CN107424105B - 医疗影像设备漏费智能管理系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种医疗影像设备漏费智能管理系统及方法，该系统包括与医疗影像设备相连的数据采集子系统、与所述数据采集子系统连接的云端分析子系统，以及与所述云端分析子系统相连的管理子系统。本发明方案只需安装一个数据采集盒就能满足整个医院的所有医疗影像设备防漏费管理的需求，整体成本不到现有技术中其他方案的1/10，且利用设备工作日志来统计设备的使用详细记录，数据来源直接，结果精准，而且不以切断电源或者信号的方式限制设备的运行，所以不会降低设备的可靠性。

Description

医疗影像设备漏费智能管理系统及方法

技术领域

本发明涉及医疗设备管理领域，特别涉及到一种医疗影像设备漏费智能管理系统及其管理方法。

背景技术

随着医疗影像设备在医院的普及，病人或者技师绕开医院的缴费系统而私下检查的漏费现象也越来越严重，这种不合规的现象影响了医院的收入，也为医疗影像设备的正常使用带来安全隐患。医院存在强烈的需要来解决此问题。

已有众多为解决医疗影像设备使用中的漏费问题而形成的方法，主要有三种类型：

第一种是通过在设备上增加额外的缴费验证环节，如CN1296243，主要方案为发给病人IC卡，使用该IC卡来判断是否缴费，并控制医疗设备电源通断以确定是否可以使用设备进行检查，其缺点在于带电切断设备电源降低设备寿命，IC卡读卡环节降低检查效率，并且每台设备配备身份验证装置和控制装置成本高；CN1414512，主要方案为通过读卡器或用于代码验证收费的键盘再加上指纹对比来对缴费状况进行判断，其缺点在于读卡、键盘输入和指纹识别验证环节降低检查效率，并且每台设备配备身份验证装置和控制装置成本高；CN1735031，主要方案为技师在漏费控制器输入患者的收费凭证号码，与医院缴费数据库对比来判断是否缴费，并且根据判断结果切断电源或信号线来控制检查，其缺点在于带电切断设备电源降低设备寿命，输入患者收费凭证号码环节降低检查效率，并且每台设备配备身份验证装置和控制装置成本高；CN201780617U，主要方案为通过触摸屏患者缴费信息，并根据判断结果控制医疗设备的部件或电源信号通断，其缺点在于带电切断信号或者电源降低设备寿命，并且每台设备配备传感器和控制装置成本；CN204229502U，主要方案为使用身份证读卡器，通过设在漏费控制器上的报警器来提醒，其缺点在于身份证读卡环节降低检查效率，并且每台设备配备身份验证装置和控制装置成本高；CN105069310，主要方案为通过读卡器，条码扫描器获取患者信息，与医院缴费信息对比，根据判断结果控制医疗设备显示器和医疗设备主机的通断，其缺点在于带电切断显示器信号线降低设备寿命，读卡扫码环节降低检查效率，并且每台设备配备身份验证装置和控制装置成本高。

第二种是通过从检查图像中提取扫描信息，再与医院收费数据对比，如CN105069308，主要方案为监控装置采集设备图像，提取信息与医院信息对比，通过监控装置对医疗设备进行分部件、分项目的细化控制，其缺点在于每台设备配备监控装置成本高，技师在漏费扫描后删除图像导致统计结果不准确，并且图像数据大，传输的时候对网络要求比较高，会对医院网络和医疗设备造成较大压力。

第三种是通过传感器监测患者使用人次，再与医院收费数据对比，如”医疗设备漏费控制系统的信号采集方法及其实现”，《现代电子技术》,2006,29(20):127-129，其缺点在于在一次检查过程中由于患者身体不适或者技师操作原因多次触发传感器导致统计准确性低，并且每台设备配备传感器成本高。

