一种急诊分诊模型及系统的制作方法

1.本发明涉及一种分诊模型及系统，尤其涉及一种急诊分诊模型及系统。


背景技术：

2.医院“急诊不急”问题普遍存在，尤其是在大医院，大量非急诊患者占用了急诊资源，急诊资源不能得到合理使用，致使大医院“看病难”变得更加严重，甚至可能因此延误危重病人的救治。
3.对很多非急病患者来说，也并非故意占据急诊资源，他们缺乏相关专业知识，分不清急病与非急病。实行预检分诊后，能够减少非急病患者占用急诊资源现象，从而让这些非急病患者自觉到门诊就医，不再是与危急患者抢急救资源；另外，通过“分诊”，也能让一些病情程度一般的患者对自身病情有初步了解，这也有助于改善大医院患者扎堆的现象，让病情程度一般的患者自觉选择小医院、社区医院问诊，从而有利于解决大医院“看病难”问题。“急诊分级”也是在维护医院的就医秩序，还有利于培养患者及其家属的规则意识。
4.急诊分级共分为“四个分级”，“四个分级”是将患者分为“濒危、危重、急症和非急症”1-4级分级管理，遵循从重到轻、从病情迅速变化到相对稳定的原则，合理安排患者就诊顺序，优先处理较重病人。对于3级、4级患者，在候诊区等候时，会有专门的医务人员定期进行巡视，对候诊患者的病情及潜在的危险动态评估，可根据最新的评估情况再次分级，保证患者生命安全。
5.1级患者病情濒危、随时可能危及生命，即刻进入复苏室或抢救室进行抢救。如心跳呼吸骤停、休克、明确的心肌梗死、癫痫持续状态、体温》41℃、收缩压《70mmhg、血糖《3.33mmol/l等。
6.2级患者病情危重或迅速恶化、存在生命危险，10分钟内进入抢救室进行救治。如严重呼吸困难、昏睡、急性脑卒中、ecg提示急性心肌梗死、活动性或严重失血等。
7.3级患者病情急、存在潜在的生命威胁，先于4级非急症患者优先诊治。如急性哮喘、吸入异物、吞咽困难、持续呕吐、胸腹痛、轻中度外伤、轻中度出血等。
8.4级患者为非急症，病情程度一般，根据指引顺序就诊，等候时间较长。如无危险特征的轻微疼痛、不需要缝合的小的擦伤、稳定恢复期患者复诊、仅开具医疗证明等。
9.让急诊姓“急”，让急诊回归救治危重病人等急病患者的本位，这样的人性化举措，是在畅通“救命通道”，提升医院服务水平，强化医院职能。希望这一做法能够在更多设有急诊的医院实行，从而提升急诊资源的使用效率，让患者都能得到最“适合”的救治。
10.现有的医疗机构绝大部分的急诊分级分诊是依靠分诊护士的主观经验和技巧进行处理，并且分诊信息的记录也通常采用的是纸质记录，因此存在着分诊准确度不高，容易受到主观因素的影响，另外在急诊患者的数据处理方面包括患者挂号信息等，不能做到充分的共享，往往是急诊患者的患者挂号信息与急诊分级诊断是相互独立的，在后续的处理过程中容易出现患者数据记录出错，给急诊患者带来困扰。


