一种基于用户活动数据的自助挂号方法及装置

技术领域

本发明涉及医疗辅助的技术领域，尤其涉及一种基于用户活动数据的自助挂号方法及装置。

背景技术

随着经济的不断发展，人们的生活节奏也越来越快，然而快节奏的生活导致很多人的身体属于亚健康状态，也使得更多的疾病出现年轻化迹象，让在医院就诊的人越来越多。

传统的就诊方式是用户选择就诊科目，在医院现场或后台系统中选择就诊时间，再申请挂号就诊。

但传统的就诊方式有如下问题：在现场挂号往往会到达现场后发现当日挂号人数已满，需要再预约时间进行挂号就诊，不但浪费了大量的时间，还会导致医院发生拥堵；而网上挂号会出现挂号之后未能及时前去医院就诊的情况，会浪费医疗资源；而且用户挂号一般会根据当前身体的异常地方选择对应的挂号科目，但往往发病的症状与患病地方并不一定必然联系，使得用户挂号的科目与实际患病科目不符，不但浪费用户时间，也浪费医院的资源。

发明内容

本发明提出一种基于用户活动数据的自助挂号方法及装置，所述方法可以记录用户的行为习惯，准确为用户选择挂号科目，提高用户的挂号效率。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于用户活动数据的自助挂号方法，所述方法包括：

获取用户在预设第一时间间隔内的活动数据，从所述活动数据中筛选异常数据；

从所述异常数据中提取特征数据；

根据所述特征数据匹配挂号类型；

采用所述挂号类型进行后台挂号，以供用户采用所述后台挂号就诊。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述从所述异常数据中提取特征数据，包括：

所述异常数据包括体内异常数据；

计算所述体内异常数据与预设的状态数据的数据差值；

判断所述数据差值是否大于预设参考值；

若所述数据差值大于预设参考值，则以所述数据差值对应的体内异常数据为特征数据。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述从所述异常数据中提取特征数据，包括：

所述异常数据包括体表异常图像；

将所述体表异常图像划分成若干个体表方块图像，并分别将每个所述体表方块图像输入至颜色转换空间，得到每个所述体表方块图像对应的图像颜色；

从若干个图像颜色中筛选与预设颜色相同的一个或多个目标体表方块图像；

将所述一个或多个目标体表方块图像拼接成目标区域，并获取目标区域的区域面积；

判断所述区域面积是否大于预设的第一面积且小于预设的第二面积，其中预设的第二面积大于预设的第一面积；

若所述区域面积大于预设的第一面积且小于预设的第二面积时，则以所述目标区域为特征数据。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述根据所述特征数据匹配挂号类型，包括：

