本发明专利技术属于健康管理技术领域，提供了一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法及系统。所述方法包括：确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手段，根据病情类型、患病程度及治疗手段获取疾病记录大数据，基于疾病记录大数据分析得出第一随访策略；获取随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值，据此确定得出第一调整系数，使用第一调整系数对第一数量进行优化调整，获得第二数量，在第一随访策略中增加若干随访时间，得到第二随访策略。本发明专利技术基于大数据分析自动生成初步的随访策略，然后再基于随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值制定出更适配的随访策略，确保随访患者有更良好的健康恢复程度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及健康管理，具体而言，涉及一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法及系统。
技术介绍
1、在医疗领域，对患者进行疾病治疗后的健康随访是至关重要的一环。传统的医疗模式中，患者在接受治疗后往往仅在出现明显不适或病情复发时才会再次就医，这种模式导致了医疗资源的不合理分配，同时也可能错过了对患者健康状况进行及时干预的最佳时机。随着医疗技术的进步和健康管理理念的演变，越来越多的医疗机构开始重视治疗后的健康随访工作，旨在通过持续监测患者的健康状况，及时发现并处理潜在的健康问题，从而提高治疗效果，减少疾病复发，提升患者的生活质量。
2、然而，现有的健康随访方式多依赖于人工电话访问、患者自我报告或定期的门诊复查，这些方式存在效率低、覆盖面有限、数据不准确及患者参与度不高等问题。例如，人工电话访问需要大量的人力资源，且易受时间限制；患者自我报告可能因缺乏专业知识而遗漏重要信息；定期的门诊复查则可能给患者带来额外的经济负担和时间成本，尤其是对于偏远地区或行动不便的患者而言，更是难以实现。
3、因此，亟需一种高效、便捷、全面的健康随访系统，能够自动化地收集、分析患者的健康数据，并根据数据分析结果提供个性化的健康管理建议，同时促进医患之间的有效沟通，确保患者在治疗后能够得到持续、专业的关注与指导。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供了一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法、系统、电子设备、计算机存储介质及计算机程序产品。
>2、本专利技术提供了一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，所述方法包括下述步骤：确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手段，根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略；其中，所述第一随访策略中包括第一数量的随访时间；获取随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值，根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，使用所述第一调整系数对所述第一数量进行优化调整，获得第二数量，在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略；其中，所述第二随访策略中包含第二数量的所述随访时间；按照所述第二随访策略即在各所述随访时间对随访患者进行随访作业。3、在一些实施例中，所述根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略，包括：分别根据所述病情类型、所述病情类型和所述患病程度、所述病情类型及所述患病程度及所述治疗手段，在多源途径进行初步检索，获得三个初步检索结果数量，对三个所述初步检索结果数量进行加权求和，获得目标检索结果数量；根据所述目标检索结果数量确定得出第一目标时长，根据所述第一目标时长、所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段在多源途径中进行正式检索，获得所述疾病记录大数据；其中，所述第一目标时长与所述目标检索结果数量正相关；从所述疾病记录大数据中提取得出多组随访记录数据，对各组所述随访记录数据进行数据聚合，分析得出所述第一数量的各所述随访时间，生成所述第一随访策略。
4、在一些实施例中，所述根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，包括：根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值评估得出第二调整系数；计算所述第一随访策略中属于初期随访阶段的各所述随访时间的第三数量及所述初期随访阶段的第二目标时长，根据所述第三数量与所述第二目标时长的比值、所述第一数量确定得出遵从难度系数；基于所述遵从难度系数、所述第二调整系数计算得出所述第一调整系数。
5、在一些实施例中，所述在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略，包括：计算所述第二数量与所述第一数量的差值即得到第四数量；将随访阶段划分为初期随访阶段、中期随访阶段、后期随访阶段，并为其分别配置第一百分比、第二百分比、第三百分比，将所述第四数量分别与所述第一百分比、所述第二百分比、所述第三百分比相乘并取整，获得第五数量、第六数量、第七数量；其中，所述第一百分比大与所述第二百分比，所述第二百分比大于所述第三百分比；在所述初期随访阶段、所述中期随访阶段、所述后期随访阶段中分别增加所述第五数量、所述第六数量、所述第七数量的所述随访时间。