技术实现要素：

11.针对背景技术中存在的问题，本发明提供一种急诊分诊模型及系统，目的在于快速、准确的分诊，合理的利用急诊资源，提升医疗服务水平。
12.本发明解决上述技术问题提供以下技术方案：
13.一种急诊分诊模型的建立方法，包括以下步骤：
14.收集数据，收集急诊患者病历信息；
15.处理数据，筛选出患者体征信息关键字和患者诊断信息关键字，并把关键字数据量化为量化数据；
16.建立dnn神经网络，建立七层全连接dnn神经网络，输入层包含40个节点，隐藏层包含每层80个节点，输出层包含1个节点，输出层输出结果为0至5之间的小数，保留小数点后两位；
17.训练神经网络，使用交叉熵损失作为损失函数循环训练dnn神经网络，直至dnn神经网络的准确率达到95％，得到急诊分诊模型；
18.输出分诊结果，根据急诊分诊模型输出的小数与分诊结果中的濒危级、危重级、急症级以及非急症级的量化数值之间的比较，输出最接近的分诊结果。
19.采用该技术方案后，基于收集到的急诊患者病历信息，筛选出患者体征信息关键字和患者诊断信息关键字，并把关键字数据量化为量化数据，通过建立七层全连接dnn神经网络，根据急诊分诊模型输出的小数与分诊结果中的濒危级、危重级、急症级以及非急症级的量化数值最接近的结果作为输出结果。
20.作为优选，所述患者体征信息关键字包括：年龄、性别、身高、体重、心率、收缩压、是否急性血压降低、血氧饱和度、有无慢性阻塞性肺疾病史、腋温、血糖、血钾、是否呼吸停止、是否心博节律稳定、是否气道可维持、是否休克、是否意识障碍、是否癫痫持续状态、是否复合伤、是否急性药物过量、是否精神行为异常。
21.作为优选，把关键字量化为量化数据包括患者体征信息关键字数据量化：
22.心率量化为a1次数每分钟；
23.收缩压量化为a2毫米汞柱；
24.血氧饱和度量化为a3百分比；
25.腋温量化为a4摄氏度；
26.血糖量化为a5毫摩尔每升；
27.血钾量化为a6毫摩尔每升；
28.年龄量化为a7岁；
29.身高量化为a8厘米；
30.体重量化为a9千克；
31.性别量化为布尔值b1；
32.是否急性血压降低量化为布尔值b2；
33.有无慢性阻塞性肺疾病史量化为布尔值b3；
34.是否呼吸停止量化为布尔值b4；
35.是否心博节律稳定量化为布尔值b5；
36.是否气道可维持量化为布尔值b6；
37.是否休克量化为布尔值b7；
38.是否意识障碍量化为布尔值b8；
39.是否癫痫持续状态量化为布尔值b9；
40.是否急性药物过量量化为布尔值b10；
41.是否精神行为异常量化为布尔值b11；
42.把关键字量化为量化数据还包括患者诊断信息关键字数据量化：
43.患者病情濒危、随时可能危及生命，即濒危级，量化为1；
44.患者病情危重或迅速恶化、存在生命危险，即危重级，量化为2；
45.患者病情急、存在潜在的生命威胁，即急症级，量化为3；
46.患者为非急症，病情程度一般，即非急症级，量化为4。
47.采用该优选方案后，患者体征信息关键字数据量化和患者诊断信息关键字数据量化可以更好的用于神经网络模型的训练。
48.一种急诊分诊系统，所述系统应用权利要求1至3中任意一项所述的急诊分诊模型；
49.所述系统包括服务器，以及与服务器连接的若干分诊终端；
50.所述服务器具有用于存储数据的数据库；
51.所述服务器连接有用于显示数据和查询数据的监控终端；
52.所述分诊终端包括语音模块、触屏模块和处理模块；所述分诊终端用于增加和修改患者信息、使用急诊分诊模型处理患者信息、分诊、转诊、增加病历、增加诊断报告以及增加处理措施。
53.作为优选，所述分诊终端和监控终端为手机、平板、一体机、笔记本或台式机中的一种。
54.采用该优选方案后，分诊终端和监控终端与服务器采用有线或无线方式连接；分诊终端和监控终端形式多样，使用更灵活。
55.作为优选，所述分诊终端中设置有用于防止删除患者信息、患者病历或诊断报告的删除禁令。
56.采用该优选方案后，所有记录都可以查询和追溯，避免故意删除或者不可查询案件的出现。
57.作为优选，所述分诊终端中基于不同的使用者身份设置有不同的权限。
58.采用该优选方案后，分诊终端基于不同的使用者身份设置有不同的权限，不同身份的使用者根据不同的权限使用不同的功能，适应性更强，管理更方便；采用分级管理加强了安全。
59.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
60.1、本发明，根据疾病的严重程度、治疗的优先原则、合理的利用急诊资源对患者进行快速分类，以确定治疗或者进步处理优先次序过程，提升了医疗服务质量。
61.2、本发明，基于收集到的急诊患者病历信息，筛选出患者体征信息关键字和患者诊断信息关键字，并把关键字数据量化为量化数据，通过建立七层全连接dnn神经网络，根据急诊分诊模型输出的小数与分诊结果中的濒危级、危重级、急症级以及非急症级的量化数值最接近的结果作为输出结果。
62.3、本发明，使用无纸化办公，更环保；使用选择或填写的方式，不需要护士的判断，减少了对护士的要求和主观因素的影响，也同时减少了错误分诊的发生。
63.4、本发明，数据信息记录在服务器，可以更好的和其他医疗系统对接，从而形成一体化的服务体系，提升了整体医疗服务水平。
附图说明
64.图1为本发明的流程示意图。
具体实施方式
