[發(fā)明專利]醫(yī)生就診時間段推薦方法及裝置有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811357922.2 | 申請日: | 2018-11-15 |
| 公開(公告)號: | CN109686429B | 公開(公告)日: | 2023-05-09 |
| 發(fā)明(設計)人: | 袁孟全;劉海兵;謝龍珠;楊勇 | 申請(專利權)人: | 貴陽朗瑪信息技術股份有限公司 |
| 主分類號: | G16H40/20 | 分類號: | G16H40/20 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 550022 貴州省貴陽市貴陽國家高新技術產業(yè)*** | 國省代碼: | 貴州;52 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 醫(yī)生 就診 時間段 推薦 方法 裝置 | ||
本發(fā)明公開了一種醫(yī)生就診時間段推薦方法及裝置,在上述方法中,根據建立的用戶行為評分權重模型,獲取多個相鄰就診時間段的評分集;采用評分集確定各個醫(yī)生在相鄰就診時間段的評分矩陣;通過對評分矩陣的排序,確定待推薦的至少一個醫(yī)生;采用至少一個醫(yī)生對多個相鄰就診時間段的評分,獲取至少一個醫(yī)生對應的多個相鄰就診時間段之間的相關系數;對于至少一個專家中的每個醫(yī)生,采用評分矩陣中的評分,以及相關系數,確定該醫(yī)生對應的就診時間段的推薦結果。根據本發(fā)明提供的技術方案,通過對醫(yī)生歷史行為數據的挖掘,對專家進行會診時間段劃分并推薦最佳時間段,實現醫(yī)生會診時間段的預測和推薦,滿足快速匹配指定會診專家的最佳時段需求。
技術領域
本發(fā)明涉及通信領域,具體而言,涉及一種醫(yī)生就診時間段推薦方法及裝置。
背景技術
傳統(tǒng)的醫(yī)療方式是通過排隊掛號或者網上預約掛號,醫(yī)生與病人面對面問診診斷。隨著計算機、多媒體技術以及通信技術的迅猛發(fā)展,遠程醫(yī)療技術應運而生,醫(yī)生和病人兩者之間可通過視頻方式進行安全、快速的交流,病人和醫(yī)生在網上及時的交流能使得醫(yī)生更好的了解病人的病情發(fā)展狀況和發(fā)病時的表現;可解決傳統(tǒng)醫(yī)療中掛號難、排長隊需要多地專家會診、傳染性疾病不易到公眾醫(yī)院就診等問題。
然而,隨著遠程醫(yī)療問診業(yè)務的不斷發(fā)展,基于目前時間預約及溝通容易造成信息流失,在此背景下會診專家的會診時間推薦系統(tǒng)顯得尤為重要,對專家查房平臺和會診平臺會產生質的影響。
在相關軟件的醫(yī)生會診時間的預約上,主要還是依靠醫(yī)生通過功能來人工進行設置,這些解決方案主要采用產品功能的思路,實現了醫(yī)生主動操作開關并進行時間設置的需求。而通過醫(yī)生常用時間進行采集分析,之后通過大數據分析處理來實現會診醫(yī)生時間推薦,目前還缺少相關的技術方案。
發(fā)明內容
本發(fā)明的主要目的在于公開了一種醫(yī)生就診時間段推薦方法及裝置,以至少解決相關技術中還缺乏通過醫(yī)生常用時間進行采集分析,通過大數據分析處理來實現會診醫(yī)生時間推薦的技術方案的問題。
根據本發(fā)明的一個方面,提供了一種醫(yī)生就診時間段推薦方法。
根據本發(fā)明的醫(yī)生就診時間段推薦方法包括:根據建立的用戶行為評分權重模型,獲取多個相鄰就診時間段的評分集;采用上述評分集確定各個醫(yī)生在上述相鄰就診時間段的評分矩陣;通過對上述評分矩陣的排序,確定待推薦的至少一個醫(yī)生;采用上述至少一個醫(yī)生對上述多個相鄰就診時間段的評分,獲取上述至少一個醫(yī)生對應的上述多個相鄰就診時間段之間的相關系數;對于上述至少一個專家中的每個醫(yī)生,采用上述評分矩陣中的評分,以及上述相關系數,確定該醫(yī)生對應的就診時間段的推薦結果。
優(yōu)選地,上述評分權重模型包括以下至少之一:醫(yī)生查看病歷詳情的權重值;醫(yī)生進行視頻會診時間超過預定第一閾值的權重值;醫(yī)生登錄會診應用的權重值;醫(yī)生進入視頻問診房間的權重值;醫(yī)生出具報告的權重值;醫(yī)生視頻會診時間小于預定第二閾值的懲罰機制。
優(yōu)選地,通過以下公式確定各個醫(yī)生在上述相鄰就診時間段的評分矩陣:
其中,simX,Y為上述評分矩陣中的數據,xi是與醫(yī)生查看病歷詳情的權重值、醫(yī)生進行視頻會診時間超過預定第一閾值的權重值相關的數據集,yi是與醫(yī)生登錄會診應用的權重值、醫(yī)生進入視頻問診房間的權重值、醫(yī)生出具報告的權重值相關的數據集,n為參與計算的醫(yī)生的數量。
優(yōu)選地,通過以下公式獲取上述至少一個醫(yī)生對應的上述多個相鄰就診時間段之間的相關系數:
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