综上可见，现有方案都存在成本高，降低设备使用寿命，降低设备使用效率或者准确性不高等缺点，亟需一种低成本化、准确性高且不影响医疗影像设备的可靠性和使用效率的漏费智能管理系统。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种医疗影像设备漏费智能管理系统，包括与医疗影像设备相连的数据采集子系统、与所述数据采集子系统连接的云端分析子系统，以及与所述云端分析子系统相连的管理子系统。数据采集子系统用于从设备获取设备日志信息上传到云端分析子系统或存储到云端服务器，云端分析子系统用于根据上传或存储的设备日志信息对相应的设备的应缴费用进行计算，并将计算结果输出至管理子系统，管理子系统输出显示应缴费信息，以供用户查询。

在本发明的一个实施方案中，所述数据采集子系统从医疗影像设备获取日志信息。

在本发明的一个实施方案中，所述日志信息为每次扫描检查相关的信息，包括但不限于病人ID，检查日期，检查开始时间，检查结束时间，检查部位，检查序列，检查项目等。

在本发明的一个实施方案中，所述云端分析子系统包括解析模块、自动修正模块和收费计算模块。

在本发明的一个实施方案中，所述云端分析子系统为自适应云端分析子系统。

在本发明的一个实施方案中，所述的医疗影像设备包括但不限于CT，磁共振，X光机，超声系统，并且可以为来自相同或不同厂家的设备。

在本发明的一个实施方案中，所述解析模块包括日志特征数据库、日志特征匹配子模块和日志特征收集学习子模块。

本发明的一个实施方案中，所述的数据采集子系统对医院医疗影像设备主机进行访问，从记录设备扫描操作信息的日志文件中获取设备的日志信息，同时将这些信息发送到云端分析子系统，优选自适应云端分析子系统。其中，所述的访问方式优选为通过医院内部局域网访问所有设备主机。进一步地，可以通过直接和设备的网络接口连接来访问设备主机；所述日志信息来自于包含设备扫描操作信息的日志文件。所述信息的发送方式可以是通过医院内外网防火墙、所述数据采集子系统自带的3G/4G模块或者本领域已知的其他方式；优选的发送方式为经过医院的内外网防火墙，再由医院外网发送到所述自适应云端分析子系统。

在本发明的一个实施方案中，所述云端分析子系统将所述数据采集子系统上传的日志信息存储下来，通过解析模块提取出与每次扫描检查相关的信息，再通过收费计算模块，计算出每台设备每天的应缴费信息。所述扫描检查相关的信息包括但不限于病人ID，检查日期，检查开始时间，检查结束时间，检查部位，检查序列和检查项目等。所述的应缴费信息包括但不限于：每次检查的病人ID，检查日期，检查时间，应收费金额，检查部位。

所述的解析模块包括日志特征数据库、日志特征匹配子模块和日志特征收集学习子模块。所述日志特征匹配子模块根据日志特征数据库提供的关键词从设备日志中提取出每次检查的相关信息。

所述日志特征数据库提供的关键词包括但不限于病人ID关键词、检查日期关键词、检查开始时间关键词、检查结束时间关键词、检查部位关键词、检查序列关键词、检查项目关键词。对于不同厂家，不同设备，所述同一种关键词可能会有不同的日志表达方式，在本发明优选的实施例中，本发明所述的自适应云端分析子系统针对这些不同的关键词表达方式进行自适应，本领域技术人员能够了解，所述自适应过程为根据接入设备的类型自动选取与之相适应的日志特征数据来进行日志信息的提取和后续分析。

所述日志特征收集学习子模块实现设备特征数据的收集和学习，其中，设备特征数据的收集是指通过接收管理子系统提供的用户页面输入的方式或网页抓取的方式等，获取与各个设备相关的特征数据，并将获取的特征数据存储到日志特征数据库中，学习则是指基于大数据分析，对设备的特征数据进行自动归类等。收集的设备特征数据来源包括但不限于日志特征数据库、设备操作技师经验输入和设备维修技师等专业人员的经验输入。

