本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种基于大数据智慧医疗云服务系统。
背景技术：
智慧医疗是利用最先进的物联网技术并结合大数据，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化；通过建立一套智慧的医疗信息网络平台体系，使患者用较短的等疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务。
专利公开号cn111159671a公开了智慧医疗平台，具体的说是一种能够实现患者、医疗机构实时且持续数据沟通，进而实现对分散的患者提供有快速、针对性的医疗服务、有效提高服务效率、充分利用现有资源的智慧医疗平台，其特征在于设有后台功能单元以及分别与后台功能单元相连接的用户管理单元、健康数据管理单元、服务管理单元、设备管理单元、视频管理单元、文本信息管理单元，其中所述用户管理单元中设有用户列表模块，用户管理单元通过前端注册用户访问用户列表模块来查找非移动端用户；所述健康数据管理单元用于管理移动端用户数据，并为移动端用户提供用户预警设置、地图定点以及储存用户数据服务。
现有的智慧医疗云服务系统存在的缺陷是：不能实时获取医生的诊断情况使得患者一直排队等待的问题，以及不能动态分配医生挂号名额的问题。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于大数据智慧医疗云服务系统，本发明所要解决的技术问题为：
如何解决现有方案中不能实时获取医生的诊断情况使得患者一直排队等待的问题，以及不能动态分配医生挂号名额的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据智慧医疗云服务系统，包括数据采集模块、就诊分析模块、挂号分析模块、统计分配模块和提示模块；
所述数据采集模块用于采集医生的问诊信息和患者的挂号信息，该问诊信息包含医生问诊的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据，该挂号信息包含患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；将医生的问诊信息和患者的挂号信息分别发送至就诊分析模块和挂号分析模块；
所述就诊分析模块用于接收医生的问诊信息并进行分析，得到问诊分析信息，并将问诊分析信息发送至统计分配模块，具体的步骤包括：
步骤一：获取问诊信息中的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据；
步骤二：设定不同的门诊类型对应一个不同的门诊预设值，设定不同的职位类型对应一个不同的职位预设值，将医生个人数据中的门诊类型与所有的门诊类型进行匹配获取对应的门诊预设值并标记为wm1，将医生个人数据中的职位类型与所有的职位类型进行匹配获取对应的职位预设值并标记为wm2；
步骤三：获取问诊行为数据中远离电脑屏幕动作对应的时间并标记为问诊开始时间tw1，将下一次盯着电脑屏幕动作对应的时间标记为问诊结束时间tw2；
步骤四：获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中开始敲击键盘动作对应的时间标记为开药开始时间tk1，获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中停止敲击键盘动作对应的时间标记为开药结束时间tk2；统计医生首次远离电脑屏幕动作对应的时间和最后停止键盘动作对应的时间之间的时间差并标记为诊断时间tz；
步骤五：利用公式获取医生的问开值；
步骤六：将问开值与预设的标准问开阈值进行对比，若问开值不大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间低于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到空余时长；若问开值大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间高于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到超时时长；
步骤七：将问开值与空余时长和超时时长组合，得到问诊分析信息；
所述挂号分析模块用于接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，并将挂号分析信息发送至统计分配模块；
所述统计分配模块用于接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，并将分配信息发送至提示模块；
所述提示模块用于对医生的诊断和患者的挂号进行提示。
优选的，所述挂号分析模块用于接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，具体的步骤包括：
s21：获取挂号信息中患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；
s22：将身份数据中的身份证号标记为挂号编号bi,i＝1,2...n；将挂号门诊数据中的门诊类型并与所有的门诊类型进行匹配获取对应的门诊预设值并标记为gm1，将挂号门诊数据中的挂号时间标记为待挂时间dt1，将挂号医生数据中的挂号医生类型与所有的职位类型进行匹配获取对应的职位匹配值并标记为gm2；
s23：利用公式获取患者的待等值，该公式为：
qdd＝β×gm1×gm2×(dt1-tk-tzk)
