基于wechaty开发的医疗小助手

本文介绍了一位外科医生如何运用编程技能,基于Wechaty开发的医疗小助手,以个性化提醒、专业知识查询等功能,减轻住院总医师工作负担,提高沟通和知识管理效率。

1. 前言

随着移动互联网即时通讯工具的发展和普及,人与人之间的交流越来越依赖通讯工具,比如Wechat成为各种工作场景的重要沟通工具。医疗作为特殊行业,医生与医生、医生与护士以及医生与患者等之间的沟通对疾病诊断、治疗、随访等尤其重要。作为专科医生,多数患者都因某种常见疾病就诊,很多时候沟通内容都是重复的,如何通过机器或程序帮助我们完成重复内容的沟通,从而提高工作效率呢?此外,医疗知识多而繁杂,如何通过机器或程序帮助我们更好记忆呢?

2. 住院总医师与临床工作简介

笔者为某医院外科医生,爱好编程,大学期间自学python,用于数据自动化处理、病历资料自动化收集、科研统计与作图等,极大提高了笔者的工作效率以及数据的准确性。目前担任住院总医师(简称住院总),相信大家都听过996工作制度,而住院总工作为期1-2年,每天24小时均在病区,以便随call随到,有些医院可能有1周休息1天。住院总的工作强度,绝对是有过之而无不及。住院总是住院医师培养的高级阶段,是住院医师向主治医师成长过程中必要的阶段。一般住院总负责科室所有事情,包括但不仅限于科室排班,负责进修医生、轮科医师、实习医师的临床轮转安排、出科考试;转达医院的各种文件、指令;各科室普通和急诊会诊,特别是急诊会诊,随call随到;负责病房抢救工作等。另外,外科住院总需参加手术,可能在手术时就错过了重要事情的提醒。其次,进修及轮科医生是定期轮转,每次更换新学员都需重复提醒、指导和教学。那么,这个过程中就会涉及到很多重复、重要的消息提醒、文件转达、临床工作注意事项提示等,如何减轻住院总的工作压力、协助记忆、提高工作效率呢?

于是基于wechaty开发了一个医疗小助手,由于笔者编程能力有限,此文只做简单介绍,具体代码参考wechaty官网

3. 医疗小助手目前已实现的功能

3.1 个性化提醒,用于提醒轮科医生临床工作注意事项

入院诊断、临床路径录入 new-admission-dignosis

新入院注意事项 new-admission

病程书写注意事项 soap

早查房应关注的项目和内容 pre-wardround recall

换药和操作后医疗垃圾分类 debridement

出院注意事项以及术后复查 discharge

病案提交 file-submit

周末交接班 weekend exchange

3.2 专业知识查询

术后补液原则 fluid

常见镇痛药物 analgesia

抢救药物 life-saving

3.3 其他

light

post-blood-check

tue-note

4. 效果

虽然医疗小助手目前仅有部分功能,但很大程度缓解了本人住院总工作负担,定期提醒和推送提高了各位医生的自觉性。目前病案规定天数内提交率100%,换药车以及换药室医疗垃圾均按规定分类丢弃等。

5. 待开发功能与展望

限于个人临床工作忙以及编程能力有限,目前医疗小助手功能较少,但自己制定了一些目标,以后开发更多的功能,若有机会后续再跟大家分享,也欢迎大家提宝贵意见(smartnikocj@gmail.com)。

待开发功能

  • 轮科医生排班与考勤
  • 通讯录(每月轮转医生不同,定期更新通讯录,随时查询,方便沟通)
  • 病案书写注意事项(定期推送病案书写知识点)
  • 专业知识定期推送(形成知识网络,定期推送,随时查询,让进修及轮科医生学习更多本专业知识)
  • 常用药物使用注意事项(如定期推送本科常用药物配伍禁忌)
  • 抢救流程及药物(定期推送,反复学习,当遇到抢救时胸有成竹)
  • 医患沟通(回答患者常见提问等)
  • 等等

6. 致谢

感谢wechaty社区开发者们的辛勤付出,感谢Huan的宝贵建议。希望本项目可以持续发展下去。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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