[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

说明书

本申请提供一种用于确定患者全病程照护方案的技术方案，其方法包括：基于患者的病史信息，获得所述患者的病史信息；基于所述病史信息，确定所述患者的医疗特征数据；基于预设规则及所述医疗特征数据，从预设全病程照护方案集中确定用于所述患者的全病程照护方案；基于所述病史信息，对所述全病程照护方案进行调整，确定用于所述患者的第二全病程照护方案。该方法可根据患者历史医疗信息，从整合了大量患者多病种全病程医疗数据确定的全病程照护方案集中选择最匹配的全病程照护方案，确定的全病程照护方案对于患者来说更全面、更合适。

技术领域

本申请涉及医疗信息处理技术领域，尤其涉及一种用于确定患者全病程照护方案的技术。

背景技术

全病程照护是指以单个患者为中心的照护模式，贯穿患者入院前管理、院内诊断和连续性治疗、出院后康复追踪的全病程服务。

现有针对患者的全病程照护方案通常是根据收集的患者收案前的个人信息、入院期间的就诊医疗信息、出院后的康复管理方案等来确定的。但是由于患者的信息单一，基于患者的信息确定的往往是针对单一病种的全病程照护方案，不能充分利用海量多病种患者的已有信息，多病种医疗信息化整合程度不足，特别是在患者存在多病种的情况下，确定的全病程照护方案不够全面。

发明内容

本申请的目的是提供一种用于确定患者全病程照护方案的方法及装置，用以至少部分解决现有技术中针对患者确定的全病程照护方案不够全面的技术问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种用于确定患者全病程照护方案的方法，其中，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，以确定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。

可选地，其中，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。

可选地，其中，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。

可选地，其中，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。

可选地，其中，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。

可选地，其中，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。

可选地，其中，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：