本发明专利技术公开了一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法及装置。方法包括：根据电子病历信息判断患者是否属于重点防控对象，根据疫情防控登记信息判断患者是否来自于风险区，并综合判断是否需要对患者进行人工干预分诊；获取患者的第一体温数据，根据第一体温数据和是否属于重点防控对象及来自于风险区综合判断患者是否能进入门诊大厅及诊治科室；将患者的第一体温数据导入至电子病历信息中形成新的就诊信息，并将该就诊信息传输至患者对应的诊治科室；在诊治科室处获取患者的第二体温数据，将第二体温数据与第一体温数据进行比对，根据比对结果判断是否需要对患者进行人工干预分诊。本发明专利技术可以实现智能的引导患者前去就诊。诊。诊。
【技术实现步骤摘要】
一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法及装置
[0001]本专利技术涉及医疗
，更具体地说，特别涉及一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法及装置。
技术介绍
[0002]在抗击新冠肺炎疫情的特殊时期，由于患者的多元化医疗服务需求，为了有效实施一手抓疫情防控、一手抓日常诊疗，较多的医院实现了信息化服务，即通过互联网(例如公众号、网络等)方式进行预约挂号，然后再预约时间内进行就诊诊疗，以减少交叉感染风险，有效提高医院运行效率，保障患者就医安全。
[0003]在实际运行过程中，医院由于管理问题，容易忽视网上挂号时的关键信息，例如网上挂号时的就诊科室等信息，同时在患者达到医院时，医院工作人员无法准确引导患者进行就诊，容易导致患者在医院的各个区域逗留或往返，降低了患者就医安全。为此，有必要开发一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法及装置。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法及装置，以克服现有技术所存在的缺陷。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
[0006]一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，包括以下步骤：
[0007]S1、获取患者的电子病历信息以及疫情防控登记信息，根据电子病历信息判断患者是否属于重点防控对象，根据疫情防控登记信息判断患者是否来自于风险区，并综合判断是否需要对患者进行人工干预分诊；
[0008]S2、获取患者的第一体温数据，根据第一体温数据和是否属于重点防控对象及来自于风险区综合判断患者是否能进入门诊大厅及诊治科室；
[0009]S3、将患者的第一体温数据导入至电子病历信息中形成新的就诊信息，并将该就诊信息传输至患者对应的诊治科室；
[0010]S4、在诊治科室处获取患者的第二体温数据，将第二体温数据与第一体温数据进行比对，根据比对结果判断是否需要对患者进行人工干预分诊。
[0011]进一步地，在步骤S1中根据电子病历信息判断患者是否属于重点防控对象的具体步骤为：
[0012]在电子病历信息中提取涉及疫情防控的关键指标，并建立第一数据指标集；
[0013]根据第一数据指标集和第一预警基准数据建立第一等级矩阵矢量；
[0014]提取用户挂号关键指标形成个人列向量组集；
[0015]将个人列向量组集和第一等级矩阵矢量输入至基于卷积神经网络的多类分类模型中判断患者是否属于重点防控对象。
[0016]进一步地，在步骤S1中根据疫情防控登记信息判断患者是否来自于风险区的具体
步骤为：
[0017]在疫情防控登记信息中提取涉及疫情防控的关键指标，并建立第二数据指标集；
[0018]根据第二数据指标集、第二预警基准数据建立第二等级矩阵矢量；
[0019]提取用户挂号关键指标形成个人列向量组集；
[0020]将个人列向量组集和第二等级矩阵矢量输入至基于卷积神经网络的多类分类模型中判断患者是否来自于风险区。
[0021]进一步地，还包括建立关键数据集，所述关键数据集包括患者的电子病历信息、疫情防控登记信息、第一体温数据和第二体温数据，并对关键数据集中的每个信息进行标记唯一单词。
[0022]进一步地，所述基于卷积神经网络的多类分类模型包括引导模型，以及与引导模型连接的防控判断模型、风险判断模型、第一体温判断模型和第二体温判断模型，所述引导模型用于根据输入数据中的唯一单词引导该输入数据对应的模型中进行判断。
[0023]进一步地，所述基于卷积神经网络的多类分类模型的建立步骤包括：
[0024]建立引导模型，所述引导模型中设有多组匹配单词，每组匹配单词对应一组唯一单词和判断模型，在输入数据输入至基于卷积神经网络的多类分类模型中，所述引导模型匹配唯一单词与匹配单词，在匹配成功后将所述输入数据引导至对应的判断模型中；
[0025]建立防控判断模型，所述防控判断模型中包括涉及疫情防控的关键指标集及对应的基准数据集，在个人列向量组集和第一等级矩阵矢量输入至防控判断模型中，通过将第一数据指标集与涉及疫情防控的关键指标集形成对应关系，再判断第一预警基准数据是否较基准数据集严格，最后通过个人列向量组集与基准数据集进行比对判断是否属于重点防控对象；
[0026]建立风险判断模型，所述立风险判断模型中包括涉及疫情防控的关键指标集及对应的基准数据集，在个人列向量组集和第二等级矩阵矢量输入至防控判断模型中，通过将第二数据指标集与涉及疫情防控的关键指标集形成对应关系，再判断第二预警基准数据是否较基准数据集严格，最后通过个人列向量组集与基准数据集进行比对判断是否自于风险区；