65.为了使本发明实现的技术手段、特征与功效更容易被理解下面结合具体实施例和本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。
66.如图1所示，本发明提供以下技术方案：
67.一种急诊分诊模型的建立方法，包括以下步骤：
68.收集数据，收集急诊患者病历信息；
69.处理数据，筛选出患者体征信息关键字和患者诊断信息关键字，并把关键字数据量化为量化数据；
70.建立dnn神经网络，建立七层全连接dnn神经网络，输入层包含20个节点，隐藏层每层包含40个节点，输出层包含1个节点，输出层输出结果为0至5之间的小数，保留小数点后两位；
71.训练神经网络，使用交叉熵损失作为损失函数循环训练dnn神经网络，直至dnn神经网络的准确率达到95％，得到急诊分诊模型；
72.输出分诊结果，根据急诊分诊模型输出的小数与分诊结果中的濒危级、危重级、急症级以及非急症级的量化数值之间的比较，输出最接近的分诊结果。
73.本实施例中，所述患者体征信息关键字包括：年龄、性别、身高、体重、心率、收缩压、是否急性血压降低、血氧饱和度、有无慢性阻塞性肺疾病史、腋温、血糖、血钾、是否呼吸停止、是否心博节律稳定、是否气道可维持、是否休克、是否意识障碍、是否癫痫持续状态、是否复合伤、是否急性药物过量、是否精神行为异常。
74.本实施例中，把关键字量化为量化数据包括患者体征信息关键字数据量化：
75.心率量化为a1次数每分钟；
76.收缩压量化为a2毫米汞柱；
77.血氧饱和度量化为a3百分比；
78.腋温量化为a4摄氏度；
79.血糖量化为a5毫摩尔每升；
80.血钾量化为a6毫摩尔每升；
81.年龄量化为a7岁；
82.身高量化为a8厘米；
83.体重量化为a9千克；
84.性别量化为布尔值b1；
85.是否急性血压降低量化为布尔值b2；
86.有无慢性阻塞性肺疾病史量化为布尔值b3；
87.是否呼吸停止量化为布尔值b4；
88.是否心博节律稳定量化为布尔值b5；
89.是否气道可维持量化为布尔值b6；
90.是否休克量化为布尔值b7；
91.是否意识障碍量化为布尔值b8；
92.是否癫痫持续状态量化为布尔值b9；
93.是否急性药物过量量化为布尔值b10；
94.是否精神行为异常量化为布尔值b11；
95.把关键字量化为量化数据还包括患者诊断信息关键字数据量化：
96.患者病情濒危、随时可能危及生命，即濒危级，量化为1；
97.患者病情危重或迅速恶化、存在生命危险，即危重级，量化为2；
98.患者病情急、存在潜在的生命威胁，即急症级，量化为3；
99.患者为非急症，病情程度一般，即非急症级，量化为4；
100.一种急诊分诊系统，所述系统应用权利要求1至3中任意一项所述的急诊分诊模型；
101.所述系统包括服务器，以及与服务器连接的若干分诊终端；
102.所述服务器具有用于存储数据的数据库；
103.所述服务器连接有用于显示数据和查询数据的监控终端。
104.所述分诊终端包括语音模块、触屏模块和处理模块；所述分诊终端用于增加和修改患者信息、使用急诊分诊模型处理患者信息、分诊、转诊、增加病历、增加诊断报告以及增加处理措施。
105.本实施例中，所述分诊终端和监控终端为手机、平板、一体机、笔记本或台式机中的一种。
106.本实施例中，所述分诊终端中设置有用于防止删除患者信息、患者病历或诊断报告的删除禁令。
107.本实施例中，所述分诊终端中基于不同的使用者身份设置有不同的权限。
108.本实施例中，根据疾病的严重程度、治疗的优先原则、合理的利用急诊资源对患者进行快速分类，以确定治疗或者进步处理优先次序过程，提升了医疗服务质量。
109.本实施例中，基于收集到的急诊患者病历信息，筛选出患者体征信息关键字和患者诊断信息关键字，并把关键字数据量化为量化数据，通过建立七层全连接dnn神经网络，根据急诊分诊模型输出的小数与分诊结果中的濒危级、危重级、急症级以及非急症级的量化数值最接近的结果作为输出结果。
110.本实施例中，使用无纸化办公，更环保；使用选择或填写的方式，不需要护士的判断，减少了对护士的要求和主观因素的影响，也同时减少了错误分针的发生。
111.本实施例中，数据信息记录在服务器，可以更好的和其他医疗系统对接，从而形成一体化的服务体系，提升了整体医疗服务水平。
112.以下是本实施例的具体使用流程：
113.本发明一种急诊分诊系统及方法，首先基于收集到的急诊患者病历信息，筛选出
患者体征信息关键字和患者诊断信息关键字，并把关键字数据量化为量化数据，通过建立七层全连接dnn神经网络，根据急诊分诊模型输出的小数与分诊结果中的濒危级、危重级、急症级以及非急症级的量化数值最接近的结果作为输出结果。
114.在使用时，使用分诊终端输入患者体征信息；
115.分诊终端提醒输入特别注意事项；
116.基于患者体征信息，分诊终端通过急诊分诊模型得到患者分诊结果；
117.若分诊结果为濒危或危重，分诊终端输出相对应的应急处理措施；
118.使用分诊终端进行分诊，分配到相应待处理科室；
119.相应待处理科室的分诊终端上进行提醒；
120.使用相应待处理科室的分诊终端增加病历、增加诊断报告和增加处理措施。
121.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。