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摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种日间化疗中心预约治疗方法及系统，用于提高日间化疗中心预约治疗的效率。方法包括：采集患者预约请求，并对患者预约请求进行请求调度分析，得到预约编号及医生排班表；匹配目标患者标签，通过目标患者标签提取历史患者医疗数据；提取患者预约请求对应的当前诊疗信息，基于历史患者医疗数据及当前诊疗信息匹配目标医疗项目；对历史患者医疗数据进行患者行为模式预测，得到预测行为模式，生成提醒策略；对目标医疗项目进行项目节点分割得到多个项目节点，将多个项目节点输入多智体算法进行节点排序，得到目标诊疗节点排序表；并生成预约情况报告，并将预约情况报告传输至患者预约请求对应的目标终端。

主权项：1.一种日间化疗中心预约治疗方法，其特征在于，包括：采集患者预约请求，并对所述患者预约请求进行请求调度分析，得到预约编号以及医生排班表，具体包括：采集所述患者预约请求，并对所述患者预约请求进行数据解析，得到解析数据，其中，所述解析数据包括：患者姓名、年龄以及期望就诊时间；实时采集当前预约数据集，其中，所述预约数据集包括多个患者的预约请求，同时，采集医生工作时间；将所述多个患者的预约请求以及所述医生工作时间输入预置的深度强化学习算法进行模拟环境构建，得到模拟就诊环境；提取所述模拟就诊环境的参数信息，其中，所述参数信息包括：状态空间、动作空间以及可协调空间，所述状态空间包括预约情况、医生空闲时间以及空闲治疗室，所述动作空间包括预约安排、医生调度以及治疗室分配，所述可协调空间包括预约协调、医生协调以及治疗室协调；根据所述参数信息，在所述模拟就诊环境中对所述解析数据进行请求调度分析，得到所述预约编号以及医生排班表；根据所述患者预约请求匹配目标患者标签，并通过所述目标患者标签提取历史患者医疗数据，具体包括：对所述解析数据进行患者标签预测，得到初始患者标签；基于所述初始患者标签提取相似病例数据，对所述相似病例数据进行共同特征提取，得到目标特征；基于所述目标特征对所述初始患者标签进行标签修正，得到所述目标患者标签；基于所述目标患者标签从预置的历史患者数据库中提取所述历史患者医疗数据；提取所述患者预约请求对应的当前诊疗信息，基于所述历史患者医疗数据以及所述当前诊疗信息匹配目标医疗项目，具体包括：提取所述患者预约请求对应的当前诊疗信息，其中，所述当前诊疗信息包括：病情描述、症状以及诊断结果；对所述病情描述、所述症状以及所述诊断结果进行患者病情画像构建，得到患者病情画像；基于所述患者病情画像对所述历史患者医疗数据进行相似数据提取，得到目标相似数据；基于所述目标相似数据对所述当前诊疗信息进行医疗项目匹配，得到所述目标医疗项目；对所述历史患者医疗数据进行患者行为模式预测，得到预测行为模式，并基于所述目标医疗项目以及所述预测行为模式生成提醒策略，具体包括：对所述历史患者医疗数据进行预约表现特征提取，得到预约表现特征集，其中，所述预约表现特征集包括：预约时间、取消次数、治疗频率、到诊率、患者反馈、日常活动模式；基于所述预约表现特征集对所述历史患者医疗数据进行患者行为模式预测，得到预测行为模式；对所述预测行为模式进行患者状态预测，得到预测患者状态数据，其中，所述预测患者状态数据包括：患者依从性以及预约变更概率；基于所述预约变更概率生成提醒时刻表，并根据所述患者依从性生成患者就诊提醒事项；通过所述就诊提醒事项以及所述提醒时刻表生成所述提醒策略；对所述目标医疗项目进行项目节点分割，得到多个项目节点，将多个所述项目节点输入预置的多智体算法进行节点排序，得到目标诊疗节点排序表，具体包括：对所述目标医疗项目进行项目节点分割，得到多个项目节点；分别对每个所述项目节点进行智能代理匹配，得到每个所述项目节点对应的智能代理；构建每个所述项目节点对应的智能代理对应的任务数据以及资源数据；根据每个所述项目节点对应的智能代理对应的任务数据以及资源数据进行节点排序，得到初始节点排序；将所述初始节点排序输入所述多智体算法进行多轮迭代，得到所述目标诊疗节点排序表；基于所述目标诊疗节点排序表以及所述提醒策略生成预约情况报告，并将所述预约情况报告传输至所述患者预约请求对应的目标终端。

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