所述的收费计算模块包含检查价格数据库，费用计算子模块和价格数据收集子模块。

所述费用计算子模块根据解析模块输出的日志特征数据，例如检查部位、检查序列和检查项目等，并结合检查价格数据库中相应医院的价格数据，计算出设备每天的应缴费信息。

上述价格数据收集子模块实现各医院检查价格的收集，即通过接收管理子系统提供的用户界面输入的方式或通过价格数据收集子模块根据现有技术实现的主动抓取的方式，获取来自各个医疗服务机构的收费标准，并存储到检查价格数据库中。收集的检查价格数据来源包括但不限于各个医院收费标准表，各地医疗机构收费标准公示表。

在其他实施例中，数据采集子系统还获取对应设备的实际缴费信息上传到云端分析子系统或存储到云端服务器，云端分析子系统还获取上传或存储的设备的实际缴费信息，并根据计算出的应缴费信息和实际缴费信息进行比较分析，将比较结果输出给管理子系统，管理子系统输出显示比较分析结果，以供用户查询。

在本发明的一个实施方式中，所述的数据采集子系统可以与医院HIS(hospitalinformation system，医院信息系统)系统等相连，获取病人的实缴费信息，同时将这些信息发送到云端分析子系统。其中，所述的实缴费信息包括但不限于：病人ID，缴费金额，缴费日期，检查部位，计划检查日期。所述发送方式可以是通过医院内外网防火墙、所述数据采集子系统自带的3G/4G模块或者本领域已知的其他方式；优选的发送方式为经过医院的内外网防火墙，再由医院外网发送到云端分析子系统。在该实施方式中，由于不同医院HIS系统的实缴费信息的表达方式不同，云端分析子系统的解析模块还需要根据不同医院的关键词和关键词表达方式对数据采集子系统上传的实缴费信息进行解析，以提取出从不同医院采集到的实缴费信息发送给云端分析子系统进行分析比较。其中，解析模块对实缴费信息的解析，即根据不同医院的关键词和关键词表达方式提取数据采集子系统上传的实缴费信息的实现方式，可以参照解析模块提取设备日志信息的实现方式。

另外，在一些实施方式中，实缴费信息也可以通过管理子系统提供的用户界面进行输入，以由管理子系统发送给云端分析子系统，云端分析子系统接收到管理子系统发送的实缴费信息后，根据实缴费信息中的病人ID和设备信息获取相对应的计算出的应缴费信息进行比较分析，并将比较结果返回给管理子系统进行显示。

在本发明的一个实施方案中，云端分析子系统的自动修正模块对所述收费计算模块计算得到应缴费信息进行修正，得到修正后应缴费信息。

在本发明的一个实施方案中，所述的修正后应缴费信息是剔除非漏费原因的统计误差之后的信息，所述误差包括但不限于：1.重复检查误差，在医学影像检查过程中，存在一定的检查失败概率(病人身体不适；或者检查失败，原因包括但不限于病人在检查过程中意外移动，设备突发异常，操作技师操作失误等)，当检查失败出现的时候，需要对该病人失败的检查部位重新检查；2.特定检查序列误差，某些医院会对特定组合的扫描序列做特别定价，即当两个特定的扫描序列同时出现时只收其中一个扫描序列的费用，等。

在本发明的一个实施方案中，所述自动修正模块包括重复检查误差修正子模块和特定检查序列修正子模块。

所述重复检查误差修正子模块，通过检索所述收费计算模块输出的应缴费信息，剔除同一个病人ID的重复检查部位，从而实现重复检查自动修正。

所述特定检查序列修正子模块包含特定序列规则数据库和特定检查序列修正算法。特定序列规则数据库包含特定检查序列的特征和相应的修正规则。特定检查序列修正算法从特定序列规则数据库中提取特定的检查序列组合，匹配解析模块输出的应缴费信息，然后根据相应的修正规则完成修正。上述特定序列规则数据库中的内容来源包括但不限于医院特定的特定检查序列规则。

