本發(fā)明涉及醫(yī)療領域，具體涉及一種健康體檢項目智能推薦的方法及系統(tǒng)。

背景技術：

現(xiàn)有大多數(shù)體檢機構(gòu)主要依靠咨詢醫(yī)生現(xiàn)場與患者交流，為患者推薦體檢項目；這種方式存在如下問題：a.靠醫(yī)生經(jīng)驗及雙方溝通，規(guī)范性、專業(yè)性難以保證；b.受醫(yī)生數(shù)量和能力所限，效率較低，難以實現(xiàn)規(guī)模化(這也是團體體檢均為固定套餐式的原因)；c.患者空腹等待時間較長，體驗差、影響體檢質(zhì)量。

愛康推出了“愛康體檢寶”app，可以實現(xiàn)遠程體檢項目選擇(套餐制定)，但問卷系統(tǒng)過于復雜，患者體驗不佳；部分體檢機構(gòu)(如解放軍180醫(yī)院健康管理中心、福建省第二醫(yī)院體檢中心等)自主研發(fā)智能選項系統(tǒng)，但技術模型過于簡單，難以滿足專業(yè)要求；中康體檢網(wǎng)等互聯(lián)網(wǎng)機構(gòu)也推出個性化體檢選項智能交互功能，但無論在專業(yè)性、實用性方面均存在很大問題，無法實現(xiàn)實踐應用；中華醫(yī)學會健康管理分會推出了國家《健康體檢項目專家共識》，對健康問卷的采集和體檢選項的技術給予了指南性說明，但因為上述各種原因，在實踐中尚未得到大規(guī)模有效應用。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種健康體檢項目智能推薦的方法及系統(tǒng)，其專業(yè)可靠，簡單易用。

本發(fā)明解決上述技術問題的技術方案如下：一種健康體檢項目智能推薦的方法，包括以下步驟，

s1，采集個人健康信息；

s2，將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；

s3，根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦；

s4，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的方法將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)，根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐，其簡單易用，專業(yè)可靠，根據(jù)個性化體檢項目給予因人而異的體檢項目推薦；解決了依靠咨詢醫(yī)生現(xiàn)場與患者交流為患者推薦體檢項目的種種缺點；同時也克服了現(xiàn)有體檢機構(gòu)智能推薦體檢項目患者體驗效果不佳，不專業(yè)和無法大規(guī)模應用的問題。

在上述技術方案的基礎上，本發(fā)明還可以做如下改進。

進一步，在s1中，以折疊選項和輔助提示的方式采集個人健康信息。

采用上述進一步方案的有益效果是：本發(fā)明以《健康體檢項目專家共識》中的自測問卷為基礎，結(jié)合體檢實踐進行優(yōu)化，并以折疊選項、輔助提示等方式實現(xiàn)簡潔易用的采集模式。

進一步，所述個人健康信息包括個人常規(guī)健康信息和個人非常規(guī)健康信息；

在s2中，將個人常規(guī)健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；

s2還包括，將個人非常規(guī)健康信息進行人工服務，得出疾病風險人工預測結(jié)果。

采用上述進一步方案的有益效果是：本發(fā)明中將個人常規(guī)健康信息定義為量化的疾病危險因素并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)由服務器(機器)實現(xiàn)，并結(jié)合人工服務，可以提高體檢方案制定的效率和專業(yè)性。

進一步，s3具體為，將疾病風險系數(shù)和疾病風險人工預測結(jié)果進行綜合，并根據(jù)綜合結(jié)果給予針對性的疾病體檢項目推薦，且賦予推薦等級。

進一步，在s4中，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合推薦等級和標準基礎項目形成參考體檢套餐。

基于上述一種健康體檢項目智能推薦的方法，本發(fā)明還提供一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)。

一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)，包括個人健康信息采集模塊、疾病危險系數(shù)生成模塊、疾病體檢項目推薦模塊和參考體檢套餐生成模塊；

所述個人健康信息采集模塊，其用于采集個人健康信息；

所述疾病危險系數(shù)生成模塊，其用于將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；

所述疾病體檢項目推薦模塊，其用于根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦；

所述參考體檢套餐生成模塊，其用于根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)，根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐，其簡單易用，專業(yè)可靠，根據(jù)個性化體檢項目給予因人而異的體檢項目推薦；解決了依靠咨詢醫(yī)生現(xiàn)場與患者交流為患者推薦體檢項目的種種缺點；同時也克服了現(xiàn)有體檢機構(gòu)智能推薦體檢項目患者體驗效果不佳，不專業(yè)和無法大規(guī)模應用的問題。

