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基于医院大数据的智能就诊路径实时推荐系统探索与设计

通讯作者: 陈健超, 258001230@qq.com
DOI:10.12201/bmr.202408.00055
声明:预印本系统所发表的论文仅用于最新科研成果的交流与共享,未经同行评议,因此不建议直接应用于指导临床实践。

An Exploration and Design of Intelligent Real-time Treatment Path Recommendation System Based on Hospital Big Data

Corresponding author: chenjianchao, 258001230@qq.com
  • 摘要:目的/意义 优化患者就诊项目流程,缩短在院候诊时间与移步路径,帮助患者预知各就诊环节时间,提升患者就医体验和医院服务效率。方法/过程 基于图论与机器学习算法模型,融合医院空间布局、诊疗科室分布及患者就诊项目等数据信息,构建智能就诊路径推荐模型;基于医院患者就诊大数据,构建患者就诊时长预测模型,预测患者在挂号、候诊、检查等各环节耗时;设计并实现智能就诊路径实时推荐系统,为患者提供清晰的就诊路径指引与较准确的耗时预估服务。结果/结论 智能就诊路径实时推荐系统,融合就诊时长预测与就诊路径推荐能力,提升了患者的就医体验和医院的服务效率。

    关键词: 就诊时长;路径推荐;就医体验;智慧医院

     

    Abstract: Purpose/Significance Optimize the patients treatment item process,shorten the waiting time and moving path in the hospital,help patients predict the time of each treatment process,and improve the patients treatment experience and hospital service efficiency. Method/Process Based on graph theory and machine learning algorithm model,the intelligent medical path recommendation model was constructed by integrating data information such as hospital spatial layout,diagnosis and treatment department distribution and patient treatment items. Based on the big data of hospital patients,the prediction model of patient treatment duration was constructed to predict the time spent in registration,waiting for treatment or examination,etc.Design and implement a real-time recommendation system for intelligent treatment paths to provide patients with clear guidance and more accurate time-consuming estimation services. Result/Conclusion The intelligent treatment path real-time recommendation system integrates the ability of treatment time prediction and path recommendation,which improves the treatment experience of patients and the service of hospitals.

    Key words: treatment time; path recommendation; treatment experience; smart hospitals

    提交时间:2024-08-26

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  • 序号 提交日期 编号 操作
    1 2024-06-11

    bmr.202408.00055V1

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蒋宏建, 陈健超. 基于医院大数据的智能就诊路径实时推荐系统探索与设计. 2024. biomedRxiv.202408.00055

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