[发明专利]基于心理学模型的智能急诊分诊系统

权利要求书

1.一种基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，该智能急诊分诊系统包括数据采集装置、分诊词典构建装置、分诊预测装置、分诊印象选择装置、患者信息特征提取装置和分诊装置；

所述数据采集装置，用于采集用于构建分诊词典的不同类别和严重程度的分诊印象数据；还用于采集当前待分诊患者的基本数据；

所述分诊词典构建装置，基于采集的数据构建分诊标准名称词典，并给出词典中每个标准名称对应的分诊印象同义词，获得分诊词典；

所述分诊预测装置，基于当前待分诊患者的基本数据，通过急诊印象预测网络N1获取当前待分诊患者的标准分诊印象名称预测概率；

所述分诊印象选择装置，用于将标准分诊印象名称预测概率从大到小排序，并标记和选择概率最大的标准分诊印象名称；

所述患者信息特征提取装置，通过Bert-base-Chinese网络提取所述概率最大的标准分诊印象名称的特征，并将所述特征与当前待分诊患者的基本数据合并，获得前待分诊患者的完全信息特征；

所述分诊装置，配置为基于所述当前待分诊患者的完全信息特征，通过急诊科室与级别预测网络N2，获取急诊科室与级别分诊结果。

2.根据权利要求1所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述智能急诊分诊系统还包括显示和播报装置；

所述显示和播报装置，用于显示急诊分诊结果，并通过语音设备进行急诊分诊结果播报；所述急诊分诊结果包括急诊分诊科室、分诊级别。

3.根据权利要求1或2所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述急诊印象预测网络N1和所述急诊科室与级别预测网络N2均包括顺次连接的数据归一化层、三个ResNet层和一个Softmax层。

4.根据权利要求1或2所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述Bert-base-Chinese网络，其隐藏层大小为768，对于输入的长度为n的概率最大的标准分诊印象名称，所述隐藏层的输出为一个n*768的矩阵，所述n*768的矩阵通过线性映射生成512维的特征向量，作为所述概率最大的标准分诊印象名称的特征。

5.根据权利要求2所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述智能急诊分诊系统还包括急诊分诊难易度判别装置；

所述急诊分诊难易度判别装置，基于当前待分诊患者的完全信息特征，通过易错性指数判断网络N3获取急诊分诊难易度判别指数。

6.根据权利要求5所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述易错性指数判断网络N3包括顺次连接的数据归一化层、三个ResNet层和一个Pooling层。

7.根据权利要求6所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述智能急诊分诊系统通过GOMS-KML心理学模型进行显示界面的参数调优。

8.根据权利要求7所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述显示界面的参数包括软件显示界面布局、亮度提示强度和亮度提示颜色。

9.根据权利要求7所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述GOMS-KML心理学模型的操作包括分诊操作中各个时间点选时间的P段、B段、K段和M段。

10.根据权利要求9所述的基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，所述P段为将鼠标指向屏幕的对象的时间段；所述B段为鼠标按钮按下和释放鼠标的时间段；所述K段为键盘按下按键和释放键盘的时间段；所述M段为心理准备的时间段。