面向精准交互的智能预问诊模型研究

为解决互联网诊疗中患者盲目就医、医生无法准确获知用户详实信息的问题,给患者提供精准的在线诊断服务,研究了智能预问诊模型。基于医疗大数据及对话交互技术,提出一种基于分词和权值的相似度算法,该算法在利用智能分词缩短匹配字段长度、减少循环空间、降低算法时间复杂度的同时,利用加权法增大了专业医疗词汇的贡献度,提高了匹配效率。实验结果表明,该算法具有较高的准确率,能够更好提升智能引导式问诊效率。

基于期望确认模型的智能预问诊患者持续使用意愿研究

目的探究患者对智能预问诊的持续使用意愿及其影响因素,为系统的管理优化提供参考。方法基于期望确认理论构建模型并提出假设,对172位使用智能预问诊的用户进行代填式问卷调查。数据利用偏最小二乘法结构方程模型进行分析。结果模型中各因素对患者持续使用意愿的解释程度为75.5%。满意度(P<0.001)、感知有用性(P<0.01)对患者的持续使用意愿有正向影响,期望确认度对满意度(P<0.001)和感知有用性(P<0.001)均有正向影响。结论在建设和推进智能预问诊的过程中,患者的持续使用意愿是系统有效实施和可持续发展的重要保障。关注患者的用户体验、完善优化系统功能、适度宣传有助于提升患者的感知有用性和满意度,从而使其愿意持续使用智能预问诊。

基于循证医学知识库的智能预问诊系统的研究与实践

在循证医学知识图谱基础上,将循证医学规则引擎和规则流作为技术核心,利用人工智能技术构建了预问诊推理机制,建立了智能预问诊系统,优化了诊疗服务流程,提高了医患沟通效率,有效改善了患者就医体验。在新冠疫情防控期间,智能预问诊系统既保障了院内零感染,又为广大患者提供了优质、便捷、安全的智慧医疗服务,赋能了疫情新常态下的智慧医疗新发展,开创了“互联网+医疗健康”服务新模式。

智能预问诊系统的设计及应用

为了优化医生问诊流程和提升患者看病体验,构建智能预问诊系统,探索推进智能化技术在医疗领域的应用,预设问诊流程,通过对预问诊模型进行门诊病历数据的训练,将预问诊结果同步至门诊电子病历,构建面向患者的智能预问诊系统。回顾性研究对比分析智能预问诊系统在医院的应用情况,统计分析医生看诊时间与病史完整情况,与对照组相比,智能预问诊系统可使医生平均书写病历时间缩短1 min,且门诊病历完整度提升了3%。智能预问诊系统通过前置辅助医生问诊环节,有效提升医生诊疗效率与门诊病史质量,有利于促进医院智慧服务一体化高效发展。

基于智能预问诊的全景多学科会诊平台的设计与应用

目的:优化门诊多学科会诊的预约流程和会诊方式,解决多学科会诊患者等待时间长、会诊效率低的问题。方法:通过部署基于智能预问诊的在线预约方式和全景诊疗数据采集服务,实现全时空的会诊模式和高效的多学科电子病历,建立基于智能预问诊的全景多学科会诊平台。结果:缩短了患者等待会诊确认时间,预约会诊人数明显增加,会诊效率显著提高。结论:建立打破时间与空间的多学科预约和会诊新模式,更好地指导患者下一步的诊疗方案,构筑新型的医学教育渠道。

新冠肺炎疫情流行期间医院门急诊三级预检分诊管理模式完善及效果评价

目的:通过完善医院门急诊三级预检分诊管理模式,达到良好控制医院新型冠状病毒肺炎疫情的效果。方法:运用PDCA闭环管理模式,提升医务工作者及患者对三级预检分诊管理观念,纠正三级预检分诊过程中不完善的管理制度和流程。结果:在医院实践中,发现4个类别的问题,通过实施9项纠偏和提升措施,使得预检分诊流程、患者体验、应对大规模筛查能力、筛查结果真实性等得到大幅改善。结论:PDCA闭环管理可以不断完善门急诊三级预检分诊管理模式,精准有效地抓好医院常态化疫情防控,避免院内交叉感染的发生。