在日常用药情景中,感冒的用药管理是最高频的操作场景,在这一场景中,如何依托智医大数据分析模型,预测用户行为,指导用户用药管理过程。我们搭建了如下模型。
首选,我们选择了关于感冒管理的五个纬度,并针对性的对每个纬度进行设定了动态的影响因数。
病因分析(30分)
过程管理(15分)
康复管理(10分)
环境影响(25分)
自身影响(20分)
那么针对设定了管理模型,在智医后台输入的数据包括:
1 用户添加的药单。
2 用户上传的医嘱。
3 服药记录情况。
4 补充信息。
依托药单,能够了解用户正在治疗什么类型的感冒,同样,上报一例当前区域的感冒病例。
在医嘱方面,了解如何服药治疗。
在服药记录方面,可以了解用户是否遵医嘱,未遵医嘱的风险提示。
补充一些其他信息。例如,身体素质,感冒史,是否购置商业保险等。
输出结果,
1 给出解决建议,如,加强休息,配合治疗。
2 建议医生介入,导入线上问诊。
3 导流到线下的诊所服务。
4 提示购药换药等服务。
同样,在时间拉长的过程中,五大影响因素的因数将动态变化,如,在前5天,病因分析与过程管理所占因数较大,在后5天,康复管理和环境影响所占的因数较大。
这样就形成了智医用药大数据模型的感冒风险分析模型的搭建。
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