摘要
本发明提供一种基于大数据的智能挂号管理系统。该基于大数据的智能挂号管理系统,包括,数据采集模块,用于实时采集患者挂号信息、就诊记录、医生排班信息、科室资源情况及患者历史行为数据;数据处理模块通过K‑means聚类分析算法对患者群体进行聚类处理;资源调配模块,采用强化学习算法实时调配医生空闲时间、科室资源和患者预约时间。该基于大数据的智能挂号管理系统,提升了医院的运营效率,确保患者能够获得及时的就诊服务,基于患者个性化需求,系统能够推荐最合适的挂号时间、科室和医生,极大地减少了患者的等待时间,并提供了符合个人偏好的个性化服务。
技术关键词
智能挂号
管理系统
患者
大数据
强化学习算法
深度神经网络模型
聚类分析算法
长短期记忆网络
数据处理模块
时序预测方法
协同过滤算法
数据采集模块
生成个性化推荐
多平台交互
记忆单元
公共卫生事件
界面
资源分配策略
接口模块
系统为您推荐了相关专利信息
电池储能系统
能源调度模型
节点
碳排放权交易
有载调压变压器
预后风险评估
凝血酶原时间
风险评估模型
纤维蛋白降解产物
患者
助手系统
模块通信
数据管理模块
数据采集模块
健康风险预测
终端设备
NOMA系统
资源优化方法
反射单元
深度强化学习算法
视频管理方法
科技园区
时空卷积神经网络
数据采集网络
多模态深度学习