在上述技術方案的基礎上，本發(fā)明還可以做如下改進。

進一步，所述個人健康信息采集模塊以折疊選項和輔助提示的方式采集個人健康信息。

采用上述進一步方案的有益效果是：本發(fā)明以《健康體檢項目專家共識》中的自測問卷為基礎，結(jié)合體檢實踐進行優(yōu)化，并以折疊選項、輔助提示等方式實現(xiàn)簡潔易用的采集模式。

進一步，所述個人健康信息采集模塊采集的所述個人健康信息包括個人常規(guī)健康信息和個人非常規(guī)健康信息；

所述疾病危險系數(shù)生成模塊具體用于將個人常規(guī)健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；

還包括人工服務模塊，所述人工服務模塊，其用于將個人非常規(guī)健康信息進行人工服務，得出疾病風險人工預測結(jié)果。

采用上述進一步方案的有益效果是：本發(fā)明中將個人常規(guī)健康信息定義為量化的疾病危險因素并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)由服務器(機器)實現(xiàn)，并結(jié)合人工服務，可以提高體檢方案制定的效率和專業(yè)性。

進一步，所述疾病體檢項目推薦模塊具體用于，將疾病風險系數(shù)和疾病風險人工預測結(jié)果進行綜合，并根據(jù)綜合結(jié)果給予針對性的疾病體檢項目推薦，且賦予推薦等級。

進一步，所述參考體檢套餐生成模塊具體用于，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合推薦等級和標準基礎項目形成參考體檢套餐。

附圖說明

圖1為本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖3為本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)的另一結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的原理和特征進行描述，所舉實例只用于解釋本發(fā)明，并非用于限定本發(fā)明的范圍。

如圖1所示，一種健康體檢項目智能推薦的方法，包括以下步驟，

s1，采集個人健康信息；

s2，將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；

s3，根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦；

s4，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐。

在本具體實施例中：

在s1中，以折疊選項和輔助提示的方式采集個人健康信息。s1以簡明的問卷系統(tǒng)采集個人健康信息；具體以《健康體檢項目專家共識》中的自測問卷為基礎，結(jié)合體檢實踐進行優(yōu)化，并以折疊選項、輔助提示等方式實現(xiàn)簡潔易用的個人健康信息采集模式；在本具體實施例中以以下六個方面分類制定簡明有效的問卷系統(tǒng)進行個人健康信息采集：個人基本信息、家族史、病史、癥狀、生活方式和前次體檢時間。

所述個人健康信息包括個人常規(guī)健康信息和個人非常規(guī)健康信息；在s2中，將個人常規(guī)健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；s2還包括，將個人非常規(guī)健康信息進行人工服務，得出疾病風險人工預測結(jié)果。健康體檢大多數(shù)患者為比較簡單的健康狀況(個人常規(guī)健康信息)，剔除部分較復雜病情(個人非常規(guī)健康信息)交由人工解決，將與體檢項目選擇有關的健康信息歸類為某種疾病的危險因素，并賦予數(shù)值(疾病風險系數(shù))體現(xiàn)關聯(lián)性高低(如體檢血糖異常與糖尿病家族史均為糖尿病危險因素，但前者關聯(lián)性高)；此技術模型(疾病危險因數(shù)與疾病風險系數(shù)之間的模型)是基于《健康體檢項目專家共識》建立的；

如糖尿病的疾病危險因數(shù)與疾病風險系數(shù)之間的模型定義如下：

s3具體為，將疾病風險系數(shù)和疾病風險人工預測結(jié)果進行綜合，并根據(jù)綜合結(jié)果給予針對性的疾病體檢項目推薦，且賦予推薦等級。根據(jù)上述疾病風險系數(shù)的評分得出每位患者各種疾病風險的高低，根據(jù)疾病風險情況給予針對性檢查項目建議，并根據(jù)重要程度賦予推薦等級(如糖化血紅蛋白與動脈硬化檢測均為糖尿病風險人群的針對性檢查，但前者重要性更高推薦更強烈)。

