完成相互间的通信。存储器304用于存储计算机程序,计算机程序包括程序指令。处理器301用于执行存储器304存储的程序指令。其中,处理器301被配置用于调用程序指令执行上述各装置实施例中各模块的功能,例如图2所示模块21至24的功能。
应当理解,在本公开实施例中,所称处理器301可以是中央处理单元 (CentralProcessing Unit,CPU),该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (DigitalSignal Processor,DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array,FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备302可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等,输出设备303可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器304可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器301 提供指令和数据。存储器304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如,存储器304还可以存储设备类型的信息。
具体实现中,本公开实施例中所描述的处理器301、输入设备302、输出设备303可执行本公开实施例提供的档案调用方法的第一实施例和第二实施例中所描述的实现方式,也可执行本公开实施例所描述的电子设备的实现方式,在此不再赘述。
在本公开的另一实施例中提供一种计算机可读存储介质,计算机可读存储介质存储有计算机程序,计算机程序包括程序指令,程序指令被处理器执行时实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
计算机可读存储介质可以是前述任一实施例的电子设备的内部存储单元,例如电子设备的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是电子设备的外部存储设备,例如电子设备上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card, SMC),安全数字(SecureDigital, SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,计算机可读存储介质还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。计算机可读存储介质用于存储计算机程序及电子设备所需的其他程序和数据。计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。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。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本公开的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,上述描述的电子设备和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的电子设备和方法,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,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。另外,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或单元的间接耦合或通信连接,也可以是电的,机械的或其它的形式连接。
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公开实施例方案的目的。
另外,在本公开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,也可以是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。
以上,仅为本公开的具体实施方式,但本公开的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,可轻易想到各种等效的修改或替换,这些修改或替换都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种档案调用方法,其特征在于,包括:
根据目标用户的账号信息确定所述目标用户的查询权限;所述目标用户为需要进行档案调用操作的用户;所述目标用户的账号信息为用于确认目标用户身份的账号登录信息;
基于所述查询权限、目标用户的登录时间以及目标用户的操作记录生成第二特征向量;所述目标用户的登录时间为目标用户的历史登录时间;所述目标用户的操作记录为目标用户对不同的档案查询窗口的历史操作记录;
将所述第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,得到目标调用场景;
从第一档案库中筛选出所述目标调用场景对应的第一档案;
响应于所述目标用户输入档案查询条件,根据所述档案查询条件查询所述第一档案中是否包含目标档案;所述目标档案为所述档案查询条件对应的档案;
响应于所述第一档案中包含目标档案,对所述目标档案进行调用以返回给所述目标用户;
响应于所述第一档案中不包含目标档案,基于所述档案查询条件从所述第一档案库中查询所述目标档案以返回给所述目标用户;
响应于目标用户发出提交第二档案的指令,提取第二档案中的词组,得到多个第一词组;基于多个第一词组,得到多个目标标准词组;基于预先设定的多级分类类别,确定词组权重;所述第二档案为待入库档案;所述词组权重为每个目标标准词组对应的权重;
基于所述目标标准词组和所述词组权重,生成所述第二档案对应的第一特征向量;
将所述第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,得到所述第二档案对应的分类类别;
根据第二档案对应的分类类别,将所述第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。
2.如权利要求1所述的档案调用方法,其特征在于,所述基于所述查询权限、目标用户的登录时间以及目标用户的操作记录生成第二特征向量,包括:
基于所述查询权限、目标用户的登录时间以及目标用户的操作记录,生成多个向量代码;
基于所述多个向量代码对预设的第二特征向量模板进行填充,生成第二特征向量。
3.如权利要求1所述的档案调用方法,其特征在于,还包括:
提取多个预设的调用场景对应的历史档案调用记录;
基于所述历史档案调用记录确定每个预设的调用场景对应的第一档案。
4.如权利要求1所述的档案调用方法,其特征在于,所述响应于所述第一档案中不包含目标档案,基于所述档案查询条件从所述第一档案库中查询所述目标档案以返回给所述目标用户,包括:
基于所述档案查询条件,对第一档案库进行检索,确定目标档案所属的分类类别;
向目标管理员发送调用指令,将目标档案返回给所述目标用户;所述目标管理员为所述目标档案所属的分类类别对应的权限管理员。
5.一种档案调用平台,其特征在于,包括:
场景确定模块,用于根据目标用户的账号信息确定所述目标用户的查询权限;所述目标用户为需要进行档案调用操作的用户;所述目标用户的账号信息为用于确认目标用户身份的账号登录信息;
基于所述查询权限、目标用户的登录时间以及目标用户的操作记录生成第二特征向量;所述目标用户的登录时间为目标用户的历史登录时间;所述目标用户的操作记录为目标用户对不同的档案查询窗口的历史操作记录;
将所述第二特征向量输入至预先训练的第二分类器中,得到目标调用场景;
档案筛选模块,用于从第一档案库中筛选出所述目标调用场景对应的第一档案;
档案匹配模块,用于响应于所述目标用户输入档案查询条件,根据所述档案查询条件查询所述第一档案中是否包含目标档案;所述目标档案为所述档案查询条件对应的档案;
档案管理模块,用于响应于所述第一档案中包含目标档案,对所述目标档案进行调用以返回给所述目标用户;
响应于所述第一档案中不包含目标档案,基于所述档案查询条件从所述第一档案库中查询所述目标档案以返回给所述目标用户;
响应于目标用户发出提交第二档案的指令,提取第二档案中的词组,得到多个第一词组;基于多个第一词组,得到多个目标标准词组;基于预先设定的多级分类类别,确定词组权重;所述第二档案为待入库档案;所述词组权重为每个目标标准词组对应的权重;
基于所述目标标准词组和所述词组权重,生成所述第二档案对应的第一特征向量;
将所述第一特征向量输入至预先训练的第一分类器中,得到所述第二档案对应的分类类别;
根据第二档案对应的分类类别,将所述第二档案上传至第一档案库并进行分类保存。
6.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
7.一种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程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
