本發(fā)明涉及醫(yī)療信息化,尤其涉及一種危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)。
背景技術(shù):
1、隨著醫(yī)療技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步和公眾對(duì)醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量期望的提高,對(duì)危重癥患者的緊急救治已經(jīng)變得至關(guān)重要。這類患者的病情嚴(yán)重且變化迅速,因此,及時(shí)、精確的醫(yī)療干預(yù)對(duì)保障患者的生命安全具有決定性作用。在現(xiàn)有的醫(yī)療體系中,院間轉(zhuǎn)診作為救治危重癥患者的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其效率直接影響到患者的救治效果。
2、現(xiàn)有的轉(zhuǎn)診系統(tǒng)存在幾個(gè)顯著的缺點(diǎn):
3、(1)缺乏智能決策支持:現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)法進(jìn)行患者病情的智能分析,因此不能為轉(zhuǎn)診決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持,導(dǎo)致決策過(guò)程更多地依賴于醫(yī)護(hù)人員的主觀判斷和經(jīng)驗(yàn)。
4、(2)資源調(diào)配困難:在患者抵達(dá)醫(yī)院之前,醫(yī)院通常不會(huì)進(jìn)行醫(yī)療器械和資源的預(yù)先調(diào)度與分配。這往往導(dǎo)致資源分配不合理,甚至出現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備缺失的情況,從而嚴(yán)重影響救治效果。
5、(3)轉(zhuǎn)診流程復(fù)雜且重復(fù):現(xiàn)有的轉(zhuǎn)診流程涉及多個(gè)步驟和環(huán)節(jié),包括信息的搜集、傳輸、錄入以及后續(xù)處理,這些環(huán)節(jié)往往存在重復(fù)性工作,不僅降低了工作效率,也增加了出錯(cuò)的可能性。
6、綜上所述,當(dāng)前的危重癥院間轉(zhuǎn)診系統(tǒng)急需在提供智能決策支持、優(yōu)化資源配置以及簡(jiǎn)化轉(zhuǎn)診流程等方面進(jìn)行改進(jìn),并最終提升危重癥患者的救治成功率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題
2、鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn)、不足,本發(fā)明提供一種危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì),其解決了智能決策支持、優(yōu)化資源配置以及簡(jiǎn)化轉(zhuǎn)診流程等方面不足的技術(shù)問(wèn)題。
3、(二)技術(shù)方案
4、為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案包括:
5、第一方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配方法,包括:
6、利用預(yù)設(shè)的病情分?jǐn)?shù)計(jì)算規(guī)則和/或基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法,確定患者的轉(zhuǎn)診需求;
7、對(duì)于確定需要轉(zhuǎn)診的患者,結(jié)合患者的病情、地理位置以及醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng)信息,構(gòu)建推薦模型以生成能夠接收對(duì)應(yīng)病癥的推薦醫(yī)院列表,并在推薦醫(yī)院列表中確定轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口;
8、根據(jù)轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口,結(jié)合地理信息和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù),計(jì)算最佳轉(zhuǎn)診路徑和在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間;
9、基于預(yù)先構(gòu)建的全局優(yōu)化的資源分配模型,結(jié)合患者的病情分?jǐn)?shù)、在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間、最佳轉(zhuǎn)診路徑以及救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)動(dòng)態(tài)計(jì)算患者的優(yōu)先級(jí)得分,在救護(hù)車(chē)可用范圍內(nèi),按照優(yōu)先級(jí)得分自動(dòng)為患者分配救護(hù)車(chē)。
10、可選地,利用預(yù)設(shè)的病情分?jǐn)?shù)計(jì)算規(guī)則和/或基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法,確定患者的轉(zhuǎn)診需求包括:
11、獲取錄入的患者病種、生命體征、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果及所需器械信息;
12、利用預(yù)設(shè)的病情分?jǐn)?shù)計(jì)算規(guī)則,結(jié)合患者的生命體征和實(shí)驗(yàn)室檢查輸出病情分?jǐn)?shù);
