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医院是一个性很强的特殊服务行业。 但在走访和调查医院后，我们发现大部分医院通过两种方式收集患者意见：
（1）在医院前台设置意见书或意见箱；
（2）收集部分住院患者回访的电话反馈。 这两种方式都存在一些缺陷。 一种方式，由于患者来医院普遍存在疼痛感，治疗后大多不会主动反馈和评价，由于时间原因，患者无法立即对治疗效果做出反应。给予反馈。
第二种方法，收集意见的对象仅为部分住院患者，访谈覆盖面小，数据效用低。
医生选择很困难。 每个医院的每个科室都有很多医生。患者在医院挂号就医时，大多根据系统的引导选择普通号或专家号，不知道就医的医生。 这样的随机选择容易出现两种现象。部分患者不需要专科治疗，浪费医疗资源； 一些患者没有选择合适的专家，这可能会延误他们的治疗。
通过优化传统就医流程，有效解决了原有的症状判断难、服务评价难、选医难三个问题。不仅可以优化患者的就医体验，还可以让就诊流程更加高效，医患匹配更加有效。
3 系统设计
整个系统是基于Web开发的。 在实际使用中，系统分为前台和后台两部分，各自独立运行。前台是患者就医效果反馈和自我诊断挂号系统。 后台主要是完成管理功能。 进入不同的管理系统。这些角色包括医生、系统管理员和医院决策部门。
用户通过刷身份证或医保卡进入系统后，需要对之前的医疗服务和效果做一个简单的评价。为了方便患者快速完成反馈，研究团队尽量简化提问，并将回答方式设置为点击五分星评分法。 大大提高了用户回答问题的速度和便利性。
设计问题主要集中在就医效果、服务质量、就医环境和收费条件等方面，这些都是提高医院医疗水平、提高用户满意度的有益参考指标。
收集用户评价数据后，主要有两个目的：
可以收集大量有反馈的治疗方案数据。 通过患者的反馈，完整收集患者的个体状况、症状、治疗方案和治疗效果数据。通过对大量数据的收集和分析，可以得出什么样的患者表现出什么样的疾病症状，采用何种相应的治疗方案才能获得更好的治疗效果。如图1所示。
它可以作为各种评估的参考数据。系统可以将这些数据作为评价医院服务质量、医疗环境、收费标准等的评价参考，也可以作为评价医生医疗水平和医疗服务质量的评价参考。
在完成对前期治疗效果的评估和反馈后，系统会根据患者选择的疾病症状推荐相关科室和专家医生，深入分析后进行挂号和就医。医生可以通过后台接受和查看挂号患者的基本信息，完成诊疗。 管理员完成所有后台数据管理和人员管理任务。医院领导可以查看各种数据，通过数据筛选和分析，获取具有一定指标和现实意义的信息，为医院决策提供支持。
4 系统使用
进入系统后，首页会出现人体形状图片，点击按钮选择人体正反面。根据患者的情况，患者可以点击相关位置，此时即可出现相关症状。 如果没有症状显示，患者也可以直接在输入框中输入自己的症状并提交[3]。待患者选择的症状和提交的症状在症状栏中充分显示后，患者可以选择下一步进行会诊流程。 咨询过程会根据不同的症状和情况有不同的咨询内容。推荐当前可以就诊的科室和医生，显示当前就诊人数的状态，您可以在此页面直接选择注册[4]。
5 关键技术
在开发过程中，主要需要用到智能终端开发技术、数据库技术和知识图谱技术[5]。在开发过程中，除了这三个主要方面，还需要处理和分析大量的数据。 关键技术包括：（1）实时数据流采集技术：系统提供实时流处理技术，将数据处理逻辑的图形化配置与流的实时连续触发机制相结合。 数据。采用以数据为中心的模型，减少数据移动带来的开销，支持多点分区存储和并行数据检查； (2)基于知识图谱的数据分析：通过动态本体定义实现常见疾病的知识图谱，从核心数据模型支持知识图谱中的实体、属性和关系。通过内置的版本管理和冲突解决机制，提供多策略实体合并功能，实现知识图谱的实体对齐功能，支持各种历史版本知识的回滚； 、使用、传输、共享、释放到销毁等基于数据生命周期的技术和管理措施，确保用户数据的安全。系统具有加密、解密、用户身份认证、权限管理控制、日志记录、安全审计等安全控制功能，防止通过网络和操作系统漏洞进行非法入侵。
6 性能指标
系统具体性能指标参数如下： （1）系统采用Python开发，具有良好的可靠性、跨平台性、可移植性和可扩展性。可运行于Windows和Linux操作系统，支持IE、Chrome等主流浏览。 (2)支持500个并发操作时平均响应时间ART<1秒； （3）并发操作请求10000次/秒，海量数据查询响应时间不超过10秒； (4) 系统提供7×24小时连续运行保障。