【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及住院管理，具體為一種智能管理規劃的院前登記方法。
技術介紹
1、隨著人口老齡化和慢性病患病率的增加，醫療服務需求急劇上升，同時患者病情復雜，需要個性化的醫療方案，使醫院在有效管理患者和醫護資源方面面臨重大挑戰，而急診病例和非急診病例在院前的分類及處理顯得尤為重要，以確保危重患者能夠得到及時救治；
2、近年來許多醫院已實現電子健康記錄系統，使得患者信息得到數字化管理，推動信息共享與交流，許多國家和地區正在進行醫療改革，鼓勵使用智能技術、數據分析和信息化手段來提升醫療質量和效率，現代醫學的快速進步造成了醫療知識的迅速更新，醫生在面對復雜病例時，往往也需要更為高效和科學的決策支持；
3、現有住院登記系統多采用通用的評估標準，未能根據患者的個體差異和病情特點進行個性化管理，容易導致誤診或延誤治療，醫院在床位和護理資源配置時常常缺乏依據，導致資源浪費或者在危急情況下資源不足，醫生在面對復雜病例時，缺乏有效的決策支持工具，容易受到主觀因素的影響，忽視某些重要信息。
技術實現思路
1、（一）解決的技術問題
2、針對現有技術所存在的上述缺點，本專利技術提供了一種智能管理規劃的院前登記方法，能夠有效地解決現有技術的問題。
3、（二）技術方案
4、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現，
5、本專利技術公開了一種智能管理規劃的院前登記方法，包括以下步驟：
6、步驟1：獲取醫院電子健康記錄系統的
7、步驟2：實時記錄目標患者當前個人癥狀和個人體征，獲取當前醫生為目標患者制定的治療方案；
8、步驟3：通過深度學習算法，構建分析模型，通過醫院電子健康記錄系統獲取歷史病歷數據，并提取若干患者的個人信息、病史、癥狀、體征、治療方案、住院時間和治療效果的標簽特征，構建訓練樣本集，輸入分析模型進行訓練；
9、步驟4：獲取訓練完畢的分析模型，提取當前目標患者的個人信息、病史、癥狀以及治療方案的標簽特征，形成標簽特征集，將目標患者標簽特征集輸入分析模型，輸出目標患者的病情嚴重系數；
10、步驟5：構建基于不同標簽特征組合所對應的患者病情嚴重系數及其住院方案的策略庫，基于當前輸出的目標患者病情嚴重系數，在策略庫內匹配當前目標患者需要的住院方案；
11、步驟6：錄入當前醫院所有不同護理等級床位屬性；
12、步驟7：根據患者的病情嚴重系數和匹配所得住院方案，對當前患者所需的護理等級床位進行排序分配，優先為病情嚴重的患者執行床位分配，并生成床位分配清單，遞交至管理端。
13、更進一步地，所述步驟3中的分析模型通過多元線性回歸策略表示病情嚴重系數，分析模型計算公式為：
14、；
15、式中，代表病情嚴重系數，表示目標患者病情的嚴重程度，數值越大，表示病情越嚴重，代表截距項，表示在所有特征值為零時的基線嚴重系數，代表標簽特征的數量，代表線性回歸的系數，表示特征對病情嚴重系數s的影響程度，代表第i個特征的值，代表特征的數量，用于計算非線性效應，代表非線性回歸系數，表示特征的自我影響對病情嚴重系數的影響程度，代表第j個特征的平方，表示該特征對病情嚴重性的非線性影響，代表特征的數量，用于計算特征之間的交互效應，代表交互項系數，表示特征與特征交互項對病情嚴重系數的影響，代表特征k的值和特征l的值的乘積，表示特征k和特征l的交互作用，代表誤差項，表示模型未能解釋的部分或隨機誤差，假設其服從均值為零的正態分布，用于線性項的求和。
16、更進一步地，所述分析模型計算公式中的捕捉每個特征對病情嚴重系數的直接影響，表示每個特征對病情嚴重系數的貢獻是線性的，通過特征的平方項反映某些特征度數的增高，對病情影響的提高，通過分析特征之間的相互作用，表明特定兩個特征的組合對病情嚴重系數產生的影響。
17、更進一步地，所述分析模型計算公式的工作邏輯為：
18、收集目標患者的相關信息和標簽特征；
19、根據信息的可用性和相關性，選擇若干個重要的特征；
20、根據選擇的特征構建特征矩陣，每個患者的特征值形成一個向量；
21、使用歷史患者數據擬合模型，通過配適模型，確定特征對病情嚴重系數的影響程度；
22、使用擬合后的參數和新的患者特征值，計算病情嚴重系數；
23、解釋計算出來的病情嚴重系數，判斷患者病情的嚴重程度，病情嚴重系數越高，表示病情越嚴重，根據病情嚴重系數的結果，進行臨床決策；
24、持續監測和評估分析模型的性能，使用新的患者數據進行驗證，并更新分析模型。
25、更進一步地，所述步驟5中在策略庫內匹配當前目標患者需要的住院方案的過程為：