同时，上述所述的云端分析子系统将所述解析模块获取的由数据采集子系统采集的实缴费信息或由管理子系统发送来的实缴费信息和修正后应缴费信息对比，分析两者的差异，并将结果发送到管理子系统。

在本发明的另一方面，提供一种医疗影像设备漏费智能管理方法，主要包括以下步骤，

步骤一：数据采集子系统对所有设备主机进行访问，获取设备的日志信息，同时将这些信息发送到云端分析子系统；

步骤二：所述云端分析子系统将所述数据采集子系统上传的日志信息存储下来，通过解析模块提取出与每次扫描检查相关的信息，再通过收费计算模块，计算出每台设备每天的应缴费信息，并通过自动修正模块修正得到修正后应缴费信息。

步骤三：将步骤二得到的所述修正后应缴费信息与病人实缴费信息进行比较，检查漏费情况，并将漏费情况提供给管理子系统。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，其中所述日志信息包括但不限于病人ID，检查日期，检查开始时间，检查结束时间，检查部位，检查序列，检查项目等。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，其中所述云端分析子系统包括解析模块、自动修正模块和收费计算模块。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，其中所述云端分析子系统为自适应云端分析子系统。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，所述的医疗影像设备为包括但不限于CT、磁共振、X光机和超声系统等的一种或多种，所述设备可以是一台或多台，并且可以为来自相同或不同厂家的设备。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，其中步骤二中解析模块提取与每次扫描检查相关信息的步骤由日志特征数据库，日志特征匹配子模块和日志特征收集学习子模块来完成。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，其中步骤三中的病人实缴费信息可以是通过数据采集子系统与医院HIS信息管理系统相连，从医院的HIS系统采集并上传到云端，也可以是通过管理子系统提供的用户界面进行人工输入并由管理子系统发送给云端分析子系统。在由数据采集子系统从不同医院的HIS系统进行采集的实施例中，由于不同医院的关键词表达方式会出现差异化，云端分析子系统进行应缴费信息与实缴费信息的比较分析时，则需要首先由云端分析子系统的解析模块对数据采集子系统上传的实缴费信息进行解析，以提取出实缴费信息，之后再由云端分析子系统对应缴费信息与实缴费信息的差异进行比较，并将比较结果输出该管理子系统。其中，当实缴费信息由数据采集子系统从医院的HIS系统采集时，解析模块根据医院的HIS系统类型从特征数据库提取关键词，并根据关键词从数据采集子系统上传的实缴费信息中提取出相应的实缴费信息，这个实现过程，可以参照设备日志信息的解析。而当由管理子系统发送时，云端分析子系统则根据管理子系统发送的实缴费信息获取计算出的相应的应缴费信息进行分析比较，并将比较结果返回给管理子系统。

本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理方法，其中所述自动修正模块包括重复检查误差修正子模块和特定检查序列修正子模块。

本发明的医疗影像设备漏费智能管理系统或管理方法，其中所述的管理子系统是提供给医院管理者一个集中管理设备实缴费信息与应缴费信息的平台，包括但不限于在管理者电脑上的网页或者在管理者手机上的APP显示，显示的形式包括但不限于文字，数字，图表和报告。

本发明的医疗影像设备漏费智能管理系统或方法的优点在于：

成本低：本发明方案只需安装一个数据采集盒就能满足整个医院的所有医疗影像设备防漏费管理的需求，整体成本不到现有技术中其他方案的1/10。

不降低设备使用效率：由于其不增加任何扫描事前验证流程(比如身份证/IC卡验证)，所以本发明方案不会降低设备使用科室的检查效率。

安装方便：本发明只需将数据采集盒安装于漏费管理人员办公室，利用医院内网等远程监控设备，无需到每台设备的使用现场安装，节约了时间，同时由于无需到使用设备科室现场安装，避免设备使用科室的反感。

