[發明專利]一種基于互聯網的婦產科疾病醫療診治控制系統

在審

• 申請號: 202310346849.3
• 申請日: 2023-04-03
• 公開（公告）號: CN116313015A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 姜澤潤;何琳;金勝愛
• 申請（專利權）人: 姜澤潤
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20;G16H50/20;G16H50/30;G16H20/13
• 代理公司: 成都初陽知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 51305
• 代理人: 何石

1.一種基于互聯網的婦產科疾病醫療診治控制系統，其特征在于，所述系統包括：登錄模塊、初診模塊、復診模塊、結果模塊及評論模塊，其中，

所述登錄模塊，用于驗證用戶的登錄信息，根據所述登錄信息在預設的用戶數據庫中提取用戶的歷史健康記錄；

所述初診模塊：用于獲取患者的病情描述以及病情附圖，根據預設的病情特征集建立病情診斷決策樹，根據所述病情診斷決策樹根據患者的歷史健康記錄、病情描述以及病情附圖獲取對應的初診建議；

所述復診模塊：用于獲取患者根據初診建議進行項目檢查的檢查報告，提取所述檢查報告的問題項目，在初診結果的基礎上結合所述問題項目，確定所述患者的復診結果；

所述結果模塊：用于根據所述復診結果確定患者的購藥清單，根據所述購藥清單確定患者的飲食禁忌，將所述復診結果、購藥清單以及飲食禁忌確定為最終就診結果，其中，所述結果模塊中用于根據所述復診結果確定患者的購藥清單，具體可用于：

獲取預設的疾病藥物對應表，并將可治愈同種疾病的藥物確定為一個藥品總集；

獲取預設的所有藥物的安全數值；

利用如下權重算法根據所述復診結果以及禁服藥物計算所述藥品集合對應的子集的推薦分數：

G_n＝(α_n,m+β_n,m)*C

其中，G_n為所述藥品集合中第n個子集的推薦分數，α_n,m為所述藥品集合中第n個子集內第m個藥物的安全數值，β_n,m為所述藥品集合中第n個子集內第m個藥物對應的復診結果的數值化表達，C為預設的權重參數；

將所述推薦分數在預設的推薦閾值內的藥品集合中的子集確定為購藥清單；

所述評論模塊：用于在就診結束后，向患者發送意見調查表，收集患者的就診體驗。

2.如權利要求1所述的基于互聯網的婦產科疾病醫療診治控制系統，其特征在于，所述登錄模塊在驗證用戶的登錄信息時，具體用于：

根據預設的前端網頁技術獲取用戶的登錄信息；

將所述登錄信息利用異步請求發送至后端；

利用后端的redis請求以及預設的后端數據庫判斷所述登錄信息驗證是否通過，并根據驗證結果向前端返回token串。

3.如權利要求1所述的基于互聯網的婦產科疾病醫療診治控制系統，其特征在于，所述初診模塊在根據預設的病情特征集建立病情診斷決策樹時，具體用于：

對所述病情特征集進行分類標注，得到所述病情特征集對應的標注；

任意選擇一個標注作為切分點，并以所述切分點作為原始決策樹的根節點；

生成所述切分點的子節點并將所述病情特征集分配到所述子節點中，得到病情診斷決策樹。

4.如權利要求1所述的基于互聯網的婦產科疾病醫療診治控制系統，其特征在于，所述初診模塊在根據所述病情診斷決策樹根據患者的歷史健康記錄、病情描述以及病情附圖獲取對應的初診建議，具體用于：

對所述病情診斷決策樹添加事件處理，得到替換決策樹；

獲取預設的診斷數據以及診斷結果；

利用所述診斷數據以及診斷結果對所述替換決策樹進行訓練，得到最終預測模型；

利用所述最終預測模型獲取患者的初診建議。

5.如權利要求4所述的基于互聯網的婦產科疾病醫療診治控制系統，其特征在于，所述初診模塊102在利用所述診斷數據以及診斷結果對所述替換決策樹進行訓練，得到最終預測模型時，具體用于：

根據所述替換決策樹獲取所述診斷數據的預測結果；

計算所述預測結果與所述診斷結果之間的損失值；

當所述損失值大于或者等于預設的損失閾值時，再次執行所述對所述初始決策樹進行決策樹添加處理的操作，直至所述損失值小于所述損失閾值時，輸出當前的替換決策樹為結果預測模型。