一种基于区块链和深度学习的待检患者预约方法及系统

本发明涉及患者预约，特别是涉及一种基于区块链和深度学习的待检患者预约方法及系统。

背景技术：

1、现有的检查项目在进行线上预约时存在以下技术缺陷：1、仅仅将各个患者的预约信息进行简单存储，并没有将各个患者的预约信息进行不可篡改式的存储与汇总；2、现有进行预约时，患者并不知道自己的病情对应的检查项目可以等待的检查时间，不利于患者把握好自己的预约时间，有可能导致患者的检查项目的预约时间晚于其病情可以等待检查的时间，导致病情进一步恶化，不利于患者的治疗与康复。

技术实现思路

1、本发明针对现有技术存在的问题和不足，提供一种基于区块链和深度学习的待检患者预约方法及系统。

2、本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：

3、本发明提供一种基于区块链和深度学习的待检患者预约方法，其特点在于，其包括以下步骤：

4、s1、获取待检患者的含有基本信息、待检项目及其可等待检查医生估计时间的待检信息，基于基本信息判断区块链中是否含有待检患者对应的区块，若是则进入s2，若否则进入s4；

5、s2、将待检患者对应的区块中的性别信息、年龄信息和病情信息输入至训练好的深度神经网络模型中以输出待检患者的病情紧急程度，基于待检患者的病情紧急程度分析待检患者的待检项目的可等待检查模型估计时间；

6、s3、比较待检项目的可等待检查医生估计时间和可等待检查模型估计时间，将两者的最小值作为待检项目的可等待检查时间，进入s6；

7、s4、基于待检患者的基本信息在区块链中构建待检患者对应的区块并写入基本信息；

8、s5、将待检项目的可等待检查医生估计时间作为待检项目的可等待检查时间，进入s6；

9、s6、在可等待检查时间内为待检患者的待检项目预约，将待检患者的可等待检查时间和预约信息上链存储至对应的区块中，并推送预约信息给待检患者，预约结束。

10、本发明还提供一种基于区块链和深度学习的待检患者预约系统，其特点在于，其包括获取判断模块、模型分析模块、比较赋予模块、区块构建模块、直接赋予模块和预约模块；

11、所述获取判断模块用于获取待检患者的含有基本信息、待检项目及其可等待检查医生估计时间的待检信息，基于基本信息判断区块链中是否含有待检患者对应的区块，在为是时调用模型分析模块，在为否时调用区块构建模块；

12、所述模型分析模块用于将待检患者对应的区块中的性别信息、年龄信息和病情信息输入至训练好的深度神经网络模型中以输出待检患者的病情紧急程度，基于待检患者的病情紧急程度分析待检患者的待检项目的可等待检查模型估计时间；

13、所述比较赋予模块用于比较待检项目的可等待检查医生估计时间和可等待检查模型估计时间，将两者的最小值作为待检项目的可等待检查时间，调用预约模块；

14、所述区块构建模块用于基于待检患者的基本信息在区块链中构建待检患者对应的区块并写入基本信息；

15、所述直接赋予模块用于将待检项目的可等待检查医生估计时间作为待检项目的可等待检查时间，调用预约模块；

16、所述预约模块用于在可等待检查时间内为待检患者的待检项目预约，将待检患者的可等待检查时间和预约信息上链存储至对应的区块中，并推送预约信息给待检患者，预约结束。

17、本发明的积极进步效果在于：

18、本发明在区块链上为每个患者均创建一个区块，该区块中存储有对应患者的基本信息、病情信息、预约信息等，实现对患者信息的更好管理，利于患者信息的存储。

19、本发明能够明确告知患者病情对应的检查项目可以等待的检查时间，有利于患者把握好自己的预约时间，使得各个检查项目的预约时间早于检查项目可以等待的检查时间，不会由于检查项目的延误而导致病情进一步恶化，有利于患者的治疗与康复。

技术特征：

1.一种基于区块链和深度学习的待检患者预约方法，其特征在于，其包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的基于区块链和深度学习的待检患者预约方法，其特征在于，步骤s6具体包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的基于区块链和深度学习的待检患者预约方法，其特征在于，在步骤s611中，分析各待检项目的前后检查顺序关系和前后检查时间间隔关系，若各待检项目并无前后检查顺序关系及其时间间隔关系，利用时间最早预约检查原则及每项待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一待检项目到达后一待检项目的到达所需时间，将各待检项目均作为一次第一个待检项目，从各个当前待检项目预约状况中选出在可等待检查时间内的各个待检项目的可预约的预约日期及其预约时间段以形成最多n2个预约选案并显示以供待检患者选择，预约选案中前后两个待检项目的时间间隔大于前一个待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一个待检项目到达后一个待检项目的到达所需时间之和；