结果准确：由于本发明方案是利用设备工作日志来统计设备的使用详细记录，数据来源直接，结果精准。

可靠性高：由于本发明方案不以切断电源或者信号的方式限制设备的运行，所以不会降低设备的可靠性。同时本发明方案采用互联网远程监控方式，技术成熟，自身可靠性很高。

本发明的自适应云端分析子系统可以针对不同厂家、不同设备的不同日志信息以及不同类型的HIS系统进行自适应，实现在一个管理系统中同时针对多厂家多种医疗影像设备的漏费智能管理。

附图说明

图1为本发明一种实施方式的医疗影像设备漏费智能管理系统示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的技术方案，并使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的说明，但本领域技术人员理解，下述具体实施方式并不构成对本发明的限制。

图1为本发明的一种医疗影像设备漏费智能管理系统示意图，其中包括与医疗影像设备相连的数据采集子系统10、与所述数据采集子系统连接的自适应云端分析子系统11，以及与所述自适应云端分析子系统相连的管理子系统12。管理子系统12主要用于进行信息录入和状态监控，提供信息录入和状态监控的方式。信息录入例如可以包括录入设备信息，包括本发明的系统接入的各个设备的设备序列号、设备类型、设备特征数据等；例如还可以包括录入价格信息，包括医院ID、检查项目、检查部位、检查序列、检查价格等。状态监控例如包括为用户提供设备连接状态显示信息和数据采集子系统的工作状态信息等。管理子系统提供设备连接状态显示信息可以是通过心跳包的方式获取在线的设备，并输出在线的设备信息和统计输出设备在线率。同样地，管理子系统提供数据采集子系统的工作状态信息可以是通过心跳包的方式获取在线的数据采集子系统(例如数据采集盒)，并输出在线的数据采集子系统的信息和统计输出数据采集子系统的在线率。

数据采集子系统10与医院内部局域网相连，通过医院内部局域网依次对多个设备主机(例如图中的CT设备、MR设备、XR设备、U/S设备等)进行访问，获取设备的日志信息，同时将这些信息通过数据采集子系统自带的3G/4G模块，经过数据采集子系统内部的防火墙将数据上传到云端分析子系统所在的云端服务器。在本实施例中，设置有两个数据采集子系统，即第一数据采集子系统10和第二数据采集子系统13，其中，第二数据采集子系统13作为第一个数据采集子系统10失效时的备份。数据采集子系统例如可以是现有技术中的能够实现数据采集的数据采集盒。在使用时，首先要将数据采集子系统通过医院内部局域网连接到相应的设备主机，之后要进行设备注册(例如通过管理子系统提供的设备管理界面，由实施人员进行输入，之后由管理子系统接收输入的信息进行存储)，即将连接到数据采集子系统的设备主机通过数据采集子系统的ID编号和设备主机的序列号(在注册时生成的用于标识设备主机的唯一编号)进行关联绑定，并将关联绑定的信息作为数据记录进行存储，例如存储在数据库中。其中，数据记录中包括有数据采集子系统的ID、对应的连接到该数据采集子系统的设备主机的ID、设备类型、设备的IP地址、设备日志文件的获取路径等。之后，数据采集子系统通过轮询的方式依次获取其连接的设备主机的ID，并根据设备主机的设备地址和设备日志文件的获取路径采集设备日志，并将设备类型和设备日志文件上传到自适应云端分析子系统11。

