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申请/专利权人：广东群创信息科技有限公司

摘要：本申请提供的一种基于智慧医疗的导引分诊管理方法与装置，涉及智慧治疗技术领域。将每个医生在目标就医时段的第一病人数量变化特征、第一时刻距离目标就医时段的时长，输入到第一病人数量预测模型中，得到第一预测病人数量，将每个医生在第二时间段内的多个连续的且与目标就医时段的时长相等的历史就医时段的第二病人数量变化特征，输入到第二病人数量预测模型中，得到第二预测病人数量；对每一个医生对应的第一预测病人数量和第二病人数量进行加权求和，得到的每个医生在目标就医时段的最终预测病人数量；基于用户终端的位置信息、就医体验打分排序前N的选定医生所属的三甲医院的位置信息、选定医生的就医流程，生成就医导引分诊信息。

主权项：1.一种基于智慧医疗的导引分诊管理方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：在第一时刻接收病人基于用户终端传输的症状信息、和在目标日期的目标就医时段；在根据症状信息获取病人所患疾病的病症领域，在确定所述病症领域为季节性病症时，确定目标地区的三甲医院中与病症领域匹配的医生；针对每一个与所述病症领域匹配的医生，获取所述第一时刻之前的第一时间段内的多个历史天数中分别的所述目标就医时段的第一历史就诊病人数量，以及获取所述第一时刻之前的第二时间段内的多个连续的且与所述目标就医时段的时长相等的历史就医时段的第二历史就诊病人数量；根据多个历史天数中分别的所述目标就医时段的第一历史就诊病人数量，提取得到每一个与所述病症领域匹配的医生，在所述目标就医时段的第一病人数量变化特征，以及根据多个连续的且与所述目标就医时段的时长相等的历史就医时段的第二历史就诊病人数量，提取每一个与所述病症领域匹配的医生，在所述第二时间段内的多个连续的且与所述目标就医时段的时长相等的历史就医时段的第二病人数量变化特征；将每一个与所述病症领域匹配的医生在所述目标就医时段的第一病人数量变化特征、所述第一时刻距离目标就医时段的时长，输入到预训练的第一病人数量预测模型中，以得到所述第一病人数量预测模型输出的第一预测病人数量，其中，所述第一病人数量预测模型是将每个医生的多个历史目标就医时段的第一历史病人数量变化特征、历史第一时刻距离对应的历史目标就医时段的历史时长、以及对应的历史目标就医时段的第一实际就诊病人数量构成的训练样本集，输入到第一神经网络中训练得到的，所述历史第一时刻为接收到历史症状信息、和在历史目标日期的历史就医时段的时刻；将每一个与所述病症领域匹配的医生，在第二时间段内的多个连续的且与所述目标就医时段的时长相等的历史就医时段的第二病人数量变化特征，输入到预训练的第二病人数量预测模型中，以得到所述第二病人数量预测模型输出的第二预测病人数量，所述第二时间段在所述第一时刻之前且与所述第一时刻连续；所述第二病人数量预测模型是将每个医生在历史第二时间段内的多个连续的且与所述目标就医时段的时长相等的历史就医时段的第二历史病人数量变化特征、对应的第二实际就诊病人数量作为训练样本集输入到第二神经网络中训练得到的，其中，所述历史第二时间段在历史第一时刻之前且与所述历史第一时刻连续，所述历史第一时刻为接收到历史症状信息和在历史目标日期的历史就医时段的时刻；对每一个医生对应的所述第一预测病人数量和所述第二病人数量进行加权求和，得到每个医生在所述目标就医时段的最终预测病人数量；获取每个与所述病症领域匹配的医生的专业程度；获取所述用户终端的定位信息与预设的每个医生所属的三甲医院的定位信息的就医距离；将每个医生在所述目标就医时段的最终预测病人数量、每个与所述病症领域匹配的医生的专业程度、所述用户终端的定位信息与预设的每个医生所属的三甲医院的定位信息的就医距离，输入到预训练的就医体验打分模型中，输出对每个医生的就医体验打分，其中，所述就医体验打分与所述最终预测病人数量负相关、与所述病症领域匹配的医生的专业程度正相关、以及与所述就医距离负相关；其中，所述就医体验打分模型是多个历史最终预测病人数量、对应的历史医生的专业程度、对应的历史就医距离作为训练样本集合输入到第三神经网络中训练得到的；选择就医体验打分排序前N的医生，传输到用户终端显示；接收用户终端发送的用户选择的所述排序前N的医生中的其中一个选定医生；基于所述用户终端的位置信息、所述选定医生所属的三甲医院的位置信息、预设的选定医生的就医流程，生成就医导引分诊信息，并将所述就医导引分诊信息发送到所述用户终端显示。

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