13、采用患者病種和生命體征訓(xùn)練預(yù)先構(gòu)建的邏輯回歸模型,并通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)求解最佳系數(shù);
14、將患者的特征值代入訓(xùn)練好的邏輯回歸模型公式中,計(jì)算出需要緊急轉(zhuǎn)診的概率,并根據(jù)設(shè)定的閾值輸出轉(zhuǎn)診判斷結(jié)果;
15、根據(jù)病情分?jǐn)?shù)和/或轉(zhuǎn)診判斷結(jié)果,結(jié)合所需器械信息確定患者的轉(zhuǎn)診需求;
16、其中,
17、預(yù)設(shè)的病情分?jǐn)?shù)計(jì)算規(guī)則包括:生命體征評(píng)分項(xiàng)和實(shí)驗(yàn)室檢查評(píng)分項(xiàng),對(duì)于生命體征評(píng)分項(xiàng)和實(shí)驗(yàn)室檢查評(píng)分項(xiàng)中的各項(xiàng)指標(biāo),每達(dá)到一個(gè)設(shè)定的增減數(shù)值單位,評(píng)分增加1分,直至達(dá)到預(yù)設(shè)的最高分限制,病情分?jǐn)?shù)的總分是由生命體征評(píng)分和實(shí)驗(yàn)室檢查評(píng)分兩者之和得出;
18、邏輯回歸模型的公式為:
19、p(y=1|x)=1/(1+exp(-(β0+β1x1+β2x2+...+βn*xn)));
20、式中,p(y=1|x)表示在給定患者特征x的條件下,患者需要緊急轉(zhuǎn)診的概率,最佳系數(shù)包括β0……βn,β0是截距項(xiàng),β1……βn是對(duì)應(yīng)各個(gè)患者特征的系數(shù),x1……xn是患者的各個(gè)特征值,exp是自然指數(shù)函數(shù)。
21、可選地,對(duì)于確定需要轉(zhuǎn)診的患者,結(jié)合患者的病情、地理位置以及醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng)信息,構(gòu)建推薦模型以生成能夠接收對(duì)應(yīng)病癥的推薦醫(yī)院列表,并在推薦醫(yī)院列表中確定轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口包括:
22、獲取確定需要轉(zhuǎn)診的患者的病情、患者的地理位置、醫(yī)院的地理位置以及醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng)信息;
23、根據(jù)預(yù)設(shè)的權(quán)重系數(shù),結(jié)合患者的病情、地理位置和醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng),構(gòu)建推薦模型;
24、通過(guò)患者的病情與醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng)信息的相似度計(jì)算確定第一特征項(xiàng);
25、通過(guò)患者和醫(yī)院的地理位置相似度度量或地理坐標(biāo)距離計(jì)算確定第二特征項(xiàng);
26、基于醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng)信息中的評(píng)級(jí)、患者評(píng)價(jià)以及專業(yè)認(rèn)證之中的至少一項(xiàng)確定第三特征項(xiàng);
27、將權(quán)重系數(shù)和第一特征項(xiàng)、第二特征項(xiàng)以及第三特征項(xiàng)代入預(yù)先構(gòu)建的推薦模型,計(jì)算出患者與每個(gè)醫(yī)院的匹配度;
28、根據(jù)匹配度對(duì)各個(gè)醫(yī)院進(jìn)行排序,以生成能夠接收對(duì)應(yīng)病癥的推薦醫(yī)院列表并在推薦醫(yī)院列表中確定轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口;
29、其中,推薦模型為:
30、m=α*p(患者,醫(yī)院)+β*l(患者,醫(yī)院)+γ*h(患者,醫(yī)院);
31、式中,m為匹配度,α、β、γ分別是第一權(quán)重系數(shù)、第二權(quán)重系數(shù)以及第三權(quán)重系數(shù),p(患者,醫(yī)院)是第一特征項(xiàng),l(患者,醫(yī)院)是第二特征項(xiàng),h(患者,醫(yī)院)是第三特征項(xiàng)。
32、可選地,根據(jù)轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口,結(jié)合地理信息和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù),計(jì)算最佳轉(zhuǎn)診路徑和在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間包括:
33、根據(jù)轉(zhuǎn)入方醫(yī)院的位置信息和給定的轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口,確定轉(zhuǎn)診時(shí)間約束;
34、根據(jù)獲取的包括道路擁堵情況、交通流量、事故信息的實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù),評(píng)估當(dāng)前路況對(duì)轉(zhuǎn)診路徑選擇的影響因素;
35、根據(jù)轉(zhuǎn)出方醫(yī)院和轉(zhuǎn)入方醫(yī)院,利用路徑規(guī)劃算法計(jì)算從轉(zhuǎn)出方醫(yī)院至轉(zhuǎn)入方醫(yī)院的多條可能轉(zhuǎn)診路徑;
36、對(duì)于多條可能轉(zhuǎn)診路徑,根據(jù)當(dāng)前路況對(duì)轉(zhuǎn)診路徑選擇的影響因素,得到救護(hù)車(chē)在每一條可能轉(zhuǎn)診路徑上的預(yù)估行駛耗時(shí);
