[发明专利]一种基于医疗大数据的患者画像相关性规则筛选方法及装置有效
申请号: | 201911368394.5 | 申请日: | 2019-12-26 |
公开(公告)号: | CN111180027B | 公开(公告)日: | 2023-04-07 |
发明(设计)人: | 张贤鹏;孙龙超;张斌;孟继虹;张超凡 | 申请(专利权)人: | 北京亚信数据有限公司 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H50/70;G06Q40/08 |
代理公司: | 北京鼎承知识产权代理有限公司 11551 | 代理人: | 田恩涛;柯宏达 |
地址: | 100193 北京市海淀区西北旺东路*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 医疗 数据 患者 画像 相关性 规则 筛选 方法 装置 | ||
1.一种基于医疗大数据的患者画像相关性规则筛选方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:从预先配置的医疗数据库中获取指定时间段内的多个待检验字段所对应的医疗数据;
步骤2:将医疗数据,依据诊断进行分组,提取出每个诊断所对应的治疗项目,并依据预先配置的患者画像相关性规则方法,计算诊断与对应的治疗项目的相关性数值;
所述患者画像相关性规则方法包括:
以每个诊断所对应的治疗项目作为该诊断的就诊特征,以所述就诊特征为分析值,在指定时间段内,所述诊断对应的就诊特征出现的次数与相关性数值成正比;
步骤3:获取待筛选地区所有患者的住院记录,提取每个患者住院过程的诊断和治疗项目;依据步骤2计算的相关性数值,计算每个患者住院的可信值;
所述计算每个患者住院的可信值的方法包括:
提取患者每个治疗项目与诊断的相关性数值,依据所有治疗项目与诊断的相关性数值,获得患者住院过程中的真实性相关数值;
所述依据所有治疗项目与诊断的相关性数值,获得患者住院过程中的真实性相关数值的方法包括:
将所有治疗项目与诊断的相关性数值相加,然后求平均值,以该平均值为患者住院过程中的真实性相关数值;
步骤4:对可信值低于设定值的患者标记为可疑。
2.如权利要求1所述的基于医疗大数据的患者画像相关性规则筛选方法,其特征在于,步骤1中,所述待检验字段包括:年龄、是否医保、诊断、住院天数,以及住院期间的化验、检查、治疗、用药。
3.如权利要求1所述的基于医疗大数据的患者画像相关性规则筛选方法,其特征在于,所述医疗数据库通过如下方式创建:
采集各医疗数据中的基础数据和业务数据,并基于数据模型对上述各字段内容执行相应填充;其中,所述基础数据包括:机构信息,医护人员信息,诊断信息,医疗服务项目,医疗服务价格,所述业务数据包括:患者人员信息,就诊信息,收费明细,处方信息,医嘱信息。
4.如权利要求1所述的基于医疗大数据的患者画像相关性规则筛选方法,其特征在于,在步骤4之后还包括:
将可疑患者依据可信值进从小到大进行排序,并输出排序结果。
5.一种基于大数据的医疗数据检测装置,其特征在于,包括:
获取单元:用于从医疗数据库中获取指定时间段内的多个待检测字段所对应的医疗数据;将医疗数据,依据诊断进行分组,提取出每个诊断所对应的治疗项目;
确定单元:用于根据预先配置的患者画像相关性规则脚本,计算诊断与对应的治疗项目的相关性数值;分析待筛选地区每个患者住院的可信值;
所述患者画像相关性规则的脚本包括:
以每个诊断所对应的治疗项目作为该诊断的就诊特征,以所述就诊特征为分析值,在指定时间段内,所述诊断对应的就诊特征出现的次数与相关性数值成正比;
所述计算诊断与对应的治疗项目的相关性数值;分析待筛选地区每个患者住院的可信值的方法包括:
提取患者每个治疗项目与诊断的相关性数值,依据所有治疗项目与诊断的相关性数值,获得患者住院过程中的真实性相关数值;
所述依据所有治疗项目与诊断的相关性数值,获得患者住院过程中的真实性相关数值的方法包括:
将所有治疗项目与诊断的相关性数值相加,然后求平均值,以该平均值为患者住院过程中的真实性相关数值;
检测单元:用于将可信值低于设定值的患者标记为可疑,并将可疑患者依据可信值进行排序,并输出排序结果。
6.如权利要求5所述的基于大数据的医疗数据检测装置,其特征在于,还包括人工审核模块,用于对可疑患者进行人工审核。
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