其中，qdd表示为患者的待等值，β表示为预设的挂号修正因子,tk表示预设的开始诊断时间,tzk表示为医生开始诊断后的实际诊断累计时长，k＝1,2；
s24：对待等值进行分析，若待等值不大于零，则判定患者在该诊断时间段内不能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号失败数据；若待等值大于零，则判定患者在该诊断时间段内能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号成功数据；
s25：将待等值与挂号失败数据和挂号成功数据组合，得到挂号分析信息。
优选的，所述统计分配模块用于接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，具体的步骤包括：
s31：获取问诊分析信息和挂号分析信息；
s32：将不同诊断时间段中的空余时长与超时时长之间的差值，得到待诊时差，对待诊时差进行分析；
s33：若待诊时差小于零，则判定该诊断时间中无多余时间进行挂号，并生成第一待诊信号；若待诊时差大于零且待诊时差小于预设的标准诊断时差，则判定该诊断时间中有多余时间但无法进行挂号，并生成第二待诊信号；若待诊时差大于零且待诊时差大于预设的标准诊断时差，则判定该诊断时间段中有多余时间并可以进行挂号，并生成第三待诊信号；
s34：利用第一待诊信号和第二待诊信号停止生成该诊断时间段的第一待诊信号和第二待诊信号对应医生的挂号名额，利用第三待诊信号生成该诊断时间段的第三待诊信号对应医生的挂号名额；
s35：根据挂号分析信息中的挂号失败数据获取患者待挂号的门诊类型并与第三待诊信号对应医生的门诊类型进行匹配，若匹配结果相同则生成分配成功数据，若匹配结果不相同则生成分配失败数据；
s36：第一待诊信号、第二待诊信号和第三待诊信号构成待诊分配数据，分配成功数据和分配失败数据构成分配匹配数据，将待诊分配数据与分配匹配数据组合，得到分配信息。
优选的，所述提示模块用于对医生的诊断和患者的挂号进行提示，具体的步骤包括：
s41：获取问诊行为数据中远离电脑屏幕动作并生成第一提示信号，利用第一提示信号生成医生开始问诊信息并通过提示器对等候的患者进行提示，获取下一次盯着电脑屏幕动作并生成第二提示信号，利用第二提示信号生成医生结束问诊信息并通过提示器对等候的患者进行提示；
s42：获取问诊开药数据中开始敲击键盘动作并生成第三提示信号，利用第三提示信号生成医生开始开药信息并通过提示器对等候的患者进行提示；获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中停止敲击键盘动作并生成第四提示信号，利用第四提示信号生成医生开始开药信息并通过提示器对等候的患者进行提示；
s43：获取医生敲键盘的打字速率和鼠标的滑动速率，根据药品的首字母获取药品的下拉位置，利用公式
其中，δ表示为预设的打字修正因子，χ表示为预设的滑动修正因子，v1表示为敲键盘的打字速率，v2表示为鼠标的滑动速率，s1表示为打字的总个数，h表示为鼠标的滑动次数；
s44：利用开药预计时间通过提示器对等候的患者进行诊断倒计时提示。
优选的，利用公式获取医生的问开值，该公式为：
其中，qwk表示为医生的问开值，μ表示为预设的问诊开药修正因子，a1、a2表示为不同的比例系数，且a1>a2。
本发明的有益效果：
本发明公开的各个方面，利用数据采集模块采集医生的问诊信息和患者的挂号信息，该问诊信息包含医生问诊的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据，该挂号信息包含患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；将医生的问诊信息和患者的挂号信息分别发送至就诊分析模块和挂号分析模块，通过对医生的问诊信息和患者的挂号信息进行分析和处理，可以对医生的诊断情况和患者的挂号分配情况提供数据支撑，可以有效提高医生诊断信息的透明性和挂号名额分配的动态性，提高患者的等待体验和挂号体验；
利用就诊分析模块接收医生的问诊信息并进行分析，得到问诊分析信息，并将问诊分析信息发送至统计分配模块，通过对问诊信息进行分析和计算，获取医生的问开值，通过对问开值进行分析可以实时获取医生的问诊情况并及时进行提示；
利用挂号分析模块接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，并将挂号分析信息发送至统计分配模块；通过对挂号信息进行分析和计算，获取患者的待等值，可以动态的获取挂号名额的分配情况，提高病人的挂号效率；
利用统计分配模块接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，并将分配信息发送至提示模块；利用提示模块对医生的诊断和患者的挂号进行提示，获取医生的开药预计时间，利用开药预计时间通过提示器对等候的患者进行诊断倒计时提示，可以解决医生诊断情况不能及时公开导致患者等待的效果差以及不能及时获取到挂号名额的缺陷。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明一种基于大数据智慧医疗云服务系统的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1所示，本发明为一种基于大数据智慧医疗云服务系统，包括数据采集模块、就诊分析模块、挂号分析模块、统计分配模块和提示模块；
所述数据采集模块用于采集医生的问诊信息和患者的挂号信息，该问诊信息包含医生问诊的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据，该挂号信息包含患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；将医生的问诊信息和患者的挂号信息分别发送至就诊分析模块和挂号分析模块；
