[发明专利]基于心理学模型的智能急诊分诊系统

说明书

本发明属于智能医疗领域，具体涉及了一种基于心理学模型的智能急诊分诊系统，旨在解决现有急诊分诊中会出现误判，且分诊效率低、速度慢的问题。本发明包括：通过组合急诊印象预测网络N1、急诊科室与级别预测网络N2和易错性指数判断网络N3，进行待分诊患者的分诊科室、级别判断和分诊易错性指数判断，实现智能分诊；结合GOMS‑KML心理学模型，构建人机操作优化的点选式与输入式相结合的交互方法和系统，从而实现快速可靠的急诊分诊。本发明可减少急诊分诊单次操作时间以及二次分诊的发生频率，从而减少急诊分诊的总体时间，有利于患者得到及时救治。

技术领域

本发明属于智能医疗领域，具体涉及了一种基于心理学模型的智能急诊分诊系统。

背景技术

智能急诊分诊是智能医疗领域的一个重要发展方向。正确快速的将急诊患者分诊为合适的科室和分诊级别，对于急重患者的及时救治至关重要。

影响急诊分诊速度的两个重要方面：第一，由护士对患者分诊科室和级别的判断，会有一定概率出现误判，在这种情况下需要对患者进行二次分诊，二次分诊可能会导致患者从一个科室转移至另一个科室，转移的时间将大大增加患者开始就诊时间；第二，目前急诊分诊系统需要护士手动输入患者的分诊印象，在这里分诊印象的输入速度仍有提升空间。

目前，飞速发展的人工智能方法对多种医疗任务的智能预测、推荐均存在巨大的应用潜力。同样的对于急诊分诊，也可以使用人工智能方法对分诊科室、分诊级别进行预测，帮助分诊护士提高分诊正确率和速度，从而从两个方面提升患者急诊分诊就诊速度。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即现有急诊分诊中会出现误判，且分诊效率低、速度慢的问题，本发明提供了一种基于心理学模型的智能急诊分诊系统，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。

在一些优选的实施例中，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。

在一些优选的实施例中，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。

在一些优选的实施例中，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。

在一些优选的实施例中，所述智能急诊分诊系统还包括急诊分诊难易度判别装置；