原创《基于微信公众号智能预问诊系统应用》：关于免费微信论文范文在这里免费下载与阅读,为您的微信相关论文写作提供资料。
[摘 要]如何帮助医生提前了解患者的病情,优化患者的就医流程,是医院管理的一项重要任务.智能预问诊系统是人工智能技术在诊前问诊领域的应用,本文阐述了基于微信公众号的智能预问诊系统,主要从易于理解的技术层面和实际的使用流程来介绍该系统,并认为应用该系统能够有效解决患者就诊效率低的问题.
[关键词]预问诊系统；电子病历；智能问诊模型；微信公众号
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2018.08.062
[中图分类号]TP311.52 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2018）08-0-02
0 引 言
在患者就诊的过程中,现存的一个大问题就是医生的接诊时间短,一方面是因为就诊患者多,另一方面是在有限的接诊时间内,医生还要花费一部分时间来书写病历.接诊时间短会造成医患沟通不充分、病情了解不全面,进一步会造成患者看病难、就医体验不好、时间利用率低等问题.预问诊的出现,就是从患者和医生双方的角度去优化就医流程.预问诊的核心是诊前问诊,目的就是在正式就诊前采集患者的患病信息.这样做一方面能够有效利用患者的诊前时间,另一方面能够降低医生了解患者病情的成本,让医生更加专注于诊断和治疗.
一般的预问诊系统只能够起到了解基本病情的作用,本文介绍的智能预问诊系统是建立在人工智能技术上的预问诊系统,对接了医院的电子病历系统,是更加高效的预问诊系统,接下来本文会做详细的介绍.
1 智能预问诊系统的建设背景
随着互联网医疗的发展,电子病历正日益扮演着重要的角色,所以如何快速准确地记录电子病历,是提高现代医疗效率的关键.在诊疗之外,医生可以采用多种医疗服务手段,比如远程医疗和移动医疗.目前,随着智能手机的不断普及,通过便捷的智能医疗服务,医生可以较好地掌握患者的病情并提早进行干预.医生可以在患者就诊前*问诊服务,允许患者将自己的健康状况和相关的病情数据添加到病历中,这样医生能更准确地做出判断,这就需要诊前问诊和电子病历相结合.
预问诊系统就是实现诊前问诊和电子病历的结合.一般的预问诊系统采用固定问卷式的方法采集信息,设置的题目千篇一律,非常不灵活,患者只能生硬地回答预设好的问题,有些问题甚至与患者的病情毫不相关.考虑到每个患者的具体情况不同,本文介绍的智能预问诊系统的优势在于采用了智能问诊模型,该模型能够模拟医生问诊,根据患者的年龄、性别、主要不适等不同特征生成不同的问题,并通过引导的方式全面采集患者的患病信息,包括患者的主诉症状,发作时长、部位、频率和诱因等,是否有伴随症状,还有既往史、过敏史、家族史、近期用药和检查情况等信息.
2 智能预问诊系统的应用方案
笔者所在单位采用的解决方案是将智能预问诊系统嵌入微信公众号中,因为现在微信公众号的使用相当便捷和广泛.患者关注微信公众号后,可以进行诊前问诊,即在微信公众平台预约挂号后可以填写诊前问诊的信息.当患者来医院就诊的时候,这些病情信息会在医生接诊患者后加载到门诊电子病历中供医生查看、编辑.
本系统的诊前问诊利用微信公众号让患者完成病情的初步问询,获取患者的病情数据,随后移动端调用系统的Web Service里面提供的方法,完成数据的传递,将患者病情的数据存入医院服务器的数据库中.具体方案如图1所示.
3 关键技术
3.1 搭建医疗知识图谱
大量的医学文献、书籍和电子病历中的医疗信息都是非结构化的数据,将这些数据进行结构化处理.信息覆盖性别、年龄、体征、疾病、症状、发作时长、发作部位、发作频率、伴随症状、疾病诱因、病史、用药、检查和科室等多种类别,然后将得到的结构化数据用于搭建知识图谱.
3.2 构建智能问诊模型
智能问诊模型就是模仿医生问诊的流程,医生问诊会根据患者的具体情况询问不同的问题,并且层层深入,最后得出结论.智能问诊模型通过贝叶斯网络决策模型和知识图谱推理技术来模拟医生问诊,依据不同的状态信息生成不同的问诊问题,从而让智能问诊模型具备推理能力.
3.3 自然語言理解与生成
对于普通患者来讲,医学术语的门槛极高,医生在接诊过程中不会直接使用医学术语跟患者交流.同样的,智能预问诊系统利用自然语言的理解与生成与患者进行交互,通过学习现有医患对话来训练语义理解模型,达到将患者语言与医学术语转换的目的,从而生成问题与规范的病历报告.
4 智能预问诊系统的使用流程
系统询问患者的年龄、性别,然后根据患者当前挂号科室推荐常见症状,患者还可以自行输入其他一些症状,系统会自动把患者输入的信息转化为标准的医学术语,如图2所示.
系统询问患者的详细情况,包括发作时长、发作部位、发作频率和诱因等,并根据患者已有的症状,询问相关的伴随症状.同时,系统还会询问患者当前的用药和其他治疗情况以及效果.如图3所示.
系统还会询问患者的既往病史和过敏史,根据问诊内容自动生成病历.如图4所示.
5 结 语
智能预问题系统已在笔者所在单位的门诊运行了6个月,整体效果良好.相关统计数据显示,笔者所在单位的官方微信公众号关注人数增加近3万人,智能预问题系统日均使用人数近千人,每位医生的接诊人数日均增加20人,门诊满意度同步提升3%.针对医学的复杂性及严谨性,利用智能问诊模型对患者进行问诊,根据患者回答内容的不同,然后生成针对性的问题,从而能使生成的病历更专业、严谨、详细,不但能够节省医生书写病历的时间,而且对医生进行诊疗更具意义.笔者所在单位通过应用该系统,切实优化了门诊就诊流程,提高门诊医生的诊疗效率,提高了患者的满意度.该系统在此基础上将继续优化其他功能.
主要参考文献
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[2]刘峤,李杨,段宏,刘瑶,秦志光.知识图谱构建技术综述[J].计算机研究与发展,2016（3）.
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[4]奚雪峰,周国栋.面向自然语言处理的深度学习研究[J].自动化学报,2016（10）.
微信论文参考资料：
结论：基于微信公众号智能预问诊系统应用为关于微信方面的论文题目、论文提纲、2018微信最新的版本论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