所述就诊分析模块用于接收医生的问诊信息并进行分析，得到问诊分析信息，并将问诊分析信息发送至统计分配模块，具体的步骤包括：
步骤一：获取问诊信息中的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据；
步骤二：设定不同的门诊类型对应一个不同的门诊预设值，设定不同的职位类型对应一个不同的职位预设值，将医生个人数据中的门诊类型与所有的门诊类型进行匹配获取对应的门诊预设值并标记为wm1，将医生个人数据中的职位类型与所有的职位类型进行匹配获取对应的职位预设值并标记为wm2；
步骤三：获取问诊行为数据中远离电脑屏幕动作对应的时间并标记为问诊开始时间tw1，将下一次盯着电脑屏幕动作对应的时间标记为问诊结束时间tw2；
步骤四：获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中开始敲击键盘动作对应的时间标记为开药开始时间tk1，获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中停止敲击键盘动作对应的时间标记为开药结束时间tk2；统计医生首次远离电脑屏幕动作对应的时间和最后停止键盘动作对应的时间之间的时间差并标记为诊断时间tz；
步骤五：利用公式获取医生的问开值；该公式为：
其中，qwk表示为医生的问开值，μ表示为预设的问诊开药修正因子，a1、a2表示为不同的比例系数，且a1>a2；
步骤六：将问开值与预设的标准问开阈值进行对比，若问开值不大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间低于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到空余时长；若问开值大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间高于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到超时时长；
步骤七：将问开值与空余时长和超时时长组合，得到问诊分析信息；
所述挂号分析模块用于接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，并将挂号分析信息发送至统计分配模块；
所述挂号分析模块用于接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，具体的步骤包括：
获取挂号信息中患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；
将身份数据中的身份证号标记为挂号编号bi,i＝1,2...n；将挂号门诊数据中的门诊类型并与所有的门诊类型进行匹配获取对应的门诊预设值并标记为gm1，将挂号门诊数据中的挂号时间标记为待挂时间dt1，将挂号医生数据中的挂号医生类型与所有的职位类型进行匹配获取对应的职位匹配值并标记为gm2；
利用公式获取患者的待等值，该公式为：
qdd＝β×gm1×gm2×(dt1-tk-tzk)
其中，qdd表示为患者的待等值，β表示为预设的挂号修正因子,tk表示预设的开始诊断时间,tzk表示为医生开始诊断后的实际诊断累计时长，k＝1,2；
对待等值进行分析，若待等值不大于零，则判定患者在该诊断时间段内不能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号失败数据；若待等值大于零，则判定患者在该诊断时间段内能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号成功数据；
将待等值与挂号失败数据和挂号成功数据组合，得到挂号分析信息。
所述统计分配模块用于接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，具体的步骤包括：
获取问诊分析信息和挂号分析信息；
将不同诊断时间段中的空余时长与超时时长之间的差值，得到待诊时差，对待诊时差进行分析；
若待诊时差小于零，则判定该诊断时间中无多余时间进行挂号，并生成第一待诊信号；若待诊时差大于零且待诊时差小于预设的标准诊断时差，则判定该诊断时间中有多余时间但无法进行挂号，并生成第二待诊信号；若待诊时差大于零且待诊时差大于预设的标准诊断时差，则判定该诊断时间段中有多余时间并可以进行挂号，并生成第三待诊信号；
利用第一待诊信号和第二待诊信号停止生成该诊断时间段的第一待诊信号和第二待诊信号对应医生的挂号名额，利用第三待诊信号生成该诊断时间段的第三待诊信号对应医生的挂号名额；
根据挂号分析信息中的挂号失败数据获取患者待挂号的门诊类型并与第三待诊信号对应医生的门诊类型进行匹配，若匹配结果相同则生成分配成功数据，若匹配结果不相同则生成分配失败数据；
第一待诊信号、第二待诊信号和第三待诊信号构成待诊分配数据，分配成功数据和分配失败数据构成分配匹配数据，将待诊分配数据与分配匹配数据组合，得到分配信息。
所述提示模块用于对医生的诊断和患者的挂号进行提示，具体的步骤包括：
获取问诊行为数据中远离电脑屏幕动作并生成第一提示信号，利用第一提示信号生成医生开始问诊信息并通过提示器对等候的患者进行提示，获取下一次盯着电脑屏幕动作并生成第二提示信号，利用第二提示信号生成医生结束问诊信息并通过提示器对等候的患者进行提示；
