[發明專利]回診時間預測方法及裝置、電子設備、存儲介質

在審

• 申請號: 202010146938.X
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111370107A
• 公開（公告）日: 2020-07-03
• 發明（設計）人: 魏小紅;賀王強;王洪
• 申請（專利權）人: 京東方科技集團股份有限公司
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20
• 代理公司: 北京風雅頌專利代理有限公司 11403
• 代理人: 李莎

本說明書一個或多個實施例提供一種回診時間預測方法及裝置，包括：獲取患者的檢驗報告單；從所述檢驗報告單中提取所述患者的檢驗報告單特征以及對應的門診科室特征；利用回診時間預測模型，根據所述患者的檢驗報告單特征以及所述門診科室特征，預測得到所述患者的回診時間。本說明書一個或多個實施例提供的回診時間預測方法及裝置、電子設備、存儲介質，解決了患者在醫院經檢驗拿到檢驗報告單后，向醫生咨詢時的等候時間過長的問題。

技術領域

本說明書一個或多個實施例涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種回診時間預測方法及裝置、電子設備、存儲介質。

背景技術

患者回診時間是指患者在進行相關醫療檢驗或測試后，再找醫生根據檢驗報告單進行診治的時間?，F有技術中，沒有對患者回診時間的預測機制，使得患者在拿到檢驗報告單后，只能自行預測回診時間。但是，患者拿到檢驗報告單后若自行到相關診室進行診治，可能會遇到診室人滿為患等情況，導致回診效率不高。

發明內容

有鑒于此，本說明書一個或多個實施例的目的在于提出一種回診時間預測方法及裝置、電子設備、存儲介質，以解決上述的問題。

基于上述目的，本說明書一個或多個實施例提供了一種回診時間預測方法，包括：

獲取患者的檢驗報告單；

從所述檢驗報告單中提取所述患者的檢驗報告單特征以及對應的門診科室特征；

利用回診時間預測模型，根據所述患者的檢驗報告單特征以及所述門診科室特征，預測得到所述患者的回診時間。

可選地，所述方法還包括以下步驟至少其一：

輸出所述患者的回診時間；以及

將所述患者的回診時間發送到指定的設備。

可選地，所述方法還包括：

獲取已知的患者回診信息數據集；

根據預先確定的檢驗報告單目標特征和對應的門診科室目標特征，確定所述數據集中每個患者回診信息對應的患者的檢驗報告單特征以及對應的門診科室特征；

將每個患者的所述檢驗報告單特征、對應的門診科室特征以及回診時間信息，形成為樣本數據；其中，所述回診時間信息根據所述患者回診信息確定；

將每個患者對應的樣本數據形成為樣本數據集；其中，所述樣本數據集包括訓練集和測試集。

可選地，所述方法還包括：

利用所述訓練集中的樣本數據，對初始模型進行訓練，得到所述預訓練模型；

利用所述測試集中的樣本數據，對所述預訓練模型進行參數調優，得到所述回診時間預測模型。

可選地，所述回診時間預測模型為集成學習模型，所述集成學習模型包括若干基學習器，所述基學習器采用的模型算法為以下算法至少其一：

決策樹、梯度提升決策樹、人工神經網絡、支持向量機、正則化方法、近鄰法、隨機森林、編碼-解碼算法+多層感知算法。

可選地，利用所述訓練集中的樣本數據，對初始模型進行訓練，得到所述預訓練模型，包括：

采用序列集成方法，將所述基學習器進行集成；其中，參與訓練的基學習器基于依賴關系按照順序生成。

可選地，所述方法還包括：

創建初始模型，所述初始模型包括所述基學習器，所述基學習器包括編碼-解碼器和多層感知器；其中：

所述編碼-解碼器，用于對所述樣本數據進行編碼處理和解碼處理，結合注意力機制，生成所述樣本數據的特征序列；