(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111198858.X (22)申请日 2021.10.14 (71)申请人 上海清赟医药 科技有限公司 地址 200000 上海市长 宁区天山路641号1 号楼(19幢)90 5室 (72)发明人 颜国伟　 (74)专利代理 机构 东莞创博知识产权代理事务 所(普通合伙) 44803 代理人 陈柏陶 (51)Int.Cl. G16H 10/60(2018.01) G16H 40/20(2018.01) G16H 80/00(2018.01) G06F 16/958(2019.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 基于SCRM的医疗信息 推荐方法 (57)摘要 本发明涉及医疗技术领域， 尤其涉及基于 SCRM的医疗信息推荐方法。 其技术方案包括如下 步骤： S1： 获取第一用户的医疗档案信息及家庭 成员信息； S2： 获取第一用户的位置信息以及医 疗需求信息， 建立用户档案信息； S3： 根据第一用 户提供的医疗需求信息和位置信息向第一用户 推荐相应的医院信息、 对应的医院科室信息以及 医师信息。 本发 明针对用户的位置信息以及需求 信息为用户提供在线服务、 简化用户医疗信息咨 询的难度， 将用户咨询的问题以及医师回答的问 题均记载在医师答复信息库， 当其他用户提出经 分析后语义相同的问题时， 通过查找历史答复， 实现自动答复用户的咨询问题。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 113921100 A 2022.01.11 CN 113921100 A 1.基于SCRM的医疗信息推荐方法， 其特 征在于： 包括如下步骤： S1： 获取第一用户的医疗档案信息及家庭成员信息， 第一用户可输入第二用户的医疗 需求信息； S2： 获取第一用户或第二用户的位置信息以及医疗需求信息， 建立用户档案信息； S3： 根据第 一用户或第 二用户提供的医疗需求信息和位置信 息向第一用户或第 二用户 推荐相应的医院信息、 对应的医院科室信息以及医师信息； S4： 根据医师的排班信息获取医师的在线信息或者可预约信息， 并向第一用户或第二 用户推荐医师的在线信息或可 预约信息， 供第一用户或第二用户选取参 考； S5： 获取第一用户或第二用户选取的意向医师信息并建立与医师的线上沟通， 由医师 对第一用户或第二用户在线指导， 并记录学习医师的线上指导内容及。 2.根据权利要求1所述的基于SCRM的医疗信息推荐方法， 其特征在于， 在步骤S2～S4 中， 对医师信息处 理步骤如下： S101： 使用聚类和贝叶斯机器学习算法， 通过训练算法模型， 完成基层医师的用户画像 分析与标签化处 理， 建立具有标签的医师信息库以及用户信息库； S102： 通过大数据分析技术以及用户画像分析技术， 获取用户就医信息， 建立医师专业 领域标签 体系； S103： 根据S3中获取的医师信息与利用AI获取医师信息库的医师信息对比核对以及复 核， 更新医师信息； S104： 利用质检平台实现对AI决策获取医师的信息质检， 为AI决策调整提供辅助意见。 3.根据权利要求1所述的基于SCRM的医疗信息推荐方法， 其特征在于， 还包括如下步 骤： S201： 根据S4中获取的信息， 平台提供线上咨询以及 在线指导 服务； S202： 利用机器学习平台记录用户线上咨询问题以及医师指导内容； S203： 利用基于机器学习算法预先搭建的AI算法模型对医师线上行为数据进行机器学 习和分析， 判断医师需求。 4.基于SCRM的医疗信息推荐系 统， 其特征在于， 包括多渠道营销平台、 主数据平台、 机 器学习平台、 质检平台以及医师信息库； 所述多渠道营销平台通过合作渠道、 内部渠道以及互联网渠道获取医师信息库； 所述主数据平台在互联网渠道的检索下形成医师标签、 医师分类、 医师画像、 医院标 签、 BI标签以及数据分析； 所述机器学习平台利用AI 算法对医师分类以及医师画像处 理； 所述质检平台对机器学习平台的决策进行处理或者复检， 为AI决策调整提供辅助意 见。 5.根据权利要求4所述的基于SCRM的医疗信息推荐系统， 其特征在于， 所述机器学习平 台具有智能质检算法模型、 聊天机器人算法模型、 医师沟 通算法模型以及医师画像算法模 型； 所述聊天机器人算法模型根据预设算法建立用户的自动答复子系统， 根据用户的语 义、 往期用户咨询同样问题的记录以及往期医师回复的内容 答复用户； 所述医师画像算法可提取互联网中 医师的图像数据；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113921100 A 2所述智能质检算法模型用于对主数据平台的数据处理， 同时处理用户与医师沟通的状 态； 所述医师沟通算法模型用于作为聊天机器人算法模型的参照依据， 利用此依据作为聊 天机器人算法模型的自动学习参照。 6.根据权利要求5所述的基于SCRM的医疗信息推荐系统， 其特征在于， 所述自动答复子 系统包括用户通讯终端、 语音转换模块、 大 数据平台以及医师答复信息库； 用户通讯终端用于用户 进行线上交流， 语音转换模块用于将语音信息转换为文字信 息， 大数据平台用于提取由聊天机器人算法模型以及医师沟通算法模型整合的医师答复信 息库中对应的答复问题。 7.根据权利要求6所述的基于SCRM的医疗信息推荐系统， 其特征在于， 所述大数据平台 包括数据分析模块、 数据提取模块、 数据存 储模块、 语义分析模块以及智能提取模块； 其中， 数据分析模块用于对语音转换模块所识别的文字信息分析， 由数据提取模块对 文字信息中的关键词进行提取， 由语义分析模块对语音转换模块所识别的文字信息的整段 语义分析， 获取用户的句意以及所需咨询的问题； 所述智能提取模块用于在医师答复信息库中获取语义分析后所要咨询的问题并在向 用户予以答复； 通过数据存储模块可以存 储用户的语音记录和自动答复记录 。 8.根据权利要求5所述的基于SCRM的医疗信息推荐系统， 其特征在于， 所述质检平台具 有预先写入的质检规则， 同时还及具有AI质检、 人工复检、 多渠道质检、 语音质检以及第三 方质检的模块； AI质检、 语音质检、 多渠道质检以及第三方质检模块对主数据平台采集的信息进行质 检， 由人工复检模块质检后的数据复核检查。 9.根据权利要求5所述的基于SCRM的医疗信息推荐系统， 其特征在于， 所述多渠道营销 平台具有多种营销模块， 包括电话拜访、 微信运营、 渠道运营、 微信拜访、 在线培训、 医师招 募、 网站运营、 小程序运营以及医师验证模块； 利用电话拜访、 微信运营、 渠道运营、 微信拜访、 网站运营、 小程序运营模块作为营销渠 道用以获取用户； 利用医师招募、 在线培训以及医师验证模块获取医师资源。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113921100 A 3