37、根據(jù)轉(zhuǎn)診時(shí)間約束和救護(hù)車(chē)在每一條可能轉(zhuǎn)診路徑上的預(yù)估行駛耗時(shí),篩選出滿足轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口要求的多條路徑;
38、從滿足轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口要求的多條路徑中,根據(jù)獲取的包括路況穩(wěn)定信息、路徑總長(zhǎng)度、預(yù)估的行駛耗時(shí)的路況因素,確定最佳轉(zhuǎn)診路徑,并確定按照最佳轉(zhuǎn)診路徑在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間。
39、可選地,根據(jù)轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口,結(jié)合地理信息和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù),計(jì)算最佳轉(zhuǎn)診路徑和在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間之后,還包括:
40、接收到包括期望轉(zhuǎn)診時(shí)間的人工干預(yù)信息,立即觸發(fā)救護(hù)車(chē)調(diào)度,以確保救護(hù)車(chē)能夠按照預(yù)定的轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口和最佳轉(zhuǎn)診路徑出發(fā)。
41、可選地,基于預(yù)先構(gòu)建的全局優(yōu)化的資源分配模型,結(jié)合患者的病情分?jǐn)?shù)、在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間、最佳轉(zhuǎn)診路徑以及救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)動(dòng)態(tài)計(jì)算患者的優(yōu)先級(jí)得分,在救護(hù)車(chē)可用范圍內(nèi),按照優(yōu)先級(jí)得分自動(dòng)為患者分配救護(hù)車(chē)包括:
42、獲取患者的病情分?jǐn)?shù)、在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間、最佳轉(zhuǎn)診路徑以及救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)數(shù)據(jù);
43、基于預(yù)先構(gòu)建的全局優(yōu)化的資源分配模型,結(jié)合患者的病情、在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間、最佳轉(zhuǎn)診路徑以及救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)動(dòng)態(tài)計(jì)算患者的優(yōu)先級(jí)得分;
44、基于救護(hù)車(chē)的實(shí)時(shí)位置、數(shù)量和患者的優(yōu)先級(jí)得分為患者自動(dòng)分配救護(hù)車(chē),以確保資源利用最大化,并且不會(huì)超出救護(hù)車(chē)的可用范圍;
45、其中,全局優(yōu)化的資源分配模型為:
46、p=δ*s(患者)/d(患者,目標(biāo)醫(yī)院)+ε*a(救護(hù)車(chē));
47、式中,δ和ε是分別是第一分配比例和第二分配比例,s(患者)表示患者的病情分?jǐn)?shù),d(患者,目標(biāo)醫(yī)院)表示患者到轉(zhuǎn)入醫(yī)院的在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間和最佳轉(zhuǎn)診路徑,a(救護(hù)車(chē))表示救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài),救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)包括救護(hù)車(chē)的數(shù)量、位置和是否空閑;且全局優(yōu)化的資源分配模型設(shè)置有一反饋機(jī)制,用于根據(jù)實(shí)際救治效果動(dòng)態(tài)調(diào)整全局優(yōu)化的資源分配模型中的權(quán)重系數(shù),以優(yōu)化資源分配算法。
48、可選地,基于預(yù)先構(gòu)建的全局優(yōu)化的資源分配模型,結(jié)合患者的病情、在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間、最佳轉(zhuǎn)診路徑以及救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)動(dòng)態(tài)計(jì)算患者的優(yōu)先級(jí)得分,在救護(hù)車(chē)可用范圍內(nèi),按照優(yōu)先級(jí)得分自動(dòng)為患者分配救護(hù)車(chē)之后,還包括:
49、在完成救護(hù)車(chē)調(diào)度后,自動(dòng)觸發(fā)消息通知,將相關(guān)信息以語(yǔ)音、短信、微信的形式發(fā)送給接收方醫(yī)院,并遞交包含轉(zhuǎn)診患者信息的申請(qǐng)單以供審核和交接。
50、第二方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配系統(tǒng),包括:
51、轉(zhuǎn)診需求確定模塊,用于利用預(yù)設(shè)的病情分?jǐn)?shù)計(jì)算規(guī)則和/或基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分類算法,確定患者的轉(zhuǎn)診需求;
