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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所

摘要：本发明属于智能医疗领域，具体涉及了一种基于心理学模型的智能急诊分诊系统，旨在解决现有急诊分诊中会出现误判，且分诊效率低、速度慢的问题。本发明包括：通过组合急诊印象预测网络N1、急诊科室与级别预测网络N2和易错性指数判断网络N3，进行待分诊患者的分诊科室、级别判断和分诊易错性指数判断，实现智能分诊；结合GOMS‑KML心理学模型，构建人机操作优化的点选式与输入式相结合的交互方法和系统，从而实现快速可靠的急诊分诊。本发明可减少急诊分诊单次操作时间以及二次分诊的发生频率，从而减少急诊分诊的总体时间，有利于患者得到及时救治。

主权项：1.一种基于心理学模型的智能急诊分诊系统，其特征在于，该智能急诊分诊系统包括数据采集装置、分诊词典构建装置、分诊预测装置、分诊印象选择装置、患者信息特征提取装置、分诊装置和急诊分诊难易度判别装置；所述数据采集装置，用于采集用于构建分诊词典的不同类别和严重程度的分诊印象数据；还用于采集当前待分诊患者的基本数据；所述分诊词典构建装置，基于采集的数据构建分诊标准名称词典，并给出词典中每个标准名称对应的分诊印象同义词，获得分诊词典；所述分诊预测装置，基于当前待分诊患者的基本数据，通过急诊印象预测网络N1获取当前待分诊患者的标准分诊印象名称预测概率；所述分诊印象选择装置，用于将标准分诊印象名称预测概率从大到小排序，并标记和选择概率最大的标准分诊印象名称；所述患者信息特征提取装置，通过Bert-base-Chinese网络提取所述概率最大的标准分诊印象名称的特征，并将所述特征与当前待分诊患者的基本数据合并，获得前待分诊患者的完全信息特征；所述分诊装置，配置为基于所述当前待分诊患者的完全信息特征，通过急诊科室与级别预测网络N2，获取急诊科室与级别分诊结果；所述急诊分诊难易度判别装置，基于当前待分诊患者的完全信息特征，通过易错性指数判断网络N3获取急诊分诊难易度判别指数；所述急诊印象预测网络N1和所述急诊科室与级别预测网络N2均包括顺次连接的数据归一化层、三个ResNet层和一个Softmax层；所述易错性指数判断网络N3包括顺次连接的数据归一化层、三个ResNet层和一个Pooling层；所述智能急诊分诊系统通过GOMS-KML心理学模型进行显示界面的参数调优；所述GOMS-KML心理学模型的操作包括分诊操作中各个时间点选时间的P段、B段、K段和M段：所述P段为将鼠标指向屏幕的对象的时间段；所述B段为鼠标按钮按下和释放鼠标的时间段；所述K段为键盘按下按键和释放键盘的时间段；所述M段为心理准备的时间段。

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百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于心理学模型的智能急诊分诊系统