[发明专利]基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置在审

专利信息
申请号: 202211441584.7 申请日: 2022-11-17
公开(公告)号: CN115762690A 公开(公告)日: 2023-03-07
发明(设计)人: 林昭宇;卓鑫;刘振棠;谢勇;张志聪;陈文科 申请(专利权)人: 昭阳健康(广州)科技有限公司
主分类号: G16H10/20 分类号: G16H10/20;G16H40/67;G16H80/00;G16H20/10
代理公司: 广州凯东知识产权代理有限公司 44259 代理人: 曾志环
地址: 510000 广东省广州市荔湾*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 科室 配置 智能 诊疗 问卷 实现 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置,包括使用平板(1),其特征在于:所述使用平板(1)的外表面设置有控制按钮(2),所述使用平板(1)的底端设置有保护外壳(3),所述保护外壳(3)远离使用平板(1)的一端开设有观察窗口(4)。

实现方法;1)问卷系统有专业的题库,涵盖体征,病情描述,用药情况等;

2)根据不同科室提前编排问卷模板,不同科室医生给出不同的问卷题目;

3)结合病患大数据分析,患者登记的信息分析,从不同的模板问卷中组合生成适合的问卷及题目;

4)患者预约时候同时给医患双方同时发放问卷;

5)患者或患者代理人根据患者病情及身心情况填写问卷,填写后的问卷提交到后台,后台进行问卷分析自动生成处方建议;

6)医生可以查看患者问卷填写内容并在医生问卷中给出处方建议;

7)医生可以根据患者填写信息动态增加题目达到更进一步了解病情的目的。

2.根据权利要求1所述的基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置,其特征在于:预先存储患者的身份信息;根据所述患者的身份信息生成验证所述患者身份的所需问题;判断所述患者回答所述验证问题的错误次数是否大于或等于预设次数阈值;若所述用患者回答所述验证问题错误次数大于或等于预设次数阈值,则不对所述患者进行问卷调查;若所述患者回答所述验证问题错误次数小于预设次数阈值,则将所述患者记录为所述调查对象。

3.根据权利要求1所述的基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置,其特征在于:在所述采集患者在平台上的反馈信息的病例之前,预先建立维度数据库及维度问题数据库,所述维度数据库包括现有的第一维度信息以及后续存入的第二维度信息,所述维度问题数据库包括现有的第一维度问题以及后续存入的第二维度问题,且第一维度信息内部通过题目处理模块调用问卷题库模块中与配对维度信息相关联的维度问题,传输至数据采集模块继续询问调查问卷用户。

4.根据权利要求1所述的基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置,其特征在于:所述电子病历生成模块读取患者的基本信息、患者勾选的中医标准化症状信息和医生修订信息,并根据患者的基本信息、患者勾选的医学标准化症状信息、医生修订信息和诊疗医生填写的非模板信息完成症状的电子病历填报。

5.根据权利要求1所述的基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置,其特征在于:A、接受患者预约并向患者展示医学常识和医学标准化症状,采集患者的基本信息和患者勾选的自身医学标准化症状信息;

B、将采集到的患者的基本信息和患者勾选的医学标准化症状信息存储在患者信息存储器中,并将患者勾选的医学标准化症状信息汇总生成患者病历;

C、根据所采集的患者的基本信息和患者勾选的医学标准化症状信息对患者进行门诊分类,根据患者的门诊分类为患者分配诊疗医生并将患者的基本信息和患者勾选的医学标准化症状信息发送至所分配的诊疗医生;

D、诊疗医生通过症状采集模块读取患者的基本信息和患者勾选的医学标准化症状信息,并在诊断后对患者勾选的医学标准化症状信息进行修订,症状采集模块将修订信息数据汇总储存在医生信息存储器中;

E、电子病历生成模块通过读取医生信息存储器中的医生修订信息,并根据医生修订信息完成症状的电子病历填报;

F、对医学临床疗效进行并收集、汇总临床疗效评价信息。

6.根据权利要求1所述的基于多科室配置的智能诊疗问卷实现方法及装置,其特征在于:所述分别计算所述病情信息与所述标准疾病信息的总体匹配度,包括:获取所述病情信息中的第一症状信息、第一病史信息和第一饮食信息;获取所述标准疾病信息中的第二症状信息、第二病史信息和第二饮食信息;计算所述标准疾病信息与所述病情信息的总体匹配度:

s=k.2t_1Ati*Bti,t=1n1Ati2)(27Bti2)

其中,S为总体匹配度,Ati为病情信息中第t个种类信息文本数据的第i个特征项,t=1,2,3,A1i、A2i、A3i分别为第一症状信息文本数据、第一病史信息文本数据和第一饮食信息文本数据中第i个特征项,Bti为标准疾病信息中第t个种类信息文本数据的第i个特征项,B1i、B2i、B3i分别为第二症状信息文本数据、第二病史信息文本数据和第二饮食信息文本数据中第i个特征项,n为各文本数据中的特征项数,kt为预设权重值,k1、k2、k3分别为计算症状信息、病史信息和饮食信息匹配度对应的权重值。

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