【技術實現步驟摘要】
本申請涉及門診病歷生成的，具體涉及一種門診病歷生成方法和設備。
技術介紹
1、在國內的醫療領域中，望聞問切是常見的診療技術，其中，問診是了解患者的患病情況的一個重要流程，醫生一般是通過對患者進行問診，再根據問診情況推斷患者的患病情況。受限于患者的表達情況，以及長時間的問診對話，而且，在問診過程中，醫生還需要輸入捕捉到的關鍵詞內容到電腦中，以生成門診病歷，因此，醫生在問診過程中往往難以高度集中精神對問診過程中患者的描述進行關鍵詞進行捕捉，導致獲取門診病歷的效率低下。
技術實現思路
1、本申請的目的在于提供一種門診病歷生成方法和設備，可以克服現有技術中的缺點與不足。
2、本申請實施例的第一方面提供了一種門診病歷生成方法和設備，包括：
3、多個機器人、云端大腦和信息管理系統；其中，各個所述機器人分別與所述云端大腦連接，所述云端大腦與所述信息管理系統連接，所述信息管理系統與診斷室的電腦設備連接；
4、所述機器人識別患者的患者信息，根據醫生與患者的問診對話生成對話信息記錄；所述機器人上傳所述患者信息和所述對話信息記錄至所述云端大腦；
5、所述云端大腦根據所述患者信息和所述對話信息記錄，生成候選病歷；
6、所述云端大腦將所述候選病歷發送至所述信息管理系統；
7、所述信息管理系統將所述候選病歷發送至診斷室的電腦設備，以供醫生查看確認，并將確認的候選病歷確認為門診病歷。
8、進一步地，所述機器人識別患者的患者信息的
9、所述機器人識別患者的掛號憑證，得到患者掛號信息；
10、所述機器人將所述患者掛號信息上傳至所述云端大腦，以驅動所述云端大腦根據所述患者掛號信息從所述信息管理系統獲取所述患者信息。
11、進一步地，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
12、所述機器人獲取患者攜帶的檢驗報告的報告圖像，并對所述報告圖像進行文字檢測識別，得到報告內容以作為所述患者信息。
13、進一步地，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
14、所述機器人抓取體溫槍對患者進行體溫檢測，得到患者體溫信息。
15、進一步地，所述根據醫生與患者的問診對話生成對話信息記錄的步驟，包括：
16、所述機器人通過麥克風陣列獲得醫生與患者的問診對話；
17、所述機器人對所述問診對話進行語音識別，以得到所述對話信息記錄。
18、進一步地，所述機器人對所述問診對話進行語音識別，以得到所述對話信息記錄的步驟后，包括：
19、所述機器人上傳所述對話信息記錄至所述云端大腦，以通過所述云端大腦中預訓練的問診模型，獲取所述對話信息對應的補充問題；
20、所述機器人和患者進行多輪對話，對補充問題進行問答，并更新所述對話信息。
21、進一步地，所述機器人的機械臂安裝有多個傳感器，所述多個傳感器用于檢測所述機械臂的姿態、抓取力度和抓取物體的質量；所述機器人還設有激光雷達和深度相機，所述激光雷達和深度相機用于精確獲取的手部姿態和物體信息，以結合三維卷積神經網絡和多層感知機算法對機械臂的狀態進行特征提取。
22、進一步地，所述云端大腦根據所述患者信息和所述對話信息記錄，生成候選病歷的步驟，包括：
23、所述云端大腦根據所述患者信息，從所述信息管理系統獲取對應的歷史病歷；
24、所述云端大腦將所述對話信息記錄和所述歷史病歷輸入至預訓練的病歷生成模型，以得到病歷生成模型輸出的候選病歷。
25、進一步地，所述信息管理系統將所述候選病歷發送至診斷室的電腦設備，以供醫生查看確認，并將確認的候選病歷確認為門診病歷的步驟，包括：
26、獲取醫生對所述候選病歷的修改內容；
27、基于預設的訓練周期，或預設的修改內容的數量，根據所述修改內容對所述病歷生成模型進行訓練。
28、本申請實施例的第二實施例提供了一種門診病歷生成設備，包括：多個機器人、云端大腦和信息管理系統；其中，各個所述機器人分別與所述云端大腦連接，所述云端大腦與所述信息管理系統連接，所述信息管理系統與診斷室的電腦設備連接；
29、所述機器人識別患者的患者信息，根據醫生與患者的問診對話生成對話信息記錄；所述機器人上傳所述患者信息和所述對話信息記錄至所述云端大腦；
30、所述云端大腦根據所述患者信息和所述對話信息記錄，生成候選病歷；
31、所述云端大腦將所述候選病歷發送至所述信息管理系統；
32、所述信息管理系統將所述候選病歷發送至診斷室的電腦設備，以供醫生查看確認，并將確認的候選病歷確認為門診病歷。
33、相對于現有技術，本申請的機器人可以識別患者的患者信息，根據醫生與患者的問診對話生成對話信息記錄；機器人上傳患者信息和對話信息記錄至云端大腦，再由云端大腦根據患者信息和對話信息記錄，生成候選病歷，然后發送至信息管理系統，通過信息管理系統將候選病歷發送至診斷室的電腦設備，以供醫生查看確認，并將確認的候選病歷確認為門診病歷，有利于醫生可以專注于問診，減少了醫生填寫門診病歷的工作量，而且可以根據醫生與患者的問診對話，通過語音識別和神經網絡模型自動生成候選病歷，提高了獲取門診病歷的效率。
34、為了能更清晰的理解本申請，以下將結合附圖說明闡述本申請的具體實施方式。
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1.一種門診病歷生成方法，其特征在于，包括：多個機器人、云端大腦和信息管理系統；其中，各個所述機器人分別與所述云端大腦連接，所述云端大腦與所述信息管理系統連接，所述信息管理系統與診斷室的電腦設備連接；
2.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述根據醫生與患者的問診對話生成對話信息記錄的步驟，包括：
6.根據權利要求5所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人對所述問診對話進行語音識別，以得到所述對話信息記錄的步驟后，包括：
7.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人的機械臂安裝有多個傳感器，所述多個傳感器用于檢測所述機械臂的姿態、抓取力度和抓取物體的質量；所述機器人還設有激光雷達
8.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述云端大腦根據所述患者信息和所述對話信息記錄，生成候選病歷的步驟，包括：
9.根據權利要求8所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述信息管理系統將所述候選病歷發送至診斷室的電腦設備，以供醫生查看確認，并將確認的候選病歷確認為門診病歷的步驟，包括：
10.一種門診病歷生成設備，其特征在于，包括：多個機器人、云端大腦和信息管理系統；其中，各個所述機器人分別與所述云端大腦連接，所述云端大腦與所述信息管理系統連接，所述信息管理系統與診斷室的電腦設備連接；
...【技術特征摘要】
1.一種門診病歷生成方法，其特征在于，包括：多個機器人、云端大腦和信息管理系統；其中，各個所述機器人分別與所述云端大腦連接，所述云端大腦與所述信息管理系統連接，所述信息管理系統與診斷室的電腦設備連接；
2.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人識別患者的患者信息的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述根據醫生與患者的問診對話生成對話信息記錄的步驟，包括：
6.根據權利要求5所述的門診病歷生成方法，其特征在于，所述機器人對所述問診對話進行語音識別，以得到所述對話信息記錄的步驟后，包括：
7.根據權利要求1所述...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李濤，董敬，汪安安，王華濤，孫磊，王京銘，宋一敏，雷瑛，李坤鵬，冀肖健，
申請(專利權)人：中國人民解放軍總醫院，
類型：發明
國別省市：
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