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申请/专利权人：山东大学齐鲁医院
摘要：本发明公开了一种用于全病程管理的医生画像智能生成方法及系统，涉及了医疗管理技术领域，获取若干个医生各自对应的临床数据、学术成果数据以及患者治疗记录并封装生成各自对应的数据集，对若干个医生对应的数据集进行数据清洗以及数据整合后生成相应的归一化数据集，对归一化数据集进行特征分析提取，进而获取每个医生对应的个性化诊疗特征信息，根据若干个医生对应的个性化诊疗特征信息构建相应的医生画像模型，并生成医生画像模型对应的个性化病程描述信息，将当前患者的治疗病程划分为若干个子流程病程，根据每个子流程病程的患者治疗相关数据以及若干个个性化病程描述信息进行依次匹配，进而为每个子流程病程匹配相应的医生。
主权项：1.一种用于全病程管理的医生画像智能生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取若干个医生各自对应的临床数据、学术成果数据以及患者治疗记录，并封装生成若干个医生各自对应的数据集；步骤S2：对若干个医生对应的数据集进行数据清洗以及数据整合，并生成相应的若干个归一化数据集，对若干个归一化数据集进行特征分析提取，进而获取每个医生对应的个性化诊疗特征信息；步骤S3：根据若干个医生对应的个性化诊疗特征信息构建相应的医生画像模型，并根据每个医生的医生画像模型生成相应的个性化病程描述信息；步骤S4：将当前患者的治疗病程划分为若干个子流程病程，根据每个子流程病程的患者治疗相关数据以及若干个医生画像模型对应的个性化病程描述信息进行依次匹配，进而为每个子流程病程匹配相应的医生。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学齐鲁医院 一种用于全病程管理的医生画像智能生成方法及系统
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