CN109411071A - 一种基于topsis和综合指数算法评价分析医疗质量的方法 - Google Patents

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殷火贵
黄岸雄
宋彦杰
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Abstract

本发明提供了一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法，包括如下步骤：步骤1：获取用于评价的基础信息数据，步骤2：对获取的评价单元的基础数据进行预处理，步骤3：依据设定的编规则对可编辑的字符数据进行编辑，并提取特征字段；步骤4：按照特征字段提取相同的指标的数据进行统一归化，步骤5：按照TOPSIS算法和综合指数算法分别进行计算;步骤6：对获取算法集合以对应算法路径规则的集合按照运算路径进行排序;步骤7：数据处理模块按照排序和对应一算法集对输入的数据进行解码，对数据进行指标运算和综合评价运算；步骤8：提取综合评价数据，对符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的进行评价显示，生成评价表单。

Description

一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法
技术领域
本发明属于计算机技术领域，涉及医疗质量评价方法，具体涉及一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法。
背景技术
医疗质量评价是评价管理医院的一个重要的指标，主要是指医疗发服务的及时性、有效性和安全性，其优劣由很多因素、多指数所决定，可直接客观反应医院的医疗工作质量，现有的评价方法均采用综合指数法进行统计分析，其主要是利用大量的数据进行统计，分析其主要指标，其需要人工完成，工作量大，不利于普及。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的是提供了一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法。
本发明采用的技术方案为：
一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法，包括如下步骤：
步骤1：获取用于评价的基础信息数据，对基础数据进行噪声处理，按照基础信息数据的来源进行分类存储；
步骤2：对获取的评价单元的基础数据进行预处理，得到符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据，并得到符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据的可编辑的字符数据，对于无法包含的数据进行舍弃；
步骤3：依据设定的编规则对可编辑的字符数据进行编辑，并提取特征字段；
步骤4：按照特征字段提取相同的指标的数据再进行标准化处理，并对同一指标进行统一归化，
步骤5：按照TOPSIS算法和综合指数算法分别进行计算，获取算法集合以及对应算法路径规则的集合；
步骤6：对获取算法集合以对应算法路径规则的集合按照运算路径进行排序，其中，每一路径对应一算法集；
步骤7：数据处理模块按照排序和对应一算法集对输入的数据进行解码，对数据进行指标运算和综合评价运算；
步骤8：提取综合评价数据，对符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的进行评价显示，生成评价表单。
进一步地，所述用于评价的基础数据包括病理检查与临床诊断符合率、放射与病理诊断符合率、门诊与出院诊断符合率、检查阳性率、检验阳性率、手术前诊断与术后病历诊断、每日接诊率、好评和投诉率以及医疗事故率。
进一步地，所述符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据包括利用关键词、上传路径以及用于评价的基础数据任一种或者任多种方式找到的数据。
进一步地，还包括综合对比模块，对不同特征的数据生成评价表单进行多项组合按照时间变化生成趋势图，进行综合对比。
进一步地，所述运算路径进行排序的方法为：
对按照优先顺序进行排序的算法集合以及对应算法路径规则的集合按照是否与原病例相同、相似、多一项不同诊断、多两项不同诊断、……、多N项不同诊断的顺序进行对比，比对最少的集合为最佳的集合，按照是否最佳的顺序依次排列。
进一步地，所述TOPSIS算法公式为：
=
其中，n为多少个评价对象，m为指标个数，R为评价指标的秩，i为第i个对象，j为第j个指标。
进一步地，所述综合指数算法公式为：
=
其中，n为多少个评价对象，m为指标个数，Y为同类指标相乘、异类指标相加的指标值，i为第i个对象，j为第j个指标。
本发明的有益效果为：本发明通过利用主要指标进行自动评价，其主要将医院中的各个科室的电子病例数据进行采集，按照类别进行分类，然后依据综合指标和TOPSIS算法进行自动计算，综合指标可以直观的通过生成的图标显示评价的结果，TOPSIS算法依据多因素对综合指标算法进行补充，两者结合可更全面、更安全、更准确的获取医疗质量评价。
说明书附图
以下结合附图对本发明进行详细的说明。
图1为本发明的方法原理图。
图2为本发明的方法流程图。
具体实施例
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，在此本发明的示意性实施例以及说明用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
参照图1，一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法，包括如下步骤：
步骤1：获取用于评价的基础信息数据，对基础数据进行噪声处理，按照基础信息数据的来源进行分类存储；
步骤2：对获取的评价单元的基础数据进行预处理，得到符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据，并得到符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据的可编辑的字符数据，对于无法包含的数据进行舍弃；
步骤3：依据设定的编规则对可编辑的字符数据进行编辑，并提取特征字段；
步骤4：按照特征字段提取相同的指标的数据再进行标准化处理，并对同一指标进行统一归化，
步骤5：按照TOPSIS算法和综合指数算法分别进行计算，获取算法集合以及对应算法路径规则的集合；
步骤6：对获取算法集合以对应算法路径规则的集合按照运算路径进行排序，其中，每一路径对应一算法集；
步骤7：数据处理模块按照排序和对应一算法集对输入的数据进行解码，对数据进行指标运算和综合评价运算；
步骤8：提取综合评价数据，对符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的进行评价显示，生成评价表单。
进一步地，所述用于评价的基础数据包括病理检查与临床诊断符合率、放射与病理诊断符合率、门诊与出院诊断符合率、检查阳性率、检验阳性率、手术前诊断与术后病历诊断、每日接诊率、好评和投诉率以及医疗事故率。
进一步地，所述符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据包括利用关键词、上传路径以及用于评价的基础数据任一种或者任多种方式找到的数据。
进一步地，还包括综合对比模块，对不同特征的数据生成评价表单进行多项组合按照时间变化生成趋势图，进行综合对比。
进一步地，所述运算路径进行排序的方法为：
对按照优先顺序进行排序的算法集合以及对应算法路径规则的集合按照是否与原病例相同、相似、多一项不同诊断、多两项不同诊断、……、多N项不同诊断的顺序进行对比，比对最少的集合为最佳的集合，按照是否最佳的顺序依次排列。
进一步地，所述TOPSIS算法公式为：
=
其中，n为多少个评价对象，m为指标个数，R为评价指标的秩，i为第i个对象，j为第j个指标。
进一步地，所述综合指数算法公式为：
=
其中，n为多少个评价对象，m为指标个数，Y为同类指标相乘、异类指标相加的指标值，i为第i个对象，j为第j个指标。
参照表1，表1为本发明实施例中提供的某医院采集的2012年至2017的主《医院工作统计报表》，数据真实、可靠。选取其中具有代表性、能反映医疗质量的3个维度共9项指标。工作量指标包括门急诊人次(X1)、出院人数(X2)和手术人次(X3);工作效率指标包括病床周转次数(X4)、病床使用率(X5)和患者平均住院日(X6);诊疗质量指标包括治愈率(X7)、好转率(X8)和病死率(X9)。
通过上述个指标的的得到的最优值和最劣值，可以得到最优的方案和最劣的方案，对按照优先顺序进行排序的算法集合以及对应算法路径规则的集合按照是否与原病例相同、相似、多一项不同诊断、多两项不同诊断、……、多N项不同诊断的顺序进行对比，比对最少的集合为最佳的集合，按照是否最佳的顺序依次排列，生成评价的表单，本发明通过利用主要指标进行自动评价，其主要将医院中的各个科室的电子病例数据进行采集，按照类别进行分类，然后依据综合指标和TOPSIS算法进行自动计算，综合指标可以直观的通过生成的图标显示评价的结果，TOPSIS算法依据多因素对综合指标算法进行补充，两者结合可更全面、更安全、更准确的获取医疗质量评价。
以上对本发明实施例所公开的技术方案进行了详细介绍，本文中应用了具体实施例对本发明实施例的原理以及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只适用于帮助理解本发明实施例的原理；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例，在具体实施方式以及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (7)