自适应云端分析子系统11包含三大模块，分别为解析模块111、收费计算模块112和自动修正模块113。解析模块111包含日志特征数据库、日志特征匹配子模块和日志特征收集学习子模块。日志特征数据库中存储有设备类型信息数据，包括了整个系统已注册的设备类型以及各设备类型对应的日志特征数据(即该类型的设备对关键词的表达方式)。自适应云端分析子系统11将数据采集子系统10上传的日志信息存储下来，通过解析模块111根据设备类型选取对应的日志特征数据，并根据选取的日志特征数据从设备日志信息中提取出与每次扫描检查相关的信息，再通过收费计算模块112，计算出每台设备每天的应缴费信息。自动修正模块113对得到的应缴费信息进行修正，得到修正后应缴费信息。在自适应云端分析子系统的解析模块中，具体地，日志特征匹配子模块根据日志特征数据库提供的关键词和当前设备类型对应的日志特征数据从设备日志中提取出每次检查的相关信息；日志特征收集学习子模块实现设备特征数据的收集和学习，在本实施例中，日志特征收集学习子模块实现多个厂家多种设备数据特征的收集和学习。收费计算模块包含检查价格数据库、费用计算子模块和价格数据收集子模块，具体地，收费计算模块112根据解析模块111输出的日志特征数据，例如检查部位、检查序列和检查项目等信息，并结合检查价格数据库中相应医院的价格数据，计算出设备每天的应缴费信息；其中所述价格数据收集子模块实现各医院检查价格的收集。自动修正模块113包括重复检查误差修正子模块和特定检查序列修正子模块，具体地，重复检查误差修正子模块通过检索解析模块111输出的应缴费信息，剔除同一个病人ID的重复检查部位，实现重复检查自动修正；特定检查序列修正子模块包含特定序列规则数据库和特定检查序列修正算法，特定序列规则数据库包含特定检查序列的特征和相应的修正规则。特定检查序列修正算法从特定序列规则数据库中提取特定的检查序列组合，匹配解析模块输出的应缴费信息，然后根据相应的修正规则完成修正，得到修正后应缴费信息。例如，以某医院的核磁共振的扫描计费的特定检查序列的计费方式为例，当该医院规定当一个病人同时做Dyn扫描和OAx T2Flair扫描时，只按价格最高的其中一个序列收费，那么，本发明实施例中，管理子系统获取该医院的相应特定检查序列的相关信息，将特定检查序列和相应的修正规则存储到特定序列规则数据库中，该例中，存储的内容为特定检查序列分别为Dyn和OAx T2Flair，修正规则为只计收费最高的其中一项的费用，那么，特定检查序列修正子模块在进行修正时，首先根据检查序列查询到两个序列的关系和修正规则，然后根据修正规则获取两个扫描对应的费用，例如Dyn(预存的特定的扫描序列的名称)的扫描费用是1143元，OAx T2Flair的扫描费用是750元，则根据修正规则当一个病人同时做Dyn扫描和OAx T2Flair扫描时，所收的费用是1143元。

在本实施例中，数据采集子系统10与医院HIS系统相连，获取病人的实缴费信息，这个过程可以通过现有技术实现，例如数据采集子系统10可以通过DICOM协议与医院HIS系统相连，并根据相应协议从医院HIS系统获取病人的实缴费信息，并将医院的HIS系统类型和获取的实缴费信息上传到云端。在本实施例中，与设备日志的自适应解析相同，日志特征数据库还存储有医院HIS系统类型信息数据，包括了整个系统已连接的HIS系统类型以及各HIS系统类型对应的特征数据(即该类型的HIS系统对关键词的表达方式)，自适应云端分析子系统的解析模块根据数据采集子系统上传的医院HIS系统的类型，从日志特征数据库获取对应的特征数据，并根据特征数据从实缴费信息中提取出每个设备的对应病人的实缴费信息，之后，云端分析子系统将解析模块提取出的实缴费信息和修正后应缴费信息对比，分析两者的差异，并将结果发送到管理子系统。

以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种医疗影像设备漏费智能管理系统，包括与医疗影像设备相连的数据采集子系统、与所述数据采集子系统连接的云端分析子系统，以及与所述云端分析子系统相连的管理子系统；