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---|---|
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Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112560815A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-03-26 | 北京聚通达科技股份有限公司 | 档案调用方法、装置、介质及电子设备 |
CN113793119A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-12-14 | 深圳市鼎峰档案信息技术有限公司 | 档案建立方法、装置及存储介质 |
CN114153795A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-08 | 北京融安特智能科技股份有限公司 | 智能调取电子档案的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114168529A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-03-11 | 广州明动软件股份有限公司 | 一种基于云档案库的档案管理系统 |
CN114780485A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-07-22 | 江西中科高博科技服务有限公司 | 一种电子档案管理方法、系统、可读存储介质及设备 |
CN114936277A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-08-23 | 中国银联股份有限公司 | 相似问题匹配方法和户相似问题匹配系统 |
CN114997920A (zh) * | 2022-06-01 | 2022-09-02 | 广州欢聚时代信息科技有限公司 | 广告文案生成方法及其装置、设备、介质、产品 |
CN115185888A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-14 | 海南绿境高科环保有限公司 | 一种企业环保档案管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN115238311A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 中国银行股份有限公司 | 一种档案管理系统 |
CN115481291A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-16 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种车辆全息档案动态管理方法及装置 |
CN115620303A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-17 | 杭州京胜航星科技有限公司 | 人事档案智慧管理系统 |
CN115860271A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-03-28 | 杭州唛扑网络科技有限公司 | 艺术设计用方案管理系统及其方法 |
CN116303977A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 中国兵器工业计算机应用技术研究所 | 一种基于特征分类的问答方法及系统 |
CN116450796A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-07-18 | 中国兵器工业计算机应用技术研究所 | 一种智能问答模型构建方法及设备 |
CN116975314A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-10-31 | 浙江星汉信息技术股份有限公司 | 一种电子档案智能查询方法与系统 |
CN116992007A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-11-03 | 北京致远互联软件股份有限公司 | 基于问题意图理解的限定问答系统 |
CN117196042A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 福建天晴数码有限公司 | 一种教育元宇宙中学习目标的语义推理方法及终端 |
-
2024
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Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112560815A (zh) * | 2021-02-20 | 2021-03-26 | 北京聚通达科技股份有限公司 | 档案调用方法、装置、介质及电子设备 |
CN113793119A (zh) * | 2021-09-01 | 2021-12-14 | 深圳市鼎峰档案信息技术有限公司 | 档案建立方法、装置及存储介质 |
CN114168529A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-03-11 | 广州明动软件股份有限公司 | 一种基于云档案库的档案管理系统 |
CN114153795A (zh) * | 2021-11-25 | 2022-03-08 | 北京融安特智能科技股份有限公司 | 智能调取电子档案的方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN114936277A (zh) * | 2022-01-28 | 2022-08-23 | 中国银联股份有限公司 | 相似问题匹配方法和户相似问题匹配系统 |
CN114780485A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-07-22 | 江西中科高博科技服务有限公司 | 一种电子档案管理方法、系统、可读存储介质及设备 |
CN114997920A (zh) * | 2022-06-01 | 2022-09-02 | 广州欢聚时代信息科技有限公司 | 广告文案生成方法及其装置、设备、介质、产品 |
CN115238311A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-25 | 中国银行股份有限公司 | 一种档案管理系统 |
CN115185888A (zh) * | 2022-07-27 | 2022-10-14 | 海南绿境高科环保有限公司 | 一种企业环保档案管理方法、装置、设备及存储介质 |
CN115481291A (zh) * | 2022-09-05 | 2022-12-16 | 北京易华录信息技术股份有限公司 | 一种车辆全息档案动态管理方法及装置 |
CN115620303A (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-17 | 杭州京胜航星科技有限公司 | 人事档案智慧管理系统 |
CN115860271A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-03-28 | 杭州唛扑网络科技有限公司 | 艺术设计用方案管理系统及其方法 |
CN116303977A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-06-23 | 中国兵器工业计算机应用技术研究所 | 一种基于特征分类的问答方法及系统 |
CN116450796A (zh) * | 2023-05-17 | 2023-07-18 | 中国兵器工业计算机应用技术研究所 | 一种智能问答模型构建方法及设备 |
CN116975314A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-10-31 | 浙江星汉信息技术股份有限公司 | 一种电子档案智能查询方法与系统 |
CN116992007A (zh) * | 2023-09-28 | 2023-11-03 | 北京致远互联软件股份有限公司 | 基于问题意图理解的限定问答系统 |
CN117196042A (zh) * | 2023-11-03 | 2023-12-08 | 福建天晴数码有限公司 | 一种教育元宇宙中学习目标的语义推理方法及终端 |
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Publication number | Publication date |
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