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申请/专利权人：北京融威众邦科技股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AI分析反馈的就诊流程优化调整方法及系统，包括：获取目标医院的历史就诊数据，根据所述历史就诊数据提取历史就诊流程及对应的诊疗疾病特征并进行就诊流程分类，得到各疾病类别的就诊流程；根据就诊流程分类信息进行各疾病类别的就诊流程分析，并构建各疾病类别的Petri网流程模型；基于构建的各疾病类别的Petri网流程模型分析各就诊流程节点之间的节点关系属性，并进行就诊流程优化生成就诊流程优化方案进行推荐；构建就诊流程预测模型，对目标用户进行实时就诊流程预测，并对预测就诊流程进行疾病风险评估，进行风险预测和等待区域推荐。提高医院的整体运营效率和患者的就医体验，并避免出现因等待患者较而导致交叉感染的问题。

主权项：1.一种基于AI分析反馈的就诊流程优化调整方法，其特征在于，包括：基于数据检索获取目标医院的历史就诊数据，根据所述历史就诊数据提取历史就诊流程及对应的诊疗疾病特征并进行就诊流程分类，得到各疾病类别的就诊流程；根据所述就诊流程分类信息进行各疾病类别的就诊流程分析，并构建各疾病类别的Petri网流程模型；基于构建的各疾病类别的Petri网流程模型分析各就诊流程节点之间的节点关系属性，并进行就诊流程优化生成就诊流程优化方案进行推荐；构建就诊流程预测模型，对目标用户进行实时就诊流程预测，并对预测就诊流程进行疾病风险评估，进行风险预测和等待区域推荐；所述基于构建的各疾病类别的Petri网流程模型分析各就诊流程节点之间的节点关系属性，并进行就诊流程优化生成就诊流程优化方案进行推荐，具体包括：获取各疾病类别的历史就诊信息，结合各疾病类别对应的Petri网流程模型分析各就诊流程节点之间的节点关系属性，得到关系属性分析信息；所述关系属性分析信息中各就诊流程节点的关系属性为先后关系属性、并行关系属性和排它关系属性；根据所述各疾病类别的历史就诊信息，提取各流程节点的历史执行特征，包括执行次数、执行持续时间和执行顺序，得到历史执行特征信息；将执行次数、执行持续时间和执行顺序作为评估指标并设定对应的评估权重构建瓶颈节点评估规则，结合所述历史执行特征信息进行瓶颈节点识别，得到瓶颈节点识别信息；基于所述瓶颈节点识别信息获取瓶颈就诊流程节点，通过所述关系属性分析信息获取与目标瓶颈就诊流程节点的关系节点，得到关系节点信息；根据所述关系节点信息进行就诊流程优化分析，生成就诊流程优化方案进行推荐；所述根据所述关系节点信息进行就诊流程优化分析，生成就诊流程优化方案进行推荐，具体包括：通过所述关系节点信息提取与目标瓶颈就诊流程节点存在并行关系或者排它关系的关系节点，定义为并行节点或排它节点；根据所述关系节点信息提取与目标瓶颈就诊流程节点存在先后关系的关系节点，并基于与目标瓶颈就诊流程节点的先后关系属性进行节点排序，选取与目标瓶颈就诊流程节点最近的节点作为前置节点；通过前置节点、并行节点和排它节点进行就诊流程优化分析，将目标瓶颈就诊流程节点与并行节点对应的就诊流程节点进行融合，生成节点融合优化策略；获取排它节点的关系属性分析信息，分析排他节点与目标瓶颈就诊流程节点是否存在先后关系属性，若存在，则代表排它节点不能作为目标瓶颈就诊流程节点的优化节点，若不存在，则与目标瓶颈就诊流程节点的前置节点进行关系属性分析；获取目标瓶颈就诊流程节点的前置节点的关系属性分析信息，结合所述排它节点的关系属性分析信息分析前置节点与排它节点之间是否存在先后关系属性；若不存在先后关系属性，则代表目标排它节点不能作为目标瓶颈就诊流程节点的优化节点，若存在先后关系属性，则将排它节点与目标瓶颈就诊流程节点进行顺序调换，生成节点调换优化策略；所述构建就诊流程预测模型，对目标用户进行实时就诊流程预测，并对预测就诊流程进行疾病风险评估，进行风险预测和等待区域推荐，具体包括：基于各疾病类别的Petri网流程模型提取各疾病类别对应的疾病就诊流程,得到疾病就诊流程信息;获取目标医院的历史就诊数据,将疾病类别作为先验条件,结合所述疾病就诊流程信息构建就诊流程状态空间;根据所述历史就诊数据和所述疾病就诊流程信息进行合并操作,将历史就诊数据关联至对应的就诊流程节点,基于历史就诊数据获取各就诊流程节点变化至下一就诊流程节点的次数计算各就诊流程节点的节点转移概率，并生成对应疾病类别的就诊流程变化矩阵；基于就诊流程状态空间、节点转移概率和就诊流程变化矩阵构建就诊流程预测模型,获取目标用户实时就诊信息,输入至所述就诊流程预测模型中进行下一就诊流程预测；通过对输入的所述目标用户实时就诊信息进行特征提取获取实时就诊特征和就诊流程节点特征，基于实时就诊特征在预设的就诊流程状态空间进行检索获取对应的就诊流程变化矩阵,结合就诊流程节点特征进行下一就诊流程预测,得到就诊流程预测信息;根据所述就诊流程预测信息获取预测就诊流程节点的实时就诊人员信息，根据所述实时就诊人员信息提取对应流程节点中就诊人员的数量特征和疾病特征，得到实时就诊人员特征信息；基于所述实时就诊人员特征信息计算目标用户在下一就诊流程节点的预计等待时间，并与预设阈值进行判断，若预计等待时间大于预设阈值，则进行疾病风险评估；构建疾病风险评估模型，输入所述实时就诊人员特征信息进行疾病风险评估，得到疾病风险评估信息，通过所述疾病风险评估信息判断目标用户的下一就诊流程节点是否存在交叉感染风险；若存在交叉感染风险，则对目标用户进行风险预警并进行等待区域推荐。

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