其中所述数据采集子系统用于从记录有设备扫描操作信息的日志文件中获取医疗影像设备的日志信息输出至所述云端分析子系统；

所述云端分析子系统用于根据所述日志信息计算相应设备的应缴费信息，并将所述应缴费信息与获取的对应的实际缴费信息进行分析比较，输出比较结果至所述管理子系统进行展示；

其中，所述数据采集子系统仅安装于漏费管理人员处，其通过医院内部局域网连接到相应的医疗影像设备主机，且与数据采集子系统相连的医疗影像设备主机均通过进行设备注册与数据采集子系统进行关联绑定，以使得数据采集子系统能够通过轮询的方式依次获取其连接的设备主机的ID，并根据设备主机的设备地址和设备日志文件的获取路径采集设备日志，并将设备类型和设备日志文件上传到所述云端分析子系统；设备注册是指将连接到数据采集子系统的医疗影像设备主机通过数据采集子系统的ID编号和设备主机的序列号进行关联绑定，并将关联绑定的信息作为数据记录进行存储，所述数据记录中包括有数据采集子系统的ID、对应的连接到该数据采集子系统的设备主机的ID、设备类型、设备的IP地址、设备日志文件的获取路径，所述设备主机的序列号是在注册时生成的用于标识设备主机的唯一编号；

所述云端分析子系统包括

用于根据所述日志信息提取出与每次扫描检查相关的信息的解析模块；

用于根据提取出的与每次扫描检查相关的信息计算出每台设备每天的应缴费信息的收费计算模块；和

用于对所述收费计算模块计算出的应缴费信息进行修正的自动修正模块；

其中所述解析模块包括

日志特征数据库，其中存储有与设备类型相关联的日志特征数据；

日志特征匹配子模块，用于根据相应设备的日志特征数据从所述日志信息中提取与每次扫描检查相关的信息；和

用于进行设备的日志特征数据的收集和学习的日志特征收集学习子模块；

所述自动修正模块包括

用于根据所述解析模块提取的信息进行重复检查剔除以对应缴费信息进行修正的重复检查误差修正子模块；和

用于根据预先设定的特定检查序列组合和修正规则对应缴费信息进行修正的特定检查序列修正子模块。

2.根据权利要求1所述的医疗影像设备漏费智能管理系统，所述日志信息包括每次扫描检查相关的信息，包括病人ID，检查日期，检查开始时间，检查结束时间，检查部位，检查序列和检查项目。

3.根据权利要求1所述的医疗影像设备漏费智能管理系统，其中所述云端分析子系统为自适应云端分析子系统。

4.根据权利要求1所述的医疗影像设备漏费智能管理系统，所述的医疗影像设备为包括CT、磁共振、X光机和超声系统的一种或多种，所述设备可以是一台或多台，并且可以为来自相同或不同厂家的设备。

5.一种医疗影像设备漏费智能管理方法，主要包括以下步骤：

步骤一：数据采集子系统对所有设备主机进行访问，从记录有设备扫描操作信息的日志文件中获取设备的日志信息，同时将这些信息发送到云端分析子系统，其中，所述数据采集子系统仅安装于漏费管理人员处，其通过医院内部局域网连接到相应的医疗影像设备主机，且与数据采集子系统相连的医疗影像设备主机均通过进行设备注册与数据采集子系统进行关联绑定，以使得数据采集子系统能够通过轮询的方式依次获取其连接的设备主机的ID，并根据设备主机的设备地址和设备日志文件的获取路径采集设备日志，并将设备类型和设备日志文件上传到所述云端分析子系统；设备注册是指将连接到数据采集子系统的医疗影像设备主机通过数据采集子系统的ID编号和设备主机的序列号进行关联绑定，并将关联绑定的信息作为数据记录进行存储，所述数据记录中包括有数据采集子系统的ID、对应的连接到该数据采集子系统的设备主机的ID、设备类型、设备的IP地址、设备日志文件的获取路径，所述设备主机的序列号是在注册时生成的用于标识设备主机的唯一编号；

步骤二：云端分析子系统将所述数据采集子系统上传的日志信息存储下来，通过解析模块提取出与每次扫描检查相关的信息，再通过缴费计算模块，计算出每台设备每天的应缴费信息，并通过修正模块修正得到修正后应缴费信息；

