[发明专利]基于复合诊疗模板与复合病情模板的智慧医学服务系统无效

专利信息
申请号: 201110403351.3 申请日: 2011-12-07
公开(公告)号: CN102542158A 公开(公告)日: 2012-07-04
发明(设计)人: 王斌 申请(专利权)人: 南京毗邻医疗科技有限公司
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林
地址: 210000 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 复合 诊疗 模板 病情 智慧 医学 服务 系统
【说明书】:

技术领域

发明属于医疗领域,具体涉及一种智慧医学服务系统。

背景技术

当前看病贵、就医难、人口老化及慢性疾病蔓延等现实情况对医疗卫生系统提出了严重了挑战。在应对这种挑战的各种解决方案中,一个重要的手段是充分利用目前高度发达的信息技术手段辅助医疗。

当今医疗信息技术还处在数字化与信息化阶段,和智慧医学与智慧医疗技术还有很大的差距,往往局限于数据信息的采集传递及可及性,仍然缺乏人工的医生智慧及对病人整体健康的把握。例如,电子病历、健康档案、远程医疗,移动医疗和物联网等,这些技术虽然能实现部分基础数据的采集及信息分析与共享,拉近了医患的时空距离,但是它们还不能真正地减轻医生的工作量,医生仍然要花费大量的时间和精力分析筛选原始数据;由于医生时间精力有限,加上个人经验的局限性及原始数据可能隐含错误等因素影响,从根本上制约了医生服务的效率与质量的提升。目前,大多医疗信息技术系统都是采用普通的电子病历方式保存病人的医疗记录和病情数据,但是这些数据是分散的,不同病症之间的数据缺乏关联性,智能程度低,适用性差,直观性不高,医生需要阅读当前病人大量的历史病历记录才能了解病人的病情特征,很难在短时间内很直观的从整体上把握病人当前的生理状况。

智慧医疗技术为各种信息技术手段的最高形式,是医疗信息技术从数字化à信息化à智能化发展的终极目标。未来智慧医学必须具备“P4”特点:预测性,预防性,个性化服务,医患多方的参与性。未来有巨大成长潜力的智慧医疗技术有四大特点:一、能提供让患者化被动为主动的相关健康知识;二、提升医生服务效率与质量的平台工具;三、提高民众预防保健意识;四、能“治未病”技术手段与理念。

传统的看病方式是一个医生对应一个病人,解决一个病症,这样解决方案的好坏严重依赖于病人选择的医生的诊治经验、医学知识,这既增加了“好医生”的负担,也增加了病人寻找“好医生”的成本和困难。对于一些稍复杂的病情,或者疑难杂症,最好的解决方案是“专家会诊”,否则很可能出现误诊的情况。而患者也很难到几个医院找几个顶尖医生来做相同的诊疗验证,事实上这样的成本也是一般人承受不起的。

建立一种基于智慧医疗技术的系统,为病人方便快捷、成本低地找到好医生,为疾病找到多种好的诊疗方案,实现低成本、高效率的“专家汇诊”,同时也为好医生能够服务更多的病人是本发明要解决的问题。

 

发明内容

本发明提供一种解决上述问题的方案,提供一种基于复合诊疗模板与复合病情模板的智慧医学服务系统,它是一种可以针对同一病人实现多个医生的会诊服务的技术解决方案。

本发明的技术方案是提供一种基于复合诊疗模板与复合病情模板的智慧医学服务系统,其包括云服务器、连接所述云服务器的医生平台和病人平台,其特征在于:所述医生平台提供交互界面供医生创建和维护诊疗模板,所述诊疗模板包括病情、触发条件和诊疗意见;

所述云服务器包括复合病情模板模块,所述复合病情模板模块对多个医生创建的所述诊疗模板进行合并,形成复合病情模板,所述复合病情模板中包括生理数据项和临床表现数据项;

所述病人平台提供交互界面供病人向所述复合病情模板中输入自己的生理数据和临床表现数据,并接收所述诊疗模板中的诊疗意见。

优选的,所述触发条件包括生理数据项和临床表现数据项及其触发值。

优选的,所述复合病情模板模块对所述诊疗模板进行合并形成复合病情模板的步骤为:

1)自动去重,去除所述诊疗模板内重复的触发条件;

2)医学描述性语言标准化,根据TRIM医学词汇对所述诊疗模板中的病情、触发条件和诊疗意见中的文字进行规范化替换;

3)合并相似项,合并所有所述诊疗模板中相同和相似的病情、触发条件和诊疗意见;

4)生成复合病情模板,提取上述处理后的所述诊疗模板中的所有生理数据项和临床表现数据项及其触发值,组成复合病情模板。

优选的,所述云服务器还包括诊疗意见分类模块,负责将病人接收到的所述诊疗意见分类成相同诊疗意见和不同诊疗意见。

优选的,所述医生平台创建和维护所述诊疗模板的步骤为:

1)创建诊疗模板:医生为每个病人创建所述诊疗模板,并设置所述诊疗模板的名称、描述、针对疾病类型、公开度设置和专科分类;

2)设置生理特征:设置所述诊疗模板中确定疾病类型需要用到的生理特征、并为每个生理特征设定数据类型和单位;

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