[发明专利]基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质

说明书

本申请提供了一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质，根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；根据科室与教学需求划分多个岗位；收集成员模块各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将成员模块中的各成员匹配至各岗位以及学生匹配各医师，以确定排班结果。本申请能够降低人力，实现高度自动化、高度适应性排班，节省精力，提高效率，提升教学质量；高效排布，强纠错，设置纠错环节，实现学习机会均等，随机分配；能对每个成员进行维护，系统根据规则，将任务进行匹配、分工，排班系统具有前瞻性，避免重复劳动。

技术领域

本申请涉及训练集数据生成技术领域，特别是涉及一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质。

背景技术

随着医疗的迅速发展，大型教学医院具有医教研结合的特点，排班轮转涉及到：1、各个医生的门诊和手术的临床工作；2、医学生的临床实习培训工作；3、进修医生的继续教育培训工作。各年资临床医师、医学生以及进修医师的人数数量大、专业分工复杂，同时人员具有一定的流动性，低年资医师、医学生以及进修医师在跟师学习的同时协助专家完成了临床各项日常诊疗工作。排班的本质是一个组合优化问题，满足在日常医疗工作不同场景(门诊，急诊，治疗室，手术室等)下，专家和助手的双向匹配需求。随着人员数量、排班周期和约束条件等各要素的增加，排班中存在的变数以及复杂程度也随之加大。

传统教学医院科室的排班方式主要是通过手工操作实现的，大多数医院的排班都是由某位特定员工使用Excel表格或统计报表来制定的，这种排班方式对于成员少且固定的单位而言是可行的，但是对于规模较大、专科分工复杂的教学型医院，实施起来将会面临一些问题：

1、传统的排班方式需要耗费操作者大量时间精力，而且极易出现错误；

2、传统的排班方式会包含主观因素，无法随机化，降低了培训人员的满意度；

3、传统的排班方式对操作者有一定的专业技能分工相关的知识储备要求，需要熟悉不同岗位各成员的工作性质及内容，有着不可替代性。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本申请的目的在于提供一种基于临床带教的医师智能排班方法、系统、设备和介质，以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本申请提供一种基于临床带教的医师智能排班方法，所述方法包括：根据成员的基础信息构建人物画像特征，其中包括依据专业与临床诊疗能力设定的权值；其中，所述成员包括：上级医师与下级医师；根据科室与教学需求划分多个岗位；收集各成员的限制因素和历史排班记录，依据人物画像特征与排班规则，将各成员匹配至各岗位、以及将各下级医师匹配各上级医师，以确定排班结果。

于本申请的一实施例中，所述基础信息包括：姓名、性别、年龄、角色、身份、职务、工龄、专业、学历、职称、及培训需求中任意一种或多种组合。

于本申请的一实施例中，所述排班规则包括以下任意一种或多种：优先根据上级医师的基础信息以及其出诊或手术时间匹配至对应的岗位，再根据各岗位及所在上级医师对应的权值，依据下级医师的基础信息寻找对应的下级医师以匹配至各岗位；依据历史排班记录，优先匹配排班频次低的成员；将各成员匹配至各岗位时，按照岗位的优先级进行匹配；对固定跟师学习的下级医师优先匹配其对应的上级医师所在岗位。

于本申请的一实施例中，所述方法还包括：将成员对应的排班频次按岗位类型升序排序，并取队列中的第一个成员；将该岗位和该成员作为排班逻辑规则校验的输入条件，以判断该成员是否通过排班规则中所有的逻辑筛选；若未通过，则按照动态排班频次的排序队列，依次取下一位成员进行排班规则的逻辑筛选，直到找到能匹配该岗位的排班频次最低的成员。

于本申请的一实施例中，所述岗位的优先级为：急诊室手术室专家门诊专病专科门诊普通门诊治疗室检查室。