步骤三：将步骤二得到的所述修正后应缴费信息与病人实缴费信息进行比较，检查漏费情况，并将漏费情况提供给管理子系统；

其中，所述云端分析子系统包括

用于根据所述日志信息提取出与每次扫描检查相关的信息的解析模块；

用于根据提取出的与每次扫描检查相关的信息计算出每台设备每天的应缴费信息的收费计算模块；和

用于对所述收费计算模块计算出的应缴费信息进行修正的自动修正模块；

所述解析模块包括

日志特征数据库，其中存储有与设备类型相关联的日志特征数据；

日志特征匹配子模块，用于根据相应设备的日志特征数据从所述日志信息中提取与每次扫描检查相关的信息；和

用于进行设备的日志特征数据的收集和学习的日志特征收集学习子模块；

所述自动修正模块包括

用于根据所述解析模块提取的信息进行重复检查剔除以对应缴费信息进行修正的重复检查误差修正子模块；和

用于根据预先设定的特定检查序列组合和修正规则对应缴费信息进行修正的特定检查序列修正子模块。

6.根据权利要求5所述的医疗影像设备漏费智能管理方法，其中所述日志信息包括每次扫描检查相关的信息，包括但不限于病人ID，检查日期，检查开始时间，检查结束时间，检查部位，检查序列和检查项目。

7.根据权利要求5所述的医疗影像设备漏费智能管理方法，其中所述云端分析子系统为自适应云端分析子系统。

8.根据权利要求5-7任一项所述的医疗影像设备漏费智能管理方法，所述的医疗影像设备为包括CT、磁共振、X光机和超声系统的一种或多种，所述设备可以是一台或多台，并且可以为来自相同或不同厂家的设备。

9.根据权利要求8所述的医疗影像设备漏费智能管理方法，其中步骤二中解析模块提取与每次扫描检查相关信息的步骤由日志特征数据库、日志特征匹配子模块和日志特征收集学习子模块来完成。

10.一种云端分析子系统，其特征在于，所述云端分析子系统用于根据获取的医疗影像设备的日志信息计算相应设备的应缴费信息，并将所述应缴费信息与获取的对应的实际缴费信息进行分析比较，输出比较结果进行展示；

其中，所述日志信息是通过与医疗影像设备相连的数据采集子系统从记录有设备扫描操作信息的日志文件中获取得到，所述数据采集子系统仅安装于漏费管理人员处，其通过医院内部局域网连接到相应的医疗影像设备主机，且与数据采集子系统相连的医疗影像设备主机均通过进行设备注册与数据采集子系统进行关联绑定，以使得数据采集子系统能够通过轮询的方式依次获取其连接的设备主机的ID，并根据设备主机的设备地址和设备日志文件的获取路径采集设备日志，并将设备类型和设备日志文件上传到所述云端分析子系统；设备注册是指将连接到数据采集子系统的医疗影像设备主机通过数据采集子系统的ID编号和设备主机的序列号进行关联绑定，并将关联绑定的信息作为数据记录进行存储，所述数据记录中包括有数据采集子系统的ID、对应的连接到该数据采集子系统的设备主机的ID、设备类型、设备的IP地址、设备日志文件的获取路径，所述设备主机的序列号是在注册时生成的用于标识设备主机的唯一编号；

所述云端分析子系统包括

用于根据所述日志信息提取出与每次扫描检查相关的信息的解析模块；

用于根据提取出的与每次扫描检查相关的信息计算出每台设备每天的应缴费信息的收费计算模块；和

用于对所述收费计算模块计算出的应缴费信息进行修正的自动修正模块；

所述解析模块包括

日志特征数据库，其中存储有与设备类型相关联的日志特征数据；

日志特征匹配子模块，用于根据相应设备的日志特征数据从所述日志信息中提取与每次扫描检查相关的信息；和

用于进行设备的日志特征数据的收集和学习的日志特征收集学习子模块；

所述自动修正模块包括

用于根据所述解析模块提取的信息进行重复检查剔除以对应缴费信息进行修正的重复检查误差修正子模块；和

用于根据预先设定的特定检查序列组合和修正规则对应缴费信息进行修正的特定检查序列修正子模块。