基于大數據的醫院門診自助推薦方法技術

本發明專利技術公開一種基于大數據的醫院門診自助推薦方法，指導及時、效率高、可靠性好。本發明專利技術的基于大數據的醫院門診自助推薦方法，包括如下步驟：(10)數據采集：對亞健康人群和患者進行健康問卷調查，分類采集用戶信息；(20)健康狀態辨識及風險評估：針對個人健康信息設立權重分析，對個人或群體的健康狀況進行量化評估及風險評估；(30)數據統計與分析：結合貝葉斯算法，分別對個人健康信息數據與病例數據進行分類統計，同時對病例大數據進行聚類分析；(40)健康咨詢：提供相應的健康指數和健康報告、推薦病例大數據標本，繼；(50)健康干預：從亞健康人群轉變成確診患者的個人健康信息中，對其中的部分信息進行數據統計與分析。

【技術實現步驟摘要】
基于大數據的醫院門診自助推薦方法
本專利技術屬于大數據應用
，特別是一種基于大數據的醫院門診自助推薦方法。
技術介紹
醫院門診自助推薦可以充分利用醫院的現有資源，有效緩解門診就醫＂排隊2小時，看病1分鐘＂的現象，使得醫院現有資源在較大范圍內得到有效配置。現有現有技術中，對于醫院門診已有不同的優化方案。比如預約掛號平臺系統可以優化門診流程，有效減少患者在醫療機構中的等待時間。預約掛號是有效緩解看病難的一個重要手段。由于需要滿足不同群體的預約需求，所以預約的手段具有多樣性的特點。現有的預約掛號步驟為：(1)從各種不同渠道收集到的預約信息集成到醫院信息系統中；(2)搭建信息交換平臺來集成和整合各類預約模式，實現各類預約掛號模式與醫院信息系統無縫銜接的信息整合服務；(3)在完成預約掛號信息實時交換的基礎之上，逐步建立以醫院信息發布、各預約掛號系統對醫院信息的實時訂閱，從而提高以患者為中心的各項醫療服務。預約掛號平臺系統是全方位的系統，包括診間醫生現場預約、網絡系統預約、自助掛號機預約、社區轉診預約等多種模式，最重要的功能是實現對門診的分流作用，實現上下午的就醫均衡化，達到“填平補齊”的功能，同時預約率的不斷提高，能提高醫院醫療資源的計劃性和配置能力。預約掛號平臺系統與門診一站式自助服務(如自助機器等)的結合，雖然已可較大程度上改善病人在就診時面臨的諸多的問題，但是仍然不夠友好，仍存在很多根本性的問題，如：(1)僅限于提供流程上的優化，無法從源頭就對病例提供指導意見。時常會有這么一種情況，病人花費很大精力在平臺上預約、掛號之后，在科室就診的時候卻被告知，不能確診，建議去另一家專科醫院，這種情況就是“排隊2小時，看病1分鐘”的現象，這對于病人在早期選擇診療機構、以及科室時沒有任何幫助；(2)仍過多的依賴醫生提供門診意見。對于病人來說，無論是大病，還是小病都處于同樣的流程中，無法得到最便捷的服務，始終在平臺內的登記流程中。對于采集到的病例信息，無法給出最直接的就診方案，過多的依賴專家的門診意見，而忽略了病例間的相通相容、相似性，這樣也就始終無法有效的減少門診數，無法從根本上降低門診醫生的壓力。(3)對于平臺上收集到的病人信息僅限于登記，并沒有進行有價值的輸出。如病人因什么誘因生的病，又通過了什么診療手段得到治愈，這種關鍵的信息始終無法通過醫院傳輸給亞健康人群，這樣就始終無法降低亞健康人群規避患病的風險；同時醫院的信息發布還停留在保護病人隱私的層面，對于病例數據始終是不予公開的，這樣就無法在問卷調查時給亞健康人群提供標本數據作為參考；其次，也忽略了病人的行為數據的分析價值，有些時候亞健康人群在醫院平臺上瀏覽的一些內容往往是與自己的隱患相關的，然后這部分的用戶行為數據卻不被醫院所重視。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種基于大數據的醫院門診自助推薦方法，指導及時、效率高、可靠性好。實現本專利技術目的的技術解決方案為：一種基于大數據的醫院門診自助推薦方法，包括如下步驟：(10)數據采集：對亞健康人群和患者進行健康問卷調查，分類采集用戶信息包括針對亞健康人群采集個人健康信息；對于已確診患者，個人健康信息則轉變為病例大數據；(20)健康狀態辨識及風險評估：針對不斷收集到的個人健康信息設立權重分析，與已確診過的病例大數據對比分析，對個人或群體的健康狀況進行量化評估及風險評估；(30)數據統計與分析：結合貝葉斯算法，分別對個人健康信息數據與病例數據進行分類統計，同時對病例大數據進行聚類分析，提取類似的、有參考價值的病例信息作為標本，供亞健康人群瀏覽、訪問，同時也可供臨床醫生針對某類特定人群制定相應的診療方案；(40)健康咨詢：亞健康人群在被收集個人健康信息之后，可獲得相應的健康指數和健康報告，同時在經過數據統計與分析之后，可以獲得醫院平臺推薦的病例大數據標本，繼而有方向的、有針對性結合自己的健康報告進行健康咨詢，也可以選擇較權威的診療機構；(50)健康干預：從亞健康人群轉變成確診患者的個人健康信息中，對其中的部分信息進行數據統計與分析，如整合以往病例得出健康指數與生活飲食習慣的關系，幫助評估對象了解自身真實健康狀況，指導其改變或修正不健康的行為。本專利技術與現有技術相比，其顯著優點為：1、不再局限于提供流程上的優化。