[发明专利]一种用于确定患者全病程照护方案的方法及装置在审
| 申请号: | 202111603080.6 | 申请日: | 2021-12-24 |
| 公开(公告)号: | CN114283915A | 公开(公告)日: | 2022-04-05 |
| 发明(设计)人: | 毕佳;施晨哲;项璐嘉 | 申请(专利权)人: | 上海佳一智慧健康管理有限公司 |
| 主分类号: | G16H20/00 | 分类号: | G16H20/00;G16H40/20;G16H10/60 |
| 代理公司: | 上海百一领御专利代理事务所(普通合伙) 31243 | 代理人: | 朱永海 |
| 地址: | 200000 上海市徐*** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 用于 确定 患者 病程 照护 方案 方法 装置 | ||
1.一种用于确定患者全病程照护方案的方法,其特征在于,所述方法包括:
基于患者的病史信息,确定所述患者的医疗特征数据;
将所述医疗特征数据输入评估模型,获取所述患者的评估结果;
基于所述评估结果,确定所述患者的全病程照护方案。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于患者的病史信息,确定所述患者的医疗特征数据包括:
获取包含患者的病史信息的文本图像;
对所述文本图像进行文本识别,获得所述患者的病历文本数据;
从所述病历文本数据中提取预设特征类型对应的数据作为所述患者的医疗特征数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设特征类型的确定包括:
获取若干患者的病历文本数据;
采用Hive对所述若干患者的病历文本数据进行处理,以确定所述预设特征类型。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述评估模型的构建包括:
获取若干患者的医疗特征数据;
将所述若干患者的医疗特征数据输入机器学习模型进行训练;
当准确率满足预设阈值,将训练后的所述机器学习模型确定为所述评估模型。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述机器学习模型是改进的BERT模型,其中,所述改进的BERT模型是在BERT模型的linear层之前,增加dropout层。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述评估结果,确定用于所述患者的全病程照护方案包括:
当所述评估结果符合预设标准,从预设病种科室库中确定能够提供照护服务的病种科室;
从预设全病程照护标准方案库中选择与所述病种科室对应的全病程照护标准方案,以作为所述患者的全病程照护方案。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,若确定能够提供照护服务的病种科室有多个,则所述从预设全病程照护标准方案库中选择与所述病种科室对应的全病程照护标准方案,以作为所述患者的全病程照护方案包括:
从预设全病程照护标准方案库中选择与每个病种科室对应的全病程照护标准方案,获得多个全病程照护标准方案;
将所述多个全病程照护标准方案进行整合,以作为所述患者的全病程照护方案。
8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,当所述患者的病史信息发生变更时,所述方法还包括:
基于变更后的病史信息,重新确定所述患者的医疗特征信息,以重新确定所述患者的全病程照护方案。
9.一种用于确定患者的全病程照护方案的装置,其特征在于,所述装置包括:
第一模块,用于基于患者的病史信息,获得所述患者的医疗特征数据;
第二模块,用于将所述医疗特征数据输入评估模型,获取所述患者的评估结果;
第三模块,用于基于所述评估结果,确定所述患者的全病程照护方案。
10.一种计算机可读介质,其特征在于,
其上存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被处理器执行以实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。
11.一种用于确定患者全病程照护方案的设备,其特征在于,所述设备包括:
一个或多个处理器;以及
存储有计算机可读指令的存储器,所述计算机可读指令在被执行时使所述处理器执行如权利要求1至8中任一项所述方法的操作。
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