[發明專利]循證醫療結果生成方法與裝置在審
| 申請號: | 201810110364.3 | 申請日: | 2018-02-05 |
| 公開(公告)號: | CN108198631A | 公開(公告)日: | 2018-06-22 |
| 發明(設計)人: | 宣光榮 | 申請(專利權)人: | 南昌醫軟科技有限公司 |
| 主分類號: | G16H70/20 | 分類號: | G16H70/20;G16H50/20 |
| 代理公司: | 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙) 11371 | 代理人: | 張海洋 |
| 地址: | 330000 江西省南昌市青山湖*** | 國省代碼: | 江西;36 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 醫療結果 共享資源 醫療處方 大數據 人工成本 數據共享 醫療領域 醫療資源 用戶體驗 治病療效 治療效果 正確率 醫生 處方 分析 改良 診斷 治療 優化 | ||
1.一種循證醫療結果生成方法,其特征在于,所述循證醫療結果生成方法包括:
接收一客戶端發送的表征疾病癥狀信息的多個病情關鍵詞;
依據多個病情關鍵詞、預先訓練的非線性病癥結果查找模型、預建立的歷史病癥庫包含的多個病情關鍵詞訓練樣本以及多個病情關鍵詞訓練樣本分別形成的多套病情關鍵詞樣本關聯的歷史病癥結果查找出多個疑似病癥結果;
依據每個疑似病癥結果對應的預設定的計分權重規則、輸入的多個病情關鍵詞計算出多個疑似程度分值;
提取疑似程度分值最高的疑似病癥結果作為當前病癥結果;
接收客戶端發送的病癥結果信息、優先級需求信息;
根據所述病癥結果信息從預先創建的處方知識庫中查找出與病癥結果信息關聯的多個疑似病癥醫療處方以及每個疑似病癥醫療處方對應的處方屬性結果;
依據優先級需求信息以及每個疑似病癥醫療處方對應的處方屬性結果從多個疑似病癥醫療處方提取優先級最高的疑似病癥醫療處方作為醫療處方結果。
2.根據權利要求1所述的循證醫療結果生成方法,所述依據每個疑似病癥結果對應的預設定的計分權重規則、輸入的多個病情關鍵詞計算出多個疑似程度分值的步驟包括:
依據每個疑似病癥結果對輸入的多個病情關鍵詞進行病情屬性分類;
依據每個所述病情屬性分類對應的計分權重規則對不同類別的多個病情關鍵詞進行計分;
將每個計算得到的多個計分值相加從而獲得每個疑似病癥結果對應的疑似程度分值。
3.根據權利要求2所述的循證醫療結果生成方法,其特征在于,在所述提取疑似程度分值最高的疑似病癥結果作為當前病癥結果的步驟之前,所述循證醫療結果生成方法還包括:
在最高的疑似程度分值小于預設定的分數閾值時,接收客戶端發送的表征疾病癥狀信息的多個疾病檢查數據關鍵詞;
依據預設定的檢查數據分類對應的計分權重規則以及所述多個疾病檢查數據關鍵詞進行計分,從而獲得疾病檢查數據分值;
將先前獲得的疑似程度分值與疾病檢查數據分值相加從而獲得新的疑似程度分值。
4.根據權利要求1所述的循證醫療結果生成方法,其特征在于,所述接收客戶端發送的表征疾病癥狀信息的多個病情關鍵詞的步驟包括:
接收客戶端發送的表征疾病癥狀信息的一個或多個病情關鍵詞;
查找與一個或多個病情關鍵詞關聯的疑似病情關鍵詞;
將一個或多個病情關鍵詞關聯的疑似病情關鍵詞發送至所述客戶端;
再次接收客戶端發送的從多個疑似病情關鍵詞中選擇出的多個病情關鍵詞。
5.根據權利要求1所述的循證醫療結果生成方法,其特征在于,所述預先訓練的非線性病癥結果查找模型為決策樹算法模型或神經網絡算法模型或支持向量機算法模型或遺傳算法模型或聚類算法模型。
6.根據權利要求1所述的循證醫療結果生成方法,其特征在于,所述優先級需求信息為醫療價格最低處方需求,所述處方屬性結果包含醫療價格,所述依據優先級需求信息以及每個疑似病癥醫療處方對應的處方屬性結果從多個疑似病癥醫療處方提取優先級最高的疑似病癥醫療處方作為醫療處方結果的步驟包括:
依據醫療價格最低處方需求以及每個疑似病癥醫療處方對應的處方屬性結果從多個疑似病癥醫療處方提取醫療價格最低的疑似病癥醫療處方作為醫療處方結果。
7.根據權利要求1所述的循證醫療結果生成方法,其特征在于,所述優先級需求信息為治療效果最佳處方需求,所述處方屬性結果包含治療效果,所述依據優先級需求信息以及每個疑似病癥醫療處方對應的處方屬性結果從多個疑似病癥醫療處方提取優先級最高的疑似病癥醫療處方作為醫療處方結果的步驟包括:
依據治療效果最佳處方需求以及每個疑似病癥醫療處方對應的處方屬性結果從多個疑似病癥醫療處方提取治療效果最佳的疑似病癥醫療處方作為醫療處方結果。
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