對于平臺內填寫過問卷或者有過瀏覽記錄的亞健康人群，通過構建用戶-病例的評價矩陣，在早期就可以提供指導意見，對于病人選擇較權威的診療機構、以及科室提供直接幫助；2、不再過多的依賴醫生來提供門診意見。結合問卷設置權重可根據采集到的病例信息，結合病例間的相通相容、相似性，給出最直接、便捷的就診方案、意見，大約可降低20％的醫院門診數，大大降低門診醫生隊伍的壓力；3、在推薦算法上增設模糊集的概念，這樣可以獲得更佳的聚類結果。能夠對平臺的信息進行有價值的輸出，有價值的病例不再是隱私一樣被隱藏于系統中，而是可以作為標本給亞健康人群參考，結合病例可有效知道自身所關心的疾病的可能誘因，以及他人之前的成功就診案例，避免了使用傳統聚類算法得到的界限分明的類別病例。下面結合附圖和具體實施方式對本專利技術作進一步的詳細描述。附圖說明圖1是本專利技術基于大數據的醫院門診自助推薦方法的主流程圖。圖2是本專利技術收集病例數據后，構建用戶-病例鄰居集的過程。圖3為本專利技術構建鄰居集后設計模糊聚類的流程。圖4為本專利技術不斷迭代生成最合適推薦結果的流程圖。具體實施方式如圖1所示，本專利技術基于大數據的醫院門診自助推薦方法，包括如下步驟：(10)數據采集：對亞健康人群和患者進行健康問卷調查，分類采集用戶信息包括針對亞健康人群采集個人健康信息；對于已確診患者，個人健康信息則轉變為病例大數據；所述(10)數據采集步驟包括：(11)構建醫院門戶網站，不同科室有對應科屬的問卷調查，同時有本科室以往的歷史病例，根據實際情況進行加密處理；(12)用戶可根據需要在自身關心的科室下提交相應的問卷，如實填寫后即錄入個人健康信息數據；或者統計用戶在門戶網站里訪問過、關心過的以往病例。(13)不同科室根據問卷里的不同題目設置不同的權重，通過權重分析之后生成傾向度不同的健康指數和健康報告。(20)健康狀態辨識及風險評估：針對不斷收集到的個人健康信息設立權重分析，與已確診過的病例大數據對比分析，對個人或群體的健康狀況進行量化評估及風險評估；(30)數據統計與分析：結合貝葉斯算法，分別對個人健康信息數據與病例數據進行分類統計，同時對病例大數據進行聚類分析，提取類似的、有參考價值的病例信息作為標本，供亞健康人群瀏覽、訪問，同時也可供臨床醫生針對某類特定人群制定相應的診療方案；(40)健康咨詢：亞健康人群在被收集個人健康信息之后，可獲得相應的健康指數和健康報告，同時在經過數據統計與分析之后，可以獲得醫院平臺推薦的病例大數據標本，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
1.一種基于大數據的醫院門診自助推薦方法，其特征在于，包括如下步驟：/n(10)數據采集：對亞健康人群和患者進行健康問卷調查，分類采集用戶信息包括針對亞健康人群采集個人健康信息；對于已確診患者，個人健康信息則轉變為病例大數據；/n(20)健康狀態辨識及風險評估：針對不斷收集到的個人健康信息設立權重分析，與已確診過的病例大數據對比分析，對個人或群體的健康狀況進行量化評估及風險評估；/n(30)數據統計與分析：結合貝葉斯算法，分別對個人健康信息數據與病例數據進行分類統計，同時對病例大數據進行聚類分析，提取類似的、有參考價值的病例信息作為標本，供亞健康人群瀏覽、訪問，同時也可供臨床醫生針對某類特定人群制定相應的診療方案；/n(40)健康咨詢：亞健康人群在被收集個人健康信息之后，可獲得相應的健康指數和健康報告，同時在經過數據統計與分析之后，可以獲得醫院平臺推薦的病例大數據標本，繼而有方向的、有針對性結合自己的健康報告進行健康咨詢，也可以選擇較權威的診療機構；/n(50)健康干預：從亞健康人群轉變成確診患者的個人健康信息中，對其中的部分信息進行數據統計與分析，如整合以往病例得出健康指數與生活飲食習慣的關系，幫助評估對象了解自身真實健康狀況，指導其改變或修正不健康的行為。/n...

【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的醫院門診自助推薦方法，其特征在于，包括如下步驟：
(10)數據采集：對亞健康人群和患者進行健康問卷調查，分類采集用戶信息包括針對亞健康人群采集個人健康信息；對于已確診患者，個人健康信息則轉變為病例大數據；
(20)健康狀態辨識及風險評估：針對不斷收集到的個人健康信息設立權重分析，與已確診過的病例大數據對比分析，對個人或群體的健康狀況進行量化評估及風險評估；
(30)數據統計與分析：結合貝葉斯算法，分別對個人健康信息數據與病例數據進行分類統計，同時對病例大數據進行聚類分析，提取類似的、有參考價值的病例信息作為標本，供亞健康人群瀏覽、訪問，同時也可供臨床醫生針對某類特定人群制定相應的診療方案；
(40)健康咨詢：亞健康人群在被收集個人健康信息之后，可獲得相應的健康指數和健康報告，同時在經過數據統計與分析之后，可以獲得醫院平臺推薦的病例大數據標...

【專利技術屬性】
技術研發人員：楊帆，徐雷，
申請(專利權)人：南京理工大學，
類型：發明
國別省市：江蘇;32