一种医院门诊慢病检测数据处理方法及系统

技术特征：
1.一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，包括：诊前检测一体机，用于对候诊患者进行医生接诊前的初步数据采集和初步诊断，以实现患者身份识别、患者身体指征测量、患者病史采集和患者疾病评估；并将采集的所有数据上传给服务器；服务器，用于对诊前检测一体机所采集的患者身体指征数据、病史数据、疾病评估数据和慢病管理系统中的患者管理与随访数据进行存储、监控及分析，并根据存储的诊前数据，生成诊前健康档案，并实现诊前检测一体机与门诊电子病历系统之间、门诊电子病历系统与慢病管理系统之间的数据对接；门诊电子病历系统，用于实现医生对患者诊前健康档案的调阅和展示，用于将患者的身体指征测量、患者病史采集和患者疾病评估数据嵌入到门诊电子病历中，并对慢病患者进行确认；慢病管理系统，用于对慢病患者的基本信息和病历信息进行存储，生成慢病患者全息视图，以实现对慢病患者数据的可追溯。2.如权利要求1所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述诊前检测一体机，包括：身份识别模块，用于通过读卡器实现患者身份识别；身体指标采集模块，用于通过额温枪采集患者的体温数据；通过血氧仪采集患者的血氧数据；通过血压计采集患者的血压；通过血糖仪采集患者的血糖；和/或，通过身高体重检测装置检测患者的身高和体重；并将检测数据显示在触摸屏上；还将检测数据通过通讯端口发送给数据库进行存储；预问诊模块，用于辅助护士输入患者当前病情数据和护士对疾病评估结果。3.如权利要求2所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述身份识别模块，利用读卡器，集成了接触式智能卡、非接触式智能卡的读写功能，支持读磁条卡、扫一维码、二维码功能，内置二代身份证阅读功能，可读取二代身份证信息，并与医院信息系统his进行患者基本信息的数据对接；通过读卡器读取医保卡、身份证、就诊卡、扫描电子健康卡和健康码方式识别患者身份，并将当前读取患者的身份信息自动识别后封装在数据报文中，通过无线通讯模块将数据存储在数据库中并在诊前检测一体机触摸屏上显示。4.如权利要求2所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述预问诊模块，配置三种信息录入方式：第一，通过诊前检测一体机的触摸屏录入；第二，生成患者专属二维码，专属二维码是由预问诊url网址和加密后的患者基础信息组合生成新的url网址的图片信息，且设置过期机制；患者基础信息，包括患者的身份证号码和联系方式；第三，护士站设置通用二维码，通用二维码是由预问诊url网址生成的图片信息，没有设置过期机制，患者手机扫描后，获得预问诊url网址，该方式不受诊前检测一体机限制，随时可录入；患者扫描通用二维码时获取通用二维码存储的网址，进行token验证，验证通过后才可进行录入操作。5.如权利要求2所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述预问诊模块，包括：患者病情采集子模块和患者疾病评估子模块；
患者病情采集子模块，通过建立各临床科室个性化疾病问诊模板，建立预问诊知识库，根据患者基本信息、身体指标、就诊科室信息提供个性化病情问诊，让患者按照问诊模板一步步说明自身病情；患者疾病评估子模块，根据问诊结果推荐相应疾病评估内容，如日常生活能力评估、老年人疾病评估、营养风险筛查评估、互联网医疗患者风险评估等。6.如权利要求1所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述服务器，包括：数据存储模块，用于存储诊前检测一体机采集的患者的体温、血压、血糖、身高、体重和患者的历史疾病数据；数据监控模块，用于对诊前检测一体机所采集的各项数据与预设标准值进行比较，对异常数据进行输出，生成诊前健康档案；数据分析模块，用于实现对诊前检测一体机所采集的各项数据，采用训练后的深度学习神经网络模型对患者的疾病进行预判，将预判结果补充到诊前健康档案中；数据对接模块，用于实现诊前检测一体机与门诊电子病历系统之间、门诊电子病历系统与慢病管理系统之间的数据对接，采用webservice接口方式进行数据对接实现，对接内容包括患者基本信息、挂号信息、身体指标、病情和疾病评估五部分。7.如权利要求1所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述门诊电子病历系统，包括：患者诊前健康档案调阅模块，用于实现医生对患者诊前健康档案的调阅；调阅内容，包括：患者的身体指标数据、病情数据和疾病预评估数据；患者诊前健康档案引用模块，用于实现将患者诊前健康档案的各项数据一键插入到门诊电子病历中，以生成门诊电子病历；慢病确认模块，用于把患者加入慢病管理，以实现患者相关信息纳入慢病管理系统。8.如权利要求1所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述慢病管理系统，包括：慢病管理模块，用于实现对慢病患者的就诊记录、检查数据记录和用药数据记录的存储和管理，以生成慢病患者全息视图；慢病随访模块，用于实现自动生成慢病患者随访计划，医生根据计划管理慢病患者的病情，进行评估或者健康宣教，并进行记录。9.如权利要求6所述的一种医院门诊慢病检测数据处理系统，其特征是，所述训练后的深度学习神经网络模型，是通过已知患者诊断结果的患者检测数据对卷积神经网络进行训练得到的。10.一种医院门诊慢病检测数据处理方法，其特征是，包括：诊前检测一体机对候诊患者进行医生接诊前的初步数据采集和初步诊断，以实现患者身份识别、患者身体指征测量、患者病史采集和患者疾病评估；并将采集的所有数据上传给服务器；服务器对诊前检测一体机所采集的患者身体指征数据、病史数据、疾病评估数据和慢病管理系统中的患者管理与随访数据进行存储、监控及分析，并根据存储的诊前数据，生成诊前健康档案，并实现诊前检测一体机与门诊电子病历系统之间门诊电子病历系统与慢病
管理系统之间的数据对接；门诊电子病历系统实现医生对患者诊前健康档案的调阅和展示，用于将患者的身体指征测量、患者病史采集和患者疾病评估数据嵌入到门诊电子病历中，并对慢病患者进行确认；门诊慢病管理系统对慢病患者的基本信息和病历信息进行存储，生成慢病患者全息视图，以实现对慢病患者数据的可追溯。

技术总结
本发明公开了一种医院门诊慢病检测数据处理方法及系统，包括：诊前检测一体机对候诊患者进行医生接诊前的初步数据采集和初步诊断；将采集的数据上传给服务器；服务器用于对一体机所采集的患者数据和慢病管理系统中的患者管理与随访数据进行存储、监控及分析，根据存储的诊前数据，生成诊前健康档案，实现一体机与门诊电子病历系统之间、门诊电子病历系统与慢病管理系统之间的数据对接；门诊电子病历系统实现医生对患者诊前健康档案的调阅和展示，将患者的数据嵌入到门诊电子病历中，并对慢病患者进行确认；慢病管理系统对慢病患者的基本信息和病历信息进行存储，生成慢病患者全息视图，实现对慢病患者数据的可追溯。实现对慢病患者数据的可追溯。实现对慢病患者数据的可追溯。


技术研发人员：张艳华 张喜雨 季克峰 李杰
受保护的技术使用者：山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院）
技术研发日：2022.04.02
技术公布日：2022/6/21