52、醫(yī)院推薦模塊,用于對(duì)于確定需要轉(zhuǎn)診的患者,結(jié)合患者的病情、地理位置以及醫(yī)院的醫(yī)療專長(zhǎng)信息,構(gòu)建推薦模型以生成能夠接收對(duì)應(yīng)病癥的推薦醫(yī)院列表,并在推薦醫(yī)院列表中確定轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口;
53、路徑與時(shí)間計(jì)模塊,用于根據(jù)轉(zhuǎn)入方醫(yī)院及轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口,結(jié)合地理信息和實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù),計(jì)算最佳轉(zhuǎn)診路徑和在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間;
54、救護(hù)車(chē)分配模塊,用于基于預(yù)先構(gòu)建的全局優(yōu)化的資源分配模型,結(jié)合患者的病情分?jǐn)?shù)、在轉(zhuǎn)診時(shí)間窗口內(nèi)轉(zhuǎn)診所需的最短時(shí)間、最佳轉(zhuǎn)診路徑以及救護(hù)車(chē)的可用性和狀態(tài)動(dòng)態(tài)計(jì)算患者的優(yōu)先級(jí)得分,在救護(hù)車(chē)可用范圍內(nèi),按照優(yōu)先級(jí)得分自動(dòng)為患者分配救護(hù)車(chē)。
55、第三方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配設(shè)備,包括:至少一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù);以及與所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)通信連接的存儲(chǔ)器;其中,所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行的指令,所述指令被所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)執(zhí)行,以使所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)能夠執(zhí)行如上所述的危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配方法。
56、第四方面,本發(fā)明實(shí)施例提供一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令,所述可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上所述的危重癥院間轉(zhuǎn)診患者評(píng)分和資源分配方法。
57、(三)有益效果
58、本發(fā)明的有益效果是:
59、通過(guò)引入先進(jìn)的評(píng)分規(guī)則,本發(fā)明能夠快速、準(zhǔn)確地評(píng)估危重癥患者的緊急程度和轉(zhuǎn)診優(yōu)先級(jí)。這一創(chuàng)新功能顯著提升了醫(yī)生的決策速度,確保了在緊急情況下能夠迅速作出反應(yīng)。同時(shí),資源分配算法的引入,實(shí)現(xiàn)了救護(hù)車(chē)和醫(yī)療資源的優(yōu)化配置。這不僅減少了救護(hù)車(chē)的空駛時(shí)間和等待時(shí)間,提高了救護(hù)車(chē)的使用效率,還能確?;颊弑患皶r(shí)送往最適合其病情的醫(yī)療機(jī)構(gòu)。這一改進(jìn)在提升救治效率的同時(shí),也極大地優(yōu)化了醫(yī)療資源的利用。
60、同時(shí),本發(fā)明的評(píng)分規(guī)則和資源分配算法均基于大量的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),為醫(yī)生提供了更加科學(xué)、客觀的決策支持。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法不僅提高了決策的精確性和有效性,還為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供了寶貴的數(shù)據(jù)洞察,有助于持續(xù)改進(jìn)和優(yōu)化醫(yī)療服務(wù)
61、再者,通過(guò)優(yōu)化轉(zhuǎn)診流程,本發(fā)明減少了不必要的轉(zhuǎn)診和重復(fù)檢查,從而有效地降低了醫(yī)療成本。此外,快速響應(yīng)和高效的轉(zhuǎn)診流程顯著減少了患者的等待時(shí)間,提升了患者對(duì)醫(yī)療服務(wù)的整體滿意度。值得一提的是,評(píng)分規(guī)則和資源分配算法的引入,還減少了人為判斷的誤差,通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持,大大降低了醫(yī)療錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)一步增強(qiáng)了患者對(duì)醫(yī)療系統(tǒng)的信任。
62、綜上所述,本發(fā)明通過(guò)引入先進(jìn)的評(píng)分規(guī)則和資源分配算法,顯著提升了危重癥患者的救治效率,提供了更加科學(xué)、客觀的決策支持,減少了不必要的轉(zhuǎn)診和重復(fù)檢查,從而有效地降低了醫(yī)療成本,減少了醫(yī)療錯(cuò)誤,并極大地提升了患者的滿意度。這些優(yōu)異效果共同體現(xiàn)了本發(fā)明在醫(yī)療領(lǐng)域的創(chuàng)新價(jià)值和實(shí)用價(jià)值。