4.如权利要求2所述的基于区块链和深度学习的待检患者预约方法，其特征在于，在步骤s614中，分析并显示各待检项目的前后检查顺序关系和前后检查时间间隔关系，若各待检项目并无前后检查顺序关系及其时间间隔关系，基于每项待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一待检项目到达后一待检项目的到达所需时间，接收待检患者输入的某项待检项目的预约日期及其预约时间段查询对应的当前待检项目预约状况，若输入的预约日期及其预约时间段存在可预约的预约时间点则显示以供待检患者选择并在选择确认后提示待检患者对下一个待检项目进行输入，若输入的预约日期及其预约时间段不存在可预约的预约时间点则提示重新输入直至输入的预约日期及其预约时间段存在可预约的预约时间点，从而各待检项目均选好以供待检患者确认，选好的预约选案中前后两个待检项目的时间间隔大于前一个待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一个待检项目到达后一个待检项目的到达所需时间之和；

5.一种基于区块链和深度学习的待检患者预约系统，其特征在于，其包括获取判断模块、模型分析模块、比较赋予模块、区块构建模块、直接赋予模块和预约模块；

6.如权利要求5所述的基于区块链和深度学习的待检患者预约系统，其特征在于，所述预约模块具体包括数量判断单元、第一预约方式选择单元、第一调取单元、第一预约选择单元、第一接收单元、第一上链推送单元、第一输入单元、第二接收单元、第二预约方式选择单元、第二调取单元、第二预约选择单元、第三接收单元、第二上链推送单元和第二输入单元；

7.如权利要求6所述的基于区块链和深度学习的待检患者预约系统，其特征在于，所述第二预约选择单元用于分析各待检项目的前后检查顺序关系和前后检查时间间隔关系，在各待检项目并无前后检查顺序关系及其时间间隔关系时，利用时间最早预约检查原则及每项待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一待检项目到达后一待检项目的到达所需时间，将各待检项目均作为一次第一个待检项目，从各个当前待检项目预约状况中选出在可等待检查时间内的各个待检项目的可预约的预约日期及其预约时间段以形成最多n2个预约选案并显示以供待检患者选择，预约选案中前后两个待检项目的时间间隔大于前一个待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一个待检项目到达后一个待检项目的到达所需时间之和；

8.如权利要求6所述的基于区块链和深度学习的待检患者预约系统，其特征在于，所述第二输入单元用于分析并显示各待检项目的前后检查顺序关系和前后检查时间间隔关系，在各待检项目并无前后检查顺序关系及其时间间隔关系，基于每项待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一待检项目到达后一待检项目的到达所需时间，接收待检患者输入的某项待检项目的预约日期及其预约时间段查询对应的当前待检项目预约状况，在输入的预约日期及其预约时间段存在可预约的预约时间点时显示以供待检患者选择并在选择确认后提示待检患者对下一个待检项目进行输入，在输入的预约日期及其预约时间段不存在可预约的预约时间点时提示重新输入直至输入的预约日期及其预约时间段存在可预约的预约时间点，从而各待检项目均选好以供待检患者确认，选好的预约选案中前后两个待检项目的时间间隔大于前一个待检项目的检查所需时间和待检患者年龄对应的从前一个待检项目到达后一个待检项目的到达所需时间之和；

技术总结
本发明基于区块链和深度学习的待检患者预约方法：S1、获取待检患者的含有基本信息、待检项目及可等待检查医生估计时间的待检信息，判断区块链中是否含有待检患者对应区块，若是进入S2，若否进入S4；S2、将待检患者对应区块中信息输入深度神经网络模型中输出病情紧急程度并分析出待检项目的可等待检查模型估计时间；S3、比较可等待检查医生估计时间和可等待检查模型估计时间，最小值作为可等待检查时间，进入S6；S4、基于基本信息在区块链中构建待检患者对应区块；S5、将可等待检查医生估计时间作为可等待检查时间，进入S6；S6、在可等待检查时间内预约，将待检患者的可等待检查时间和预约信息上链并推送预约信息，预约结束。

技术研发人员：郭建明,郭连瑞,佟铸,吴蕊,禹媛
受保护的技术使用者：首都医科大学宣武医院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5