26、預先定義包含多種住院方案的詳細信息的住院方案策略庫，每種住院方案將對應于不同的病情嚴重系數區間和患者特征；
27、利用目標患者的病情嚴重系數作為關鍵指標，檢索策略庫中的住院方案，使用條件判斷或查詢語句，確定病情嚴重系數在哪些住院方案的條件范圍內；
28、輸出病情嚴重系數符合條件范圍的住院方案。
29、更進一步地，所述步驟3中訓練樣本集分為70%的訓練集和30%的驗證集，接收外部指令對訓練集和驗證集比例進行調整。
30、更進一步地，所述步驟5中，若當前輸出的目標患者病情嚴重系數，在當前策略庫內并未匹配到當前目標患者需要的住院方案，則中止索引，生成該病情嚴重系數的關聯數據的補充報告，并遞交至管理端。
31、更進一步地，所述步驟6中床位屬性包括：床位狀態、床位數量、護理等級和區域位置。
32、更進一步地，所述步驟7中排序分配的工作邏輯為：遍歷排序后的患者列表，根據當前患者的所需護理等級，檢查可用床位，為符合條件的患者分配對應床位，如果對應床位已滿，則跳過該床位，繼續檢查到下一床位，一旦為患者分配到床位，則更新標記為該床位為已占用，更新可用床位信息，若未為患者分配到床位，則發送提示信息至管理端。
33、更進一步地，所述步驟7中的床位分配清單包括：患者身份信息、分配的床位信息、護理等級、住院時間信息和病情嚴重系數。
34、（三）有益效果
35、采用本專利技術提供的技術方案，與已知的現有技術相比，具有如下有益效果：
36、利用深度學習算法和分析模型，對患者的病情進行精準評估，通過對患者的基本信息、病史、癥狀以及治療方案的多維分析，分析模型能夠生成更精確的病情嚴重系數，結合病情嚴重系數和護理床位的實時信息，自動匹配合適的床位和護理級別，通過優先分配給病情更嚴重的患者相關資源，最大化利用醫院的床位資源，有助于提高整體護理質量和效率，提高了醫院初步分診的準確性，根據患者的具體病情提供個性化的醫療方案，從而提高治療效果。
37、通過自動化的數據收集和處理，減少醫務人本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述步驟3中的分析模型通過多元線性回歸策略表示病情嚴重系數，分析模型計算公式為：
3.根據權利要求2所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述分析模型計算公式中的捕捉每個特征對病情嚴重系數的直接影響，表示每個特征對病情嚴重系數的貢獻是線性的，通過特征的平方項反映某些特征度數的增高，對病情影響的提高，通過分析特征之間的相互作用，表明特定兩個特征的組合對病情嚴重系數產生的影響。
4.根據權利要求2所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述分析模型計算公式的工作邏輯為：
5.根據權利要求1所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述步驟5中在策略庫內匹配當前目標患者需要的住院方案的過程為：
6.根據權利要求1所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述步驟3中訓練樣本集分為70%的訓練集和30%的驗證集，接收外部指令對訓練集和驗證集比例進行調整。
...【技術特征摘要】
1.一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述步驟3中的分析模型通過多元線性回歸策略表示病情嚴重系數，分析模型計算公式為：
3.根據權利要求2所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述分析模型計算公式中的捕捉每個特征對病情嚴重系數的直接影響，表示每個特征對病情嚴重系數的貢獻是線性的，通過特征的平方項反映某些特征度數的增高，對病情影響的提高，通過分析特征之間的相互作用，表明特定兩個特征的組合對病情嚴重系數產生的影響。
4.根據權利要求2所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述分析模型計算公式的工作邏輯為：
5.根據權利要求1所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述步驟5中在策略庫內匹配當前目標患者需要的住院方案的過程為：
6.根據權利要求1所述的一種智能管理規劃的院前登記方法，其特征在于，所述步驟3中訓練樣本集分為70%的訓練集和30%的驗證集，接收外部指令對訓練集和驗證集...
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