获取问诊开药数据中开始敲击键盘动作并生成第三提示信号，利用第三提示信号生成医生开始开药信息并通过提示器对等候的患者进行提示；获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中停止敲击键盘动作并生成第四提示信号，利用第四提示信号生成医生开始开药信息并通过提示器对等候的患者进行提示；
获取医生敲键盘的打字速率和鼠标的滑动速率，根据药品的首字母获取药品的下拉位置，利用公式
其中，δ表示为预设的打字修正因子，χ表示为预设的滑动修正因子，v1表示为敲键盘的打字速率，v2表示为鼠标的滑动速率，s1表示为打字的总个数，h表示为鼠标的滑动次数；
利用开药预计时间通过提示器对等候的患者进行诊断倒计时提示；
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置。
本发明的工作原理：
利用数据采集模块采集医生的问诊信息和患者的挂号信息，该问诊信息包含医生问诊的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据，该挂号信息包含患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；将医生的问诊信息和患者的挂号信息分别发送至就诊分析模块和挂号分析模块，通过对医生的问诊信息和患者的挂号信息进行分析和处理，可以对医生的诊断情况和患者的挂号分配情况提供数据支撑，可以有效提高医生诊断信息的透明性和挂号名额分配的动态性，提高患者的等待体验和挂号体验；
利用就诊分析模块接收医生的问诊信息并进行分析，得到问诊分析信息，并将问诊分析信息发送至统计分配模块，通过对问诊信息进行分析和计算，利用公式qdd＝β×gm1×gm2×(dt1-tk-tzk)获取患者的待等值，通过对问开值进行分析，将问开值与预设的标准问开阈值进行对比，若问开值不大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间低于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到空余时长；若问开值大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间高于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到超时时长，根据空余时长和超时时长可以实时获取医生的问诊情况并及时进行挂号名额分配；
利用挂号分析模块接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，并将挂号分析信息发送至统计分配模块；通过对挂号信息进行分析和计算，利用公式qdd＝β×gm1×gm2×(dt1-tk-tzk)获取患者的待等值，通过对待等值进行分析，若待等值不大于零，则判定患者在该诊断时间段内不能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号失败数据；若待等值大于零，则判定患者在该诊断时间段内能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号成功数据，可以动态的获取挂号名额的分配情况，提高病人的挂号效率；
利用统计分配模块接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，并将分配信息发送至提示模块；利用提示模块对医生的诊断和患者的挂号进行提示，利用公式
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方法的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，显然“包括”一词不排除其他模块或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个模块或装置也可以由一个模块或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
1.一种基于大数据智慧医疗云服务系统，其特征在于，包括数据采集模块、就诊分析模块、挂号分析模块、统计分配模块和提示模块；
所述数据采集模块用于采集医生的问诊信息和患者的挂号信息，该问诊信息包含医生问诊的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据，该挂号信息包含患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；将医生的问诊信息和患者的挂号信息分别发送至就诊分析模块和挂号分析模块；
所述就诊分析模块用于接收医生的问诊信息并进行分析，得到问诊分析信息，并将问诊分析信息发送至统计分配模块，具体的步骤包括：
步骤一：获取问诊信息中的医生个人数据、问诊行为数据和问诊开药数据；
步骤二：设定不同的门诊类型对应一个不同的门诊预设值，设定不同的职位类型对应一个不同的职位预设值，将医生个人数据中的门诊类型与所有的门诊类型进行匹配获取对应的门诊预设值并标记为wm1，将医生个人数据中的职位类型与所有的职位类型进行匹配获取对应的职位预设值并标记为wm2；
步骤三：获取问诊行为数据中远离电脑屏幕动作对应的时间并标记为问诊开始时间tw1，将下一次盯着电脑屏幕动作对应的时间标记为问诊结束时间tw2；
步骤四：获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中开始敲击键盘动作对应的时间标记为开药开始时间tk1，获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中停止敲击键盘动作对应的时间标记为开药结束时间tk2；统计医生首次远离电脑屏幕动作对应的时间和最后停止键盘动作对应的时间之间的时间差并标记为诊断时间tz；
