一种医患的匹配方法、装置、设备及可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种医患的匹配方法、装置、计算机设备和可读存储介质，涉及互联网医疗领域。方法包括：获取医生信息，基于医生信息建立医生资料数据库，医生信息至少包括擅长领域；基于中医问诊的标准方法建立结构化的中医问诊量表，用于收集和存储患者的病情自述；将中医问诊量表与辨证库进行匹配，以得到中医病症和辩证列表，并基于中医病症和辩证列表在医生资料数据库中匹配对应擅长领域的医生；以及基于医生的擅长领域匹配得分和附加得分进行加权计算以得到推荐总评分，并将推荐总评分从高到低排序以生成医生推荐列表，用于提供给患者选择并挂号。本发明专利技术提升了医患匹配效率和准确率，减少了无效医患沟通，大大节省了患者的时间和精力。间和精力。间和精力。

【技术实现步骤摘要】
一种医患的匹配方法、装置、设备及可读介质


[0001]本专利技术涉及互联网医疗
，尤其涉及一种医患的匹配方法、装置、设备及可读介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的迅速发展和广泛应用，传统的医疗问诊也逐渐转向线上诊疗，实现在线预约挂号、查询病历、远程诊疗等功能。在互联网医疗场景下，患者需要快速找到最合适的医生进而挂号就诊。
[0003]现有的预约挂号方式是系统提供科室列表和医生列表等信息，患者自行查询和选择。然而现有的方式存在以下问题：
[0004]首先，多数患者对中西医学专业术语并不熟悉，尤其是对于中医来说，因为其独特性相对于西医来说更具有专业性和复杂性，所以患者经常只能通过自己表述不适症状进行挂号就诊，但这种方式可能造成患者再选择时遇到困难，错误地选择医生不擅长的领域。
[0005]其次，现有的挂号系统只是简单介绍了医生的基础信息，如科室、姓名、职称等，并无法详细提供或推荐哪位医生最能处理患者所具有的特定疾病类型，这给缺乏相关医疗知识的患者带来了很大不便。
[0006]公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0007]有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提出一种医患的匹配方法、装置、设备及可读介质，有效提升中医互联网诊疗过程中医患匹配效率，提高准确率，减少无效医患沟通，通过智能算法将收集到的一环信息进行匹配加权，反馈给患者列表供患者选择，解决了患者缺乏专业中医知识、难以判断医生特长的难点，为患者提供了便捷的、高效的解决方案，大大节省了患者的时间和精力。
[0008]基于上述目的，本专利技术实施例的一方面提供了一种医患的匹配方法，包括以下步骤：获取医生信息，基于所述医生信息建立医生资料数据库，所述医生信息至少包括擅长领域；基于中医问诊的标准方法建立结构化的中医问诊量表，用于收集和存储患者的病情自述；将所述中医问诊量表与辨证库进行匹配，以得到中医病症和辩证列表，并基于所述中医病症和辩证列表在所述医生资料数据库中匹配对应擅长领域的医生；以及基于医生的擅长领域匹配得分和附加得分进行加权计算以得到推荐总评分，并将所述推荐总评分从高到低排序以生成医生推荐列表，用于提供给患者选择并挂号。
[0009]在一些实施方式中，方法还包括：查询患者的历史就诊记录，并及基于所述中医问诊量表判断本次就诊与历史就诊记录的病情是否相同，若相同则将所述历史就诊记录中的医生排在所述医生推荐列表的第一位，并备注历史就诊医生。
[0010]在一些实施方式中，所述医生信息至少还包括排班时间，方法还包括：根据患者选择的就诊时间，在所述医生资料数据库中进行匹配；将医生的排班时间匹配得分作为所述附加得分，与所述擅长领域匹配得分进行加权计算以得到推荐总评分；其中，加权计算的权重基于患者对就诊时间的偏好进行设置。
[0011]在一些实施方式中，所述附加得分还包括医生历史评分。
[0012]在一些实施方式中，所述中医问诊量表包括：患者主诉、病情时间、寒热状况、出汗状况、疼痛状况、大小便状况、饮食状况、睡眠状况、胸腹状况、妇女经期状况、病史及病因。
[0013]在一些实施方式中，将所述中医问诊量表与辨证库进行匹配，以得到中医病症和辩证列表包括：通过自然语言处理算法将所述中医问诊量表和所述辨证库分别进行向量化表达，以得患者特征向量集合和辩证特征向量集合；通过度量函数计算所述患者特征向量集合与所述辨证特征向量集合中向量之间的欧氏距离；基于欧式距离将对应的中医病症进行排序，以得到中医病症和辩证列表。
[0014]在一些实施方式中，通过自然语言处理算法将所述中医问诊量表和所述辨证库分别进行向量化表达，以得患者特征向量集合和辩证特征向量集合包括：将所述中医问诊量表进行文档词条化，并计算对应的词频，得到的患者文档词条及其对应的词频组成患者特征向量集合；将所述辨证库进行文档词条化，并计算对应的词频，得到的辩证文档词条及其对应的词频组成辩证特征向量集合。
[0015]在一些实施方式中，基于所述中医病症和辩证列表在所述医生资料数据库中匹配对应擅长领域的医生包括：通过以下公式计算医生的擅长领域匹配得分：M(D
