一种用于医院康复科的智能康复评定系统及评定方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于医院康复科的智能康复评定系统及评定方法，解决了现有康复评定过程不能快速的进行评估表检索，不能对患者的多次评估结果进行对比等问题。该智能康复评定系统包括医生工作站、智能分析模块、康复评估工作站以及存储模块；医生工作站用于采集患者的入院病历信息，以及向康复评估工作站下发评估任务；智能分析系统用于将新患者的病历信息与历史病历数据库进行相似度分析，输出推荐结果，并将推荐结果返回医生工作站；康复评估工作站用于接收与分发评估任务，康复评估师接收到到医生下发的评估量表后对患者进行在线评估，输出评估结果；存储模块用于对康复评估师评估后的评估结果进行持久化的存储。评估后的评估结果进行持久化的存储。评估后的评估结果进行持久化的存储。

【技术实现步骤摘要】
一种用于医院康复科的智能康复评定系统及评定方法


[0001]本专利技术涉及一种用于诊断的评估系统，具体涉及一种用于医院康复科的智能康复评定系统及评定方法。

技术介绍

[0002]目前大部分的康复科的评估过程还在采用线下的评估方式，主治医生通过医疗HIS系统将评估处方下发后，康复评估师根据医生下发的评估处方上的评估清单，通过打印机打印出评估清单，分配给不同的治疗师对患者进行评估，评估的结果会以纸质的形式进行归档，部分医院会将评估结果扫描成图片的方式，最终归档到医院的电子病历系统中。这种方式虽然解决了评估过程和评估结果的存储，但没有有效的利用评估结果数据进行分析、不能快速的进行评估表检索，不能对患者的多次评估结果进行对比，无法为基于评估结果的推荐、预测、分析提供有效的数据支撑。