1.一种基于TOPSIS和综合指数算法评价分析医疗质量的方法，包括如下步骤：
步骤1：获取用于评价的基础信息数据，对基础数据进行噪声处理，按照基础信息数据的来源进行分类存储；
步骤2：对获取的评价单元的基础数据进行预处理，得到符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据，并得到符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据的可编辑的字符数据，对于无法包含的数据进行舍弃；
步骤3：依据设定的编规则对可编辑的字符数据进行编辑，并提取特征字段；
步骤4：按照特征字段提取相同的指标的数据再进行标准化处理，并对同一指标进行统一归化，
步骤5：按照TOPSIS算法和综合指数算法分别进行计算，获取算法集合以及对应算法路径规则的集合；
步骤6：对获取算法集合以对应算法路径规则的集合按照运算路径进行排序，其中，每一路径对应一算法集；
步骤7：数据处理模块按照排序和对应一算法集对输入的数据进行解码，对数据进行指标运算和综合评价运算；
步骤8：提取综合评价数据，对符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的进行评价显示，生成评价表单。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用于评价的基础数据包括病理检查与临床诊断符合率、放射与病理诊断符合率、门诊与出院诊断符合率、检查阳性率、检验阳性率、手术前诊断与术后病历诊断、每日接诊率、好评和投诉率以及医疗事故率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述符合同一特征的数据或者至少包含同一特征的数据包括利用关键词、上传路径以及用于评价的基础数据任一种或者任多种方式找到的数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括综合对比模块，对不同特征的数据生成评价表单进行多项组合按照时间变化生成趋势图，进行综合对比。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运算路径进行排序的方法为：
对按照优先顺序进行排序的算法集合以及对应算法路径规则的集合按照是否与原病例相同、相似、多一项不同诊断、多两项不同诊断、……、多N项不同诊断的顺序进行对比，比对最少的集合为最佳的集合，按照是否最佳的顺序依次排列。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述TOPSIS算法公式为：
=
其中，n为多少个评价对象，m为指标个数，R为评价指标的秩，i为第i个对象，j为第j个指标。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述综合指数算法公式为：
=
其中，n为多少个评价对象，m为指标个数，Y为同类指标相乘、异类指标相加的指标值，i为第i个对象，j为第j个指标。
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