i
,E
j
)＝σ(∑a
ij
/(1+e^(
‑
τk)))；其中，D
i
为第i种患者病症，E
j
为医生第j种擅长领域，a
ij
为第i种患者病症和医生第j种擅长领域之间的相关系数，τ为有效性标准缩放系数，k为患者病症的复杂程度。
[0016]本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种医患的匹配装置，包括：医生信息采集模块，配置用于获取医生信息，基于所述医生信息建立医生资料数据库，所述医生信息至少包括擅长领域；患者信息采集模块，配置用于基于中医问诊的标准方法建立结构化的中医问诊量表，用于收集和存储患者的病情自述；匹配模块，配置用于将所述中医问诊量表与辨证库进行匹配，以得到中医病症和辩证列表，并基于所述中医病症和辩证列表在所述医生资料数据库中匹配对应擅长领域的医生；以及推荐模块，配置用于基于医生的擅长领域匹配得分和附加得分进行加权计算以得到推荐总评分，并将所述推荐总评分从高到低排序以生成医生推荐列表，用于提供给患者选择并挂号。
[0017]本专利技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，存储器存储有可在处理器上运行的计算机指令，指令由处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0018]本专利技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有被处理器执行时实现如上方法步骤的计算机程序。
[0019]本专利技术至少具有以下有益技术效果：提升医患匹配效率，提高准确率、减少无效医患沟通；通过智能算法将收集到的医患信息进行匹配和加权，反馈给患者列表供患者选择，解决了患者缺乏专业中医知识、难以判断医生特长的难点。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
[0021]图1为本专利技术提供的医患的匹配方法的实施例的示意图；
[0022]图2为本专利技术提供的医患的匹配方法的实施例的流程图；
[0023]图3为本专利技术提供的医患的匹配装置的实施例的示意图；
[0024]图4为本专利技术提供的计算机设备的实施例的示意图；
[0025]图5为本专利技术提供的医患的匹配设备的实施例的示意图。
具体实施方式
[0026]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医患的匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：获取医生信息，基于所述医生信息建立医生资料数据库，所述医生信息至少包括擅长领域；基于中医问诊的标准方法建立结构化的中医问诊量表，用于收集和存储患者的病情自述；将所述中医问诊量表与辨证库进行匹配，以得到中医病症和辩证列表，并基于所述中医病症和辩证列表在所述医生资料数据库中匹配对应擅长领域的医生；以及基于医生的擅长领域匹配得分和附加得分进行加权计算以得到推荐总评分，并将所述推荐总评分从高到低排序以生成医生推荐列表，用于提供给患者选择并挂号。2.根据权利要求1所述的医患的匹配方法，其特征在于，还包括：查询患者的历史就诊记录，并及基于所述中医问诊量表判断本次就诊与历史就诊记录的病情是否相同，若相同则将所述历史就诊记录中的医生排在所述医生推荐列表的第一位，并备注历史就诊医生。3.根据权利要求1所述的医患的匹配方法，其特征在于，所述医生信息至少还包括排班时间，方法还包括：根据患者选择的就诊时间，在所述医生资料数据库中进行匹配；将医生的排班时间匹配得分作为所述附加得分，与所述擅长领域匹配得分进行加权计算以得到推荐总评分；其中，加权计算的权重基于患者对就诊时间的偏好进行设置。4.根据权利要求1
‑
3任意一项所述的医患的匹配方法，其特征在于，所述附加得分还包括医生历史评分。5.根据权利要求1所述的医患的匹配方法，其特征在于，所述中医问诊量表包括：患者主诉、病情时间、寒热状况、出汗状况、疼痛状况、大小便状况、饮食状况、睡眠状况、胸腹状况、妇女经期状况、病史及病因。6.根据权利要求1所述的医患的匹配方法，其特征在于，将所述中医问诊量表与辨证库进行匹配，以得到中医病症和辩证列表包括：通过自然语言处理算法将所述中医问诊量表和所述辨证库分别进行向量化表达，以得患者特征向量集合和辩证特征向量集合；通过度量函数计算所述患者特征向量集合与所述辨证特征向量集合中向量之间的欧氏距离；基于欧式距离将对应的中医病症进行排序，以得到中医病症和辩证列表。7.根据权利要求6所述的医患的匹配方法，其特征在于，通过自然语言处理算法将所述中医问诊量表和所述辨证库分别进行向量化...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁嵒，金林，刘智红，张志峰，郭如意，
申请(专利权)人：北京同仁堂互联网医院管理有限公司，
类型：发明
国别省市：