6、本专利技术还公开了一种基于大数据分析的自动随访策略优化系统，所述系统包括第一获取及分析模块、第二获取及分析模块、随访控制模块；所述第一获取及分析模块，用于确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手段，根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略；其中，所述第一随访策略中包括第一数量的随访时间；所述第二获取及分析模块，用于获取随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值，根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，使用所述第一调整系数对所述第一数量进行优化调整，获得第二数量，在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略；其中，所述第二随访策略中包含第二数量的所述随访时间；所述随访控制模块，用于按照所述第二随访策略即在各所述随访时间对随访患者进行随访作业。
7、在一些实施例中，所述第一获取及分析模块还包括第一分析模块，其用于：分别根据所述病情类型、所述病情类型和所述患病程度、所述病情类型及所述患病程度及所述治疗手段，在多源途径进行初步检索，获得三个初步检索结果数量，对三个所述初步检索结果数量进行加权求和，获得目标检索结果数量；根据所述目标检索结果数量确定得出第一目标时长，根据所述第一目标时长、所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段在多源途径中进行正式检索，获得所述疾病记录大数据；其中，所述第一目标时长与所述目标检索结果数量正相关；从所述疾病记录大数据中提取得出多组随访记录数据，对各组所述随访记录数据进行数据聚合，分析得出所述第一数量的各所述随访时间，生成所述第一随访策略。
8、在一些实施例中，所述第二获取及分析模块还包括第二分析模块，其用于：根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值评估得出第二调整系数；计算所述第一随访策略中属于初期随访阶段的各所述随访时间的第三数量及所述初期随访阶段的第二目标时长，根据所述第三数量与所述第二目标时长的比值、所述第一数量确定得出遵从难度系数；基于所述遵从难度系数、所述第二调整系数计算得出所述第一调整系数。
9、在一些实施例中，所述第二获取及分析模块还包括第三分析模块，其用于：计算所述第二数量与所述第一数量的差值即得到第四数量；将随访阶段划分为初期随访阶段、中期随访阶段、后期随访阶段，并为其分别配置第一百分比、第二百分比、第三百分比，将所述第四数量分别与所述第一百分比、所述第二百分比、所述第三百分比相乘并取整，获得第五数量、第六数量、第七数量；其中，所述第一百分比大与所述第二百分比，所述第二百分比大于所述第三百分比；在所述初期随访阶段、所述中期随访阶段、所述后期随访阶段中分别增加所述第五数量、所述第六数量、所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：所述方法包括下述步骤：确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手段，根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略；其中，所述第一随访策略中包括第一数量的随访时间；获取随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值，根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，使用所述第一调整系数对所述第一数量进行优化调整，获得第二数量，在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略；其中，所述第二随访策略中包含第二数量的所述随访时间；按照所述第二随访策略即在各所述随访时间对随访患者进行随访作业。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略，包括：分别根据所述病情类型、所述病情类型和所述患病程度、所述病情类型及所述患病程度及所述治疗手段，在多源途径进行初步检索，获得三个初步检索结果数量，对三个所述初步检索结果数量进行加权求和，获得目标检索结果数量；根据所述目标检索结果数量确定得出第一目标时长，根据所述第一目标时长、所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段在多源途径中进行正式检索，获得所述疾病记录大数据；其中，所述第一目标时长与所述目标检索结果数量正相关；从所述疾病记录大数据中提取得出多组随访记录数据，对各组所述随访记录数据进行数据聚合，分析得出所述第一数量的各所述随访时间，生成所述第一随访策略。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，包括：根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值评估得出第二调整系数；计算所述第一随访策略中属于初期随访阶段的各所述随访时间的第三数量及所述初期随访阶段的第二目标时长，根据所述第三数量与所述第二目标时长的比值、所述第一数量确定得出遵从难度系数；基于所述遵从难度系数、所述第二调整系数计算得出所述第一调整系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略，包括：计算所述第二数量与所述第一数量的差值即得到第四数量；将随访阶段划分为初期随访阶段、中期随访阶段、后期随访阶段，并为其分别配置第一百分比、第二百分比、第三百分比，将所述第四数量分别与所述第一百分比、所述第二百分比、所述第三百分比相乘并取整，获得第五数量、第六数量、第七数量；其中，所述第一百分比大与所述第二百分比，所述第二百分比大于所述第三百分比；在所述初期随访阶段、所述中期随访阶段、所述后期随访阶段中分别增加所述第五数量、所述第六数量、所述第七数量的所述随访时间。