将所述特征数据与预设的疾病数据库进行匹配值计算，得到特征匹配值；

确定所述特征匹配值的取值范围，根据所述取值范围确定挂号类型。

在第一方面的一种可能的实现方式中，所述从所述活动数据中筛选异常数据，包括：

按照预设第二时间间隔将所述活动数据划分成若干个区间数据，其中所述预设第一时间间隔大于所述预设第二时间间隔；

分别获取每个区间数据的起点数据与终点数据；

计算所述起点数据与所述终点数据的数据变化值；

当所述数据变化值大于预设的变化值时，以所述数据变化值所在的区间数据为异常数据。

本发明实施例的第二方面提供了一种基于用户活动数据的自助挂号装置，所述装置包括：

筛选模块，用于获取用户在预设第一时间间隔内的活动数据，从所述活动数据中筛选异常数据；

提取模块，用于从所述异常数据中提取特征数据；

匹配模块，用于根据所述特征数据匹配挂号类型；

挂号模块，用于采用所述挂号类型进行后台挂号，以供用户采用所述后台挂号就诊。

在第二方面的一种可能的实现方式中，所述提取模块还用于：

所述异常数据包括体内异常数据；

计算所述体内异常数据与预设的状态数据的数据差值；

判断所述数据差值是否大于预设参考值；

若所述数据差值大于预设参考值，则以所述数据差值对应的体内异常数据为特征数据。

在第二方面的一种可能的实现方式中，所述提取模块还用于：

所述异常数据包括体表异常图像；

将所述体表异常图像划分成若干个体表方块图像，并分别将每个所述体表方块图像输入至颜色转换空间，得到每个所述体表方块图像对应的图像颜色；

从若干个图像颜色中筛选与预设颜色相同的一个或多个目标体表方块图像；

将所述一个或多个目标体表方块图像拼接成目标区域，并获取目标区域的区域面积；

判断所述区域面积是否大于预设的第一面积且小于预设的第二面积，其中预设的第二面积大于预设的第一面积；

若所述区域面积大于预设的第一面积且小于预设的第二面积时，则以所述目标区域为特征数据。

相比于现有技术，本发明实施例提供的基于用户活动数据的自助挂号方法及装置，其有益效果在于：本发明可以根据用户的实际获取情况确定用户的求诊方向，并根据对应的求诊方向进行挂号求诊，从而避免用户到达现场后才发现挂号人数已满而需要再预约时间就诊的情况，不但可以节约用户的挂号时间，也方便医院进行诊断安排，同时挂号类型可以与用户的实际情况进行匹配，使得挂号科目与用户实际患病客户相符，提高用户就诊的效率，减少医院的资源浪费。

附图说明

图1是本发明一实施例提供的一种基于用户活动数据的自助挂号方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例提供的一种基于用户活动数据的自助挂号装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

目前的挂号方法有如下问题：在现场挂号往往会到达现场后发现当日挂号人数已满，需要再预约时间进行挂号就诊，不但浪费了大量的时间，还会导致医院发生拥堵；而网上挂号会出现挂号之后若及时的前去医院就诊，会医疗资源的浪费；而且用户挂号一般会根据当前身体的异常地方选择对应的挂号科目，但往往发病的症状与患病地方并不一定必然联系，使得用户挂号的科目与实际患病科目不符，不但浪费用户时间，也浪费医院的资源。

为了解决上述问题，下面将通过以下具体的实施例对本申请实施例提供的一种基于用户活动数据的自助挂号方法进行详细介绍和说明。

参照图1，示出了本发明一实施例提供的一种基于用户活动数据的自助挂号方法的流程示意图。所述方法可以应用于用户终端，例如手机或智能手表。该用户终端可以与医院的后台服务器连接，用户终端可以向医院的后台服务器发送挂号请求，已实现挂号操作。

其中，作为示例的，所述基于用户活动数据的自助挂号方法，可以包括：

S11、获取用户在预设第一时间间隔内的活动数据，从所述活动数据中筛选异常数据。

该活动数据可以包括用户日常活动的数据、用户体表的图像数据、用户活动周期内的数据和用户的生理数据等等。在实际操作中，用户在使用用户终端时，用户终端可以持续采集用户的活动数据。具体地，可以获取第一时间间隔内的活动数据，该第一时间间隔可以为1天，1周，10天，1个月等等。

在采集用户的活动数据后，可以从活动数据中筛选出异常数据，该异常数据可以是活动数据中高于平均值或低于平均值的数据。

为了准确地从活动数据中筛选出异常数据，其中，作为示例的，步骤S11可以包括以下子步骤：

子步骤S111、按照预设第二时间间隔将所述活动数据划分成若干个区间数据，其中所述预设第一时间间隔大于所述预设第二时间间隔。

例如采集的10天内的活动数据，可以将10天内的活动数据划分成10个区间数据，每个区间数据为一天内用户的活动数据。

子步骤S112、分别获取每个区间数据的起点数据与终点数据。

子步骤S113、计算所述起点数据与所述终点数据的数据变化值。

子步骤S114、当所述数据变化值大于预设的变化值时，以所述数据变化值所在的区间数据为异常数据。

该起点数据为区间数据的起始时间节点的数据，终点数据为区间数据的终止时间节点的数据。数据变化值为起点数据与终点数据的数据差值。

例如，将1天内的活动数据划分成12个区间数据，每个区间数据为两个小时内用户的活动数据。

接着分别获取6点0分的活动数据与8点0分的活动数据，然后计算6点0分的活动数据与8点0分的活动数据的数据差值，判断该数据差值是否大于预设的变化值，当数据差值大于预设的变化值时，以数据差值对应的6点0分的活动数据至8点0分的活动数据为异常数据。