如糖尿病針對性檢查項目：

重要程度高：糖化血紅蛋白、同型半胱氨酸、眼底鏡、胱抑素c、尿微量白蛋白；

重要程度中：胰島素、餐后血糖、動脈硬化檢測、眼底照相、糖化白蛋白、頸動脈彩超；

重要程度低：血流變、超敏c反應蛋白、早期糖尿病檢測ezscan。

在s4中，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合推薦等級和標準基礎項目形成參考體檢套餐。其中，標準基礎項目為《健康體檢項目專家共識》列明的基本項目，加上上述針對性檢查項目，形成體檢套餐。

在本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的方法中：

a.與患者高效互動生成可執(zhí)行的體檢方案；

b.復雜病情由醫(yī)生人工服務，專家輔助系統(tǒng)協(xié)助咨詢醫(yī)生提高體檢方案制定的效率和專業(yè)性；

c.根據(jù)個性化體檢項目給予因人而異的體檢注意事項；

d.高效的采集個人健康信息可導入體檢系統(tǒng)以提高體檢、總檢和檢后服務的質(zhì)量。

本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的方法的優(yōu)點如下：

1.專業(yè)可靠：本發(fā)明中的基本醫(yī)學邏輯均以《健康體檢項目專家共識》和各臨床指南為基礎，專業(yè)性、規(guī)范性、完善性均優(yōu)于現(xiàn)有的類似技術模型；

2.簡單易用：人工處理(少量)和機器處理(大量)相結(jié)合，并輔以人性化的操作提醒，實現(xiàn)簡潔易用的患者操作體驗(絕大多數(shù)3分鐘以內(nèi)完成)，這樣才能實現(xiàn)大多數(shù)患者簡單方便地實現(xiàn)個性化體檢選項；

3.開放式設計，技術與內(nèi)容可不斷優(yōu)化升級；

4.可與各體檢機構(gòu)的項目組合對接，實現(xiàn)大規(guī)模個性化定制體檢；

5.個性化檢前指導、合理的選項、有效的病史采集檔案，能有效提高體檢質(zhì)量。

基于上述一種健康體檢項目智能推薦的方法，本發(fā)明還提供一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)。

如圖2所示，一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)，其特征在于：包括個人健康信息采集模塊、疾病危險系數(shù)生成模塊、疾病體檢項目推薦模塊和參考體檢套餐生成模塊；

所述個人健康信息采集模塊，其用于采集個人健康信息；

所述疾病危險系數(shù)生成模塊，其用于將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；

所述疾病體檢項目推薦模塊，其用于根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦；

所述參考體檢套餐生成模塊，其用于根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐。

在本具體實施例中：

所述個人健康信息采集模塊以折疊選項和輔助提示的方式采集個人健康信息。

所述個人健康信息采集模塊采集的所述個人健康信息包括個人常規(guī)健康信息和個人非常規(guī)健康信息；所述疾病危險系數(shù)生成模塊具體用于將個人常規(guī)健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)；如圖3所示，本發(fā)明還包括人工服務模塊，所述人工服務模塊，其用于將個人非常規(guī)健康信息進行人工服務，得出疾病風險人工預測結(jié)果。

所述疾病體檢項目推薦模塊具體用于，將疾病風險系數(shù)和疾病風險人工預測結(jié)果進行綜合，并根據(jù)綜合結(jié)果給予針對性的疾病體檢項目推薦，且賦予推薦等級。

所述參考體檢套餐生成模塊具體用于，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合推薦等級和標準基礎項目形成參考體檢套餐。

本發(fā)明一種健康體檢項目智能推薦的系統(tǒng)將個人健康信息定義為量化的疾病危險因素，并為疾病危險因素賦予疾病風險系數(shù)，根據(jù)疾病風險系數(shù)給予針對性的疾病體檢項目推薦，根據(jù)疾病體檢項目推薦并結(jié)合標準基礎項目形成參考體檢套餐，其簡單易用，專業(yè)可靠，根據(jù)個性化體檢項目給予因人而異的體檢項目推薦；解決了依靠咨詢醫(yī)生現(xiàn)場與患者交流為患者推薦體檢項目的種種缺點；同時也克服了現(xiàn)有體檢機構(gòu)智能推薦體檢項目患者體驗效果不佳，不專業(yè)和無法大規(guī)模應用的問題。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。