5.一种基于大数据分析的自动随访策略优化系统，所述系统包括第一获取及分析模块、第二获取及分析模块、随访控制模块；其特征在于：所述第一获取及分析模块，用于确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手段，根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略；其中，所述第一随访策略中包括第一数量的随访时间；所述第二获取及分析模块，用于获取随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值，根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，使用所述第一调整系数对所述第一数量进行优化调整，获得第二数量，在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略；其中，所述第二随访策略中包含第二数量的所述随访时间；所述随访控制模块，用于按照所述第二随访策略即在各所述随访时间对随访患者进行随访作业。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化系统，其特征在于：所述第一获取及分析模块还包括第一分析模块，其用于：分别根据所述病情类型、所述病情类型和所述患病程度、所述病情类型及所述患病程度及所述治疗手段，在多源途径进行初步检索，获得三个初步检索结果数量，对三个所述初步检索结果数量进行加权求和，获得目标检索结果数量；根据所述目标检索结果数量确定得出第一目标时长，根据所述第一目标时长、所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段在多源途径中进行正式检索，获得所述疾病记录大数据；其中，所述第一目标时长与所述目标检索结果数量正相关；从所述疾病记录大数据中提取得出多组随访记录数据，对各组所述随访记录数据进行数据聚合，分析得出所述第一数量的各所述随访时间，生成所述第一随访策略。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的自动...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：所述方法包括下述步骤：确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手段，根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略；其中，所述第一随访策略中包括第一数量的随访时间；获取随访患者的医学知识水平、遵从性评估数值，根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，使用所述第一调整系数对所述第一数量进行优化调整，获得第二数量，在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略；其中，所述第二随访策略中包含第二数量的所述随访时间；按照所述第二随访策略即在各所述随访时间对随访患者进行随访作业。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：根据所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段获取疾病记录大数据，基于所述疾病记录大数据分析得出第一随访策略，包括：分别根据所述病情类型、所述病情类型和所述患病程度、所述病情类型及所述患病程度及所述治疗手段，在多源途径进行初步检索，获得三个初步检索结果数量，对三个所述初步检索结果数量进行加权求和，获得目标检索结果数量；根据所述目标检索结果数量确定得出第一目标时长，根据所述第一目标时长、所述病情类型、所述患病程度及所述治疗手段在多源途径中进行正式检索，获得所述疾病记录大数据；其中，所述第一目标时长与所述目标检索结果数量正相关；从所述疾病记录大数据中提取得出多组随访记录数据，对各组所述随访记录数据进行数据聚合，分析得出所述第一数量的各所述随访时间，生成所述第一随访策略。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值确定得出第一调整系数，包括：根据所述医学知识水平和所述遵从性评估数值评估得出第二调整系数；计算所述第一随访策略中属于初期随访阶段的各所述随访时间的第三数量及所述初期随访阶段的第二目标时长，根据所述第三数量与所述第二目标时长的比值、所述第一数量确定得出遵从难度系数；基于所述遵从难度系数、所述第二调整系数计算得出所述第一调整系数。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的自动随访策略优化方法，其特征在于：在所述第一随访策略中增加若干所述随访时间，得到第二随访策略，包括：计算所述第二数量与所述第一数量的差值即得到第四数量；将随访阶段划分为初期随访阶段、中期随访阶段、后期随访阶段，并为其分别配置第一百分比、第二百分比、第三百分比，将所述第四数量分别与所述第一百分比、所述第二百分比、所述第三百分比相乘并取整，获得第五数量、第六数量、第七数量；其中，所述第一百分比大与所述第二百分比，所述第二百分比大于所述第三百分比；在所述初期随访阶段、所述中期随访阶段、所述后期随访阶段中分别增加所述第五数量、所述第六数量、所述第七数量的所述随访时间。
5.一种基于大数据分析的自动随访策略优化系统，所述系统包括第一获取及分析模块、第二获取及分析模块、随访控制模块；其特征在于：所述第一获取及分析模块，用于确定与随访患者的病情类型、患病程度及治疗手...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡利荣，伍华樑，李波，张跃华，
申请(专利权)人：浙江飞图影像科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。