S12、从所述异常数据中提取特征数据。

由于异常数据也是一段时间区间内用户的活动数据，为了能准确地确定异常原因，可以从异常数据中提取特征数据。

在其中一种可选的实施例中，用户患病或不舒服可能是内在器官患病或有炎症，为了能准确地确定用户体内的异常，在本实施例中，所述异常数据包括体内异常数据，其中，作为示例的，步骤S12可以包括以下子步骤：

子步骤S121、计算所述体内异常数据与预设的状态数据的数据差值。

在具体实现中，用户在使用用户终端时，用户终端对用户进行活体检测采集得到用户的生理数据，在从生理数据中筛选得到体内异常数据。

该体内异常数据可以包括：各种血常规、细胞比例等等。该预设的状态数据为人体正常的生理状态数据。

子步骤S122、判断所述数据差值是否大于预设参考值。

子步骤S123、若所述数据差值大于预设参考值，则以所述数据差值对应的体内异常数据为特征数据。

在获取该体内异常数据后，可以计算该体内异常数据与预设的状态数据作差得到对应的差值，再判断该差值是否预设参考值，若是，则可以确定用户的异常情况。

在另一种可选的实施例中，用户的患病可能是跌打损伤，可以是人体表面的损伤，为了能进一步确定用户受伤的区域，所述异常数据包括体表异常图像，其中，作为示例的，步骤S12可以包括以下子步骤：

子步骤S124、将所述体表异常图像划分成若干个体表方块图像，并分别将每个所述体表方块图像输入至颜色转换空间，得到每个所述体表方块图像对应的图像颜色。

具体地，用户终端可以实时采集用户身体各个区域的图像，再从各个区域的图像中筛选提取得到体表异常图像。

在实际操作中，用户终端可以将体表异常图像划分成若干个体表方块图像，具体的划分数量可以根据实际需要进行调整，划分的大小也可以根据实际需要进行调整。

在得到各个体表方块图像后，可以将各个体表方块图像输入至Lab色彩空间中，得到每个体表方块图像在Lab色彩空间中对应的图像颜色。

子步骤S125、从若干个图像颜色中筛选与预设颜色相同的一个或多个目标体表方块图像。

由于用户发生跌打损伤时，体表会出血，使得受伤区域的颜色与体表颜色不同。具体地，可以判断每个体表方块图像在Lab色彩空间中对应的图像颜色与预设颜色是否相同，若相同，则确定用户体表可能受伤。

具体地，该预设颜色为红色。

子步骤S126、将所述一个或多个目标体表方块图像拼接成目标区域，并获取目标区域的区域面积。

子步骤S127、判断所述区域面积是否大于预设面积。

子步骤S128、若所述区域面积大于预设面积，则以所述目标区域为特征数据。

由于用户体表的红色可能是服装或者装饰物，而并非用户确实受伤的区域，为了能进一步确定用户受伤的区域，可以将一个或多个目标体表方块图像拼接成目标区域，并判断目标区域的面积是否大于预设面积。

当区域面积大于预设的第二面积时，该区域面积过大，可以确定该目标区域为红色可能是用户的服装；当区域面积小于预设的第一面积时，该区域面积过小，可以确定该目标区域可能是用户的装饰物；当区域面积大于预设的第一面积且小于预设的第二面积时，可以确定用户可能发生碰撞导致损伤流血。