步骤五：利用公式获取医生的问开值；
步骤六：将问开值与预设的标准问开阈值进行对比，若问开值不大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间低于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到空余时长；若问开值大于标准问开阈值，则判定医生的诊断时间高于标准的诊断时间，并计算诊断时间与标准诊断时间之间的时差，得到超时时长；
步骤七：将问开值与空余时长和超时时长组合，得到问诊分析信息；
所述挂号分析模块用于接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，并将挂号分析信息发送至统计分配模块；
所述统计分配模块用于接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，并将分配信息发送至提示模块；
所述提示模块用于对医生的诊断和患者的挂号进行提示。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据智慧医疗云服务系统，其特征在于，所述挂号分析模块用于接收患者的挂号信息并进行分析，得到挂号分析信息，具体的步骤包括：
s21：获取挂号信息中患者的身份数据、挂号门诊数据和挂号医生数据；
s22：将身份数据中的身份证号标记为挂号编号bi,i＝1,2...n；将挂号门诊数据中的门诊类型并与所有的门诊类型进行匹配获取对应的门诊预设值并标记为gm1，将挂号门诊数据中的挂号时间标记为待挂时间dt1，将挂号医生数据中的挂号医生类型与所有的职位类型进行匹配获取对应的职位匹配值并标记为gm2；
s23：利用公式获取患者的待等值，该公式为：
qdd＝β×gm1×gm2×(dt1-tk-tzk)
其中，qdd表示为患者的待等值，β表示为预设的挂号修正因子,tk表示预设的开始诊断时间,tzk表示为医生开始诊断后的实际诊断累计时长，k＝1,2；
s24：对待等值进行分析，若待等值不大于零，则判定患者在该诊断时间段内不能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号失败数据；若待等值大于零，则判定患者在该诊断时间段内能挂该门诊类型对应的职位类型医生的号，并生成挂号成功数据；
s25：将待等值与挂号失败数据和挂号成功数据组合，得到挂号分析信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据智慧医疗云服务系统，其特征在于，所述统计分配模块用于接收问诊分析信息和挂号分析信息并进行处理分配，得到分配信息，具体的步骤包括：
s31：获取问诊分析信息和挂号分析信息；
s32：将不同诊断时间段中的空余时长与超时时长之间的差值，得到待诊时差，对待诊时差进行分析；
s33：若待诊时差小于零，则判定该诊断时间中无多余时间进行挂号，并生成第一待诊信号；若待诊时差大于零且待诊时差小于预设的标准诊断时差，则判定该诊断时间中有多余时间但无法进行挂号，并生成第二待诊信号；若待诊时差大于零且待诊时差大于预设的标准诊断时差，则判定该诊断时间段中有多余时间并可以进行挂号，并生成第三待诊信号；
s34：利用第一待诊信号和第二待诊信号停止生成该诊断时间段的第一待诊信号和第二待诊信号对应医生的挂号名额，利用第三待诊信号生成该诊断时间段的第三待诊信号对应医生的挂号名额；
s35：根据挂号分析信息中的挂号失败数据获取患者待挂号的门诊类型并与第三待诊信号对应医生的门诊类型进行匹配，若匹配结果相同则生成分配成功数据，若匹配结果不相同则生成分配失败数据；
s36：第一待诊信号、第二待诊信号和第三待诊信号构成待诊分配数据，分配成功数据和分配失败数据构成分配匹配数据，将待诊分配数据与分配匹配数据组合，得到分配信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据智慧医疗云服务系统，其特征在于，所述提示模块用于对医生的诊断和患者的挂号进行提示，具体的步骤包括：
s41：获取问诊行为数据中远离电脑屏幕动作并生成第一提示信号，利用第一提示信号生成医生开始问诊信息并通过提示器对等候的患者进行提示，获取下一次盯着电脑屏幕动作并生成第二提示信号，利用第二提示信号生成医生结束问诊信息并通过提示器对等候的患者进行提示；
s42：获取问诊开药数据中开始敲击键盘动作并生成第三提示信号，利用第三提示信号生成医生开始开药信息并通过提示器对等候的患者进行提示；获取问诊行为数据中盯着电脑屏幕动作且问诊开药数据中停止敲击键盘动作并生成第四提示信号，利用第四提示信号生成医生开始开药信息并通过提示器对等候的患者进行提示；
s43：获取医生敲键盘的打字速率和鼠标的滑动速率，根据药品的首字母获取药品的下拉位置，利用公式
其中，δ表示为预设的打字修正因子，χ表示为预设的滑动修正因子，v1表示为敲键盘的打字速率，v2表示为鼠标的滑动速率，s1表示为打字的总个数，h表示为鼠标的滑动次数；
s44：利用开药预计时间通过提示器对等候的患者进行诊断倒计时提示。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据智慧医疗云服务系统，其特征在于，利用公式获取医生的问开值，该公式为：
其中，qwk表示为医生的问开值，μ表示为预设的问诊开药修正因子，a1、a2表示为不同的比例系数，且a1>a2。
技术总结