技术实现思路

[0003]为了解决现有康复评定过程不能快速的进行评估表检索，不能对患者的多次评估结果进行对比，无法为基于评估结果的推荐、预测、分析提供有效的数据支撑等问题，本专利技术提供了一种用于医院康复科的智能康复评定系统。
[0004]同时还提供了一种用于医院康复科的智能康复评定方法。
[0005]本专利技术的具体技术方案是：
[0006]一种用于医院康复科的智能康复评定系统，包括医生工作站、智能分析模块、康复评估工作站以及存储模块；
[0007]医生工作站用于采集患者的入院病历信息，以及向康复评估工作站下发评估任务；所述病历信息包括主诉、现病史、遗传史、既往史、疾病诊断、体格检验、常见病；r/>[0008]智能分析系统用于将新患者的病历信息与历史病历数据库进行相似度分析，输出推荐结果，并将推荐结果返回医生工作站；推荐结果包括既往相似患者的病历信息以该既往相似患者的病历信息对应的多张评估量表；
[0009]康复评估工作站用于接收与分发评估任务，康复评估师接收到到医生下发的评估量表后对患者进行在线评估，输出评估结果；
[0010]存储模块用于对康复评估师评估后的评估结果进行持久化的存储。
[0011]进一步地，上述系统中康复评估工作站还用于将定期对某个患者阶段性的评估量表进行对比，从而判断该患者疾病康复情况。
[0012]进一步地，上述系统中相似度分析采用余弦相似度算法；
[0013]余弦相似度算法的具体公式为：
[0014][0015]公式中A代表样本A中的一个维度，B代表样本B的第一个维度，n代表有n个维度，i代表从第i个维度开始。
[0016]其中，n个维度分别为主诉、现病史、遗传史、既往史、疾病诊断、体格检验、常见病；
[0017]cosθ值代表两个样本的相似度，计算后的cosθ值范围在[
‑
1,1]，cosθ值越靠近1则代表相似度越高。
[0018]进一步地，上述系统中相似度分析采用Jaccard相似度算法；
[0019]Jaccard相似度算法的具体公式为：
[0020][0021]假设样本A和样本B是两个n维向量，通过对比两个样本计算得出的dj值代表两个样本的相似度，计算后的dj值范围在[0,1]，值越靠近1则代表相似度越高。
[0022]进一步地，上述系统中相似度分析同时采用余弦相似度和Jaccard相似度算法求解相似度，以两种算法中相似度高的算法对应的推荐结果作为最终推荐结果。
[0023]本专利技术还提供了采用上述康复评定系统进行康复评定的方法，其实现步骤如下：
[0024]步骤1：医生工作站采集新患者的病历信息，并发送至智能分析系统；病历信息包括主诉、现病史、遗传史、既往史、诊断结果、体格检验、常见病等；
[0025]步骤2：根据新患者的病历信息输出推荐结果；
[0026]步骤2.1：智能分析系统接收新患者的病历信息，并根据TF
‑
IDF逆文档词频进行分词并统计出现频率从历史病历数据库中检索出符合条件的既往相似患者的病历信息；其中：历史病历数据库中包括多个既往患者的病历信息；
[0027]步骤2.2：将新患者的病历信息和既往相似患者的病历信息作为样本A和样本B，然后对样本A和样本B的相似度进行求解，若相似度大于50％，则输出推荐结果；推荐结果包括既往相似患者的病历信息以该既往患者的病历信息对应的多张评估量表；
[0028]若相似度小于50％，则则输出空值，代表无推荐结果；
[0029]步骤3：智能分析系统将推荐结果返回医生工作站后，医生工作站向康复评估工作站下发评估任务，康复治疗师接收到评估任务后登录康复评估工作站，根据接收到的评估量表对患者进行在线康复评估；
[0030]步骤4：存储模块将对康复评估师评估后的评估结果进行持久化的存储。
[0031]进一步地，上述方法中还包括步骤5：通过康复评估工作站来定期对某个患者阶段性的评估结果进行对比，从而判断该患者疾病康复情况。
[0032]进一步地，上述方法中步骤2.2中对样本A和样本B的相似度进行求解采用余弦相似度算法；余弦相似度算法的具体公式为：
[0033][0034]公式中A代表样本A中的一个维度，B代表样本B的第一个维度，n代表有n个维度，i代表从第i个维度开始。
[0035]其中，维度为性别、年龄、主诉、现病史、既往史、疾病诊断。
[0036]进一步地，上述方法中步骤2.2中对样本A和样本B的相似度进行求解采用Jaccard相似度算法；
[0037]Jaccard相似度算法的具体公式为：
[0038][0039]假设样本A和样本B是两个n维向量，通过对比两个样本计算得出的dj值代表两个样本的相似度，计算后的dj值范围在[0,1]，值越靠近1则代表相似度越高。
[0040]进一步地，上述方法中相似度分析同时采用余弦相似度和Jaccard相似度算法求解相似度，以两种算法中相似度高的算法对应的推荐结果作为最终推荐结果。
[0041]本专利技术的有益效果是：
[0042]1、本专利技术采用医生工作站、智能分析系统、康复评估工作站以及存储模块构建了评估系统，改善了目前康复科传统纸质评估的方式，改良目前因传统评估结果导致的不易分析、不易存储的问题；同时根据患者的基础数据与诊断结果等系数，采用专家模型库大数据类比等方式自动推荐评估量表与自动回填评估结果，提高评估效率，为评估决策提供支撑。
[0043]2、本专利技术中采用TF
‑
IDF逆文档词频进行分词并统计出现频率从历史病历数据库中检索出符合条件的既往相似患者的病历信息，在数据相似度分析前提前对数据进行了过滤，筛选出来的数据更符合分析的标准，同时提高海量数据分析的效率。
[0044]3、本专利技术中采用相似度算法相结合的方式，提供更加准确的评估量表的推荐。
附图说明
[0045]图1为本专利技术中评定系统框图。
[0046]图2为本专利技术中评定方法的原理图。
[0047]图3为部分历史病历数据库内容的截图。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于医院康复科的智能康复评定系统，其特征在于：包括医生工作站、智能分析模块、康复评估工作站以及存储模块；医生工作站用于采集患者的入院病历信息，以及向康复评估工作站下发评估任务；所述病历信息包括主诉、现病史、遗传史、既往史、疾病诊断、体格检验、常见病；智能分析系统用于将新患者的病历信息与历史病历数据库进行相似度分析，输出推荐结果，并将推荐结果返回医生工作站；推荐结果包括既往相似患者的病历信息以该既往相似患者的病历信息对应的多张评估量表；康复评估工作站用于接收与分发评估任务，康复评估师接收到到医生下发的评估量表后对患者进行在线评估，输出评估结果；存储模块用于对康复评估师评估后的评估结果进行持久化的存储。2.根据权利要求1所述的用于医院康复科的智能康复评定系统，其特征在于：所述康复评估工作站还用于将定期对某个患者阶段性的评估量表进行对比，从而判断该患者疾病康复情况。3.根据权利要求1所述的用于医院康复科的智能康复评定系统，其特征在于：所述相似度分析采用余弦相似度算法；余弦相似度算法的具体公式为：公式中A代表样本A中的一个维度，B代表样本B的第一个维度，n代表有n个维度，i代表从第i个维度开始；其中，n个维度分别为主诉、现病史、遗传史、既往史、疾病诊断、体格检验、常见病；cosθ值代表两个样本的相似度，计算后的cosθ值范围在[
‑
1,1]，cosθ值越靠近1则代表相似度越高。4.根据权利要求1所述的用于医院康复科的智能康复评定系统，其特征在于：所述相似度分析采用Jaccard相似度算法；Jaccard相似度算法的具体公式为：假设样本A和样本B是两个n维向量，通过对比两个样本计算得出的dj值代表两个样本的相似度，计算后的dj值范围在[0,1]，值越靠近1则代表相似度越高。5.根据权利要求1所述的用于医院康复科的智能康复评定系统，其特征在于：所述相似度分析同时采用余弦相似度和Jaccard相似度算法求解相似度，以两种算法中相似度高的算法对应的推荐结果作为最终推荐结果。6.一种用于医院康复科的智能康复评定方法，其特征在于：采用如权利要求1所述的康复评定系统步骤1：医生工作站采集新患者的病历信息，并发送至智能分析系统；病历信息包括主诉、现病史...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘冬，贺琛，张坤，王伟，曹冬冬，马瑞，
申请(专利权)人：中航创世机器人西安有限公司，
类型：发明
国别省市：