S13、根据所述特征数据匹配挂号类型。

在获取用户的特征数据后，可以根据用户的特征数据确定求诊方向，通过求诊方向确定用户的挂号类型。

为了准确匹配用户的挂号类型，提高挂号效率，减少医院的资源浪费。其中，作为示例的，步骤S13可以包括以下子步骤：

子步骤S131、将所述特征数据与预设的疾病数据库进行匹配值计算，得到特征匹配值。

该预设的疾病数据库可以是存储在医院后台服务器的疾病数据库，数据库中可以存储每个疾病对应的特征。例如，感冒可以对应头晕、流鼻涕等特征；肺炎可以对应咳嗽、发烧等特征。又例如，内科对应头痛、血小板过高；外科对应流血、骨折等等。

在本实施例中，可以将特征数据与疾病数据库中的各个特征进行匹配计算，得到对应的特征匹配值。

子步骤S132、确定所述特征匹配值的取值范围，根据所述取值范围确定挂号类型。

在本实施例中，每一种类型可以对应一个匹配值范围，例如外科对应0-10分，内科对应10-30分，神经科对应30-50分等等。

可以确定特征匹配值对应的匹配值范围，根据匹配值范围确定挂号类型。

S14、采用所述挂号类型进行后台挂号，以供用户采用所述后台挂号就诊。

在确定挂号类型后，用户终端可以根据该挂号类型向医院的后台服务器发送挂号请求，该挂号请求可以对应挂号类型，从而帮用户进行后台挂号。

在本实施例中，本发明实施例提供了一种基于用户活动数据的自助挂号方法，其有益效果在于：本发明可以根据用户的实际获取情况确定用户的求诊方向，并根据对应的求诊方向进行挂号求诊，从而避免用户到达现场后才发现挂号人数已满而需要再预约时间就诊的情况，不但可以节约用户的挂号时间，也方便医院进行诊断安排，同时挂号类型可以与用户的实际情况进行匹配，使得挂号科目与用户实际患病客户相符，提高用户就诊的效率，减少医院的资源浪费。

本发明实施例还提供了一种基于用户活动数据的自助挂号装置，参见图2，示出了本发明一实施例提供的一种基于用户活动数据的自助挂号装置的结构示意图。

其中，作为示例的，所述基于用户活动数据的自助挂号装置可以包括：

筛选模块201，用于获取用户在预设第一时间间隔内的活动数据，从所述活动数据中筛选异常数据；

提取模块202，用于从所述异常数据中提取特征数据；

匹配模块203，用于根据所述特征数据匹配挂号类型；

挂号模块204，用于采用所述挂号类型进行后台挂号，以供用户采用所述后台挂号就诊。

进一步的，所述提取模块还用于：

所述异常数据包括体内异常数据；

计算所述体内异常数据与预设的状态数据的数据差值；

判断所述数据差值是否大于预设参考值；

若所述数据差值大于预设参考值，则以所述数据差值对应的体内异常数据为特征数据。

进一步的，所述提取模块还用于：

所述异常数据包括体表异常图像；

将所述体表异常图像划分成若干个体表方块图像，并分别将每个所述体表方块图像输入至颜色转换空间，得到每个所述体表方块图像对应的图像颜色；

从若干个图像颜色中筛选与预设颜色相同的一个或多个目标体表方块图像；

将所述一个或多个目标体表方块图像拼接成目标区域，并获取目标区域的区域面积；

判断所述区域面积是否大于预设的第一面积且小于预设的第二面积，其中预设的第二面积大于预设的第一面积；

若所述区域面积大于预设的第一面积且小于预设的第二面积时，则以所述目标区域为特征数据。

进一步的，所述匹配模块还用于：

将所述特征数据与预设的疾病数据库进行匹配值计算，得到特征匹配值；

确定所述特征匹配值的取值范围，根据所述取值范围确定挂号类型。

进一步的，所述筛选模块还用于：

按照预设第二时间间隔将所述活动数据划分成若干个区间数据，其中所述预设第一时间间隔大于所述预设第二时间间隔；

分别获取每个区间数据的起点数据与终点数据；

计算所述起点数据与所述终点数据的数据变化值；

当所述数据变化值大于预设的变化值时，以所述数据变化值所在的区间数据为异常数据。

进一步的，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例所述的基于用户活动数据的自助挂号方法。

进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上述实施例所述的基于用户活动数据的自助挂号方法。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。