[0027]建立第一体温判断模型，所述第一体温判断模型内包括基准体温，在第一体温数据不大于基准体温，且防控判断模型判断不属于重点防控对象以及风险判断模型判断不来自于风险区则患者能进入门诊大厅及诊治科室；
[0028]建立第二体温判断模型，所述第二体温判断模型用于将第二体温数据与第一体温数据进行比对，若第二体温数据大于第一体温数据则需要对患者进行人工干预分诊。
[0029]进一步地，所述第二体温判断模型内还包括路径判断模块和通知模块，在第二体温判断模型判断第二体温数据大于第一体温数据时启动路径判断模块调取患在第一次测量体温时和第二次测量体温时所处的位置，以及两次位置之间可能的路径，再通过通知模块关联医院挂号系统以通知可能处于该路径上的患者预警。
[0030]进一步地，所述步骤S1中综合判断是否需要对患者进行人工干预分诊具体为：若患者属于重点防控对象或来自于风险区则进行人工干预分诊。
[0031]进一步地，所述人工干预分诊的具体流程包括：通知此患者进入医院所经关卡的工作驻点人员以便启动预设的应急方案。
[0032]本专利技术还提供一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导装置，包括：
[0033]获取模块，用于获取患者的电子病历信息以及疫情防控登记信息，获取患者的第一体温数据，以及在诊治科室处获取患者的第二体温数据；
[0034]模型模块，根据电子病历信息判断患者是否属于重点防控对象，根据疫情防控登记信息判断患者是否来自于风险区，并综合判断是否需要对患者进行人工干预分诊；用于根据第一体温数据和是否属于重点防控对象及来自于风险区综合判断患者是否能进入门诊大厅及诊治科室；以及用于将第二体温数据与第一体温数据进行比对，根据比对结果判断是否需要对患者进行人工干预分诊；
[0035]信息导入模块，用于将患者的第一体温数据导入至电子病历信息中形成新的就诊信息，并将该就诊信息传输至患者对应的诊治科室；
[0036]所述获取模块、信息导入模块和模型模块依次连接。
[0037]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术通过电子病历信息、疫情防控登记信息和体温信息的处理，可以实现智能的引导患者前去就诊，极大的减少交叉感染风险，有效提高医院运行效率，保障患者就医安全。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取患者的电子病历信息以及疫情防控登记信息，根据电子病历信息判断患者是否属于重点防控对象，根据疫情防控登记信息判断患者是否来自于风险区，并综合判断是否需要对患者进行人工干预分诊；S2、获取患者的第一体温数据，根据第一体温数据和是否属于重点防控对象及来自于风险区综合判断患者是否能进入门诊大厅及诊治科室；S3、将患者的第一体温数据导入至电子病历信息中形成新的就诊信息，并将该就诊信息传输至患者对应的诊治科室；S4、在诊治科室处获取患者的第二体温数据，将第二体温数据与第一体温数据进行比对，根据比对结果判断是否需要对患者进行人工干预分诊。2.根据权利要求1所述的基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，其特征在于，在步骤S1中根据电子病历信息判断患者是否属于重点防控对象的具体步骤为：在电子病历信息中提取涉及疫情防控的关键指标，并建立第一数据指标集；根据第一数据指标集和第一预警基准数据建立第一等级矩阵矢量；提取用户挂号关键指标形成个人列向量组集；将个人列向量组集和第一等级矩阵矢量输入至基于卷积神经网络的多类分类模型中判断患者是否属于重点防控对象。3.根据权利要求1所述的基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，其特征在于，在步骤S1中根据疫情防控登记信息判断患者是否来自于风险区的具体步骤为：在疫情防控登记信息中提取涉及疫情防控的关键指标，并建立第二数据指标集；根据第二数据指标集、第二预警基准数据建立第二等级矩阵矢量；提取用户挂号关键指标形成个人列向量组集；将个人列向量组集和第二等级矩阵矢量输入至基于卷积神经网络的多类分类模型中判断患者是否来自于风险区。4.根据权利要求2或3所述的基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，其特征在于，还包括建立关键数据集，所述关键数据集包括患者的电子病历信息、疫情防控登记信息、第一体温数据和第二体温数据，并对关键数据集中的每个信息进行标记唯一单词。5.根据权利要求4所述的基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的多类分类模型包括引导模型，以及与引导模型连接的防控判断模型、风险判断模型、第一体温判断模型和第二体温判断模型，所述引导模型用于根据输入数据中的唯一单词引导该输入数据对应的模型中进行判断。6.根据权利要求5所述的基于新冠疫情的医院智能就诊引导方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络的多类分类模型的建立步骤包括：建立引导模型，所述引导模型中设有多组匹配单词，每组匹配单词对应一组唯一单词和判断模型，在输入数据输入至基于卷积神经网络的多类分类模型中，所述引导模型匹配唯一单词与匹配单词，在匹配成功后将所述输入数据引导至对应的判断模型中；建立防控判断模型，所述防控判断模型中包括涉及疫情防控的...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶丽丽，陈雪，宋晓阳，徐卫娟，
申请(专利权)人：南方医科大学珠江医院，
类型：发明
国别省市：
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