CN109411079B - 审核诊疗规则生成方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种审核诊疗规则生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取诊疗审核规则生成需求;从诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;查找与疾病名称对应的诊疗知识拓扑图,诊疗知识图谱基于海量医学数据构建;从诊疗知识拓扑图中查找与审核元素对应的第一诊疗关键字段;获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细;根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则。采用本方法能够审核规则的制定效率。

Description

审核诊疗规则生成方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域,特别是涉及一种审核诊疗规则生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
现在对医保数据、商保数据进行审核时,经常存在对医疗诊疗过程中的过度医疗、过度用药情况进行审核的需求。
由于疾病的种类众多、涉及到的医学知识体系又十分庞杂,在针对上述诊疗审核规则生成需求进行制定审核规则时,一般需要依赖有经验的工作人员查找大量的临床资料、医学典籍来收集诊疗各过程中涉及的医学数据,并对各种医学数据之间的关联性进行分析,需要花费工作人员大量时间,并且审核规则的制定效率非常低。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高审核规则的制定效率的审核诊疗规则生成方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种审核诊疗规则生成方法,所述方法包括:
获取诊疗审核规则生成需求;
从所述诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;
查找与所述疾病名称对应的诊疗知识拓扑图;
从所述诊疗知识拓扑图中查找与所述审核元素对应的第一诊疗关键字段;
获取所述第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据所述第一诊疗关键字段和所述第一医学元素字段生成诊疗审核明细;
根据所述诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
在其中一个实施例中,还包括:
采集诊疗知识数据和医学元素知识数据;
根据所述诊疗知识数据构建诊疗知识库,根据所述医学元素知识数据构建医学元素知识库;
读取所述诊疗知识库中的诊疗知识记录;
从各所述医学元素知识库中查找与所述诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各所述医学元素知识记录分别与所述诊疗知识记录建立关联,并将查找的各所述医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
在其中一个实施例中,所述根据所述诊疗知识数据构建诊疗知识库,包括:
获取预设诊疗关键字段名,从所述诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与所述预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段;
当从各所述知识来源数据中提取到的所述诊疗关键字段不一致时,查找各所述知识来源数据的数据权威等级;
对各所述知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分;
根据所述数据权威等级和所述数据全面性得分计算各所述知识来源数据的数据可信度;
根据从所述数据可信度最高的所述知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据所述诊疗知识记录构建诊疗知识库。
在其中一个实施例中,所述从各所述医学元素知识库中查找与所述诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各所述医学元素知识记录分别与所述诊疗知识记录建立关联,包括:
从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段;
查找所述预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从所述第一医学元素知识库中查找与所述预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录;
获取所述第一医学元素知识记录在所述第一医学元素知识库中的第一元素索引;
将所述第一元素索引与所述第二诊疗关键字段进行关联。
在其中一个实施例中,所述获取所述第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据所述第一诊疗关键字段和所述第一医学元素字段生成诊疗审核明细,包括:
获取所述第一诊疗关键字段关联的第二元素索引;
查找所述第二元素索引对应的第一医学元素字段;
从所述第一医学元素字段中提取与所述第一诊疗关键字段对应的第一审核字段;
当存在与所述第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从所述第二医学元素字段中提取与所述第一医学元素字段对应的第二审核字段;
根据所述第一审核字段和所述第二审核字段生成诊疗审核明细。
在其中一个实施例中,所述根据所述诊疗审核明细生成诊疗审核规则,包括:
对所述诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分;
对等级划分后的所述审核字段进行字段组合;
获取所述字段组合中各所述审核字段的字段等级,并根据所述字段组合中各所述审核字段的字段等级得到组合等级,对所述字段组合添加与所述组合等级对应的审核结果标签;
根据所述字段组合和所述审核结果标签生成诊疗审核规则。
一种审核诊疗规则生成装置,所述装置包括:
需求获取模块,用于获取诊疗审核规则生成需求;
数据提取模块,用于从所述诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;
拓扑图查找模块,用于查找与所述疾病名称对应的诊疗知识拓扑图;
第一字段查找模块,用于从所述诊疗知识拓扑图中查找与所述审核元素对应的第一诊疗关键字段;
审核明细生成模块,用于获取所述第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据所述第一诊疗关键字段和所述第一医学元素字段生成诊疗审核明细;
规则生成模块,用于根据所述诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
在其中一个实施例中,所述装置还包括:
知识数据采集模块,用于采集诊疗知识数据和医学元素知识数据;
知识库构建模块,用于根据所述诊疗知识数据构建诊疗知识库,根据所述医学元素知识数据构建医学元素知识库;
知识记录读取模块,用于读取所述诊疗知识库中的诊疗知识记录;
拓扑图生成模块,用于从各所述医学元素知识库中查找与所述诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各所述医学元素知识记录分别与所述诊疗知识记录建立关联,并将查找的各所述医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
上述审核诊疗规则生成方法、装置、计算机设备和存储介质,当接收审核需求时,根据审核需求中的疾病名称查找对应的预先建立的诊疗知识拓扑图,从诊疗知识拓扑图中查找与审核需求中的审核元素对应的诊疗关键字段,并获取诊疗知识拓扑图中诊疗关键字段关联的医学元素字段,自动从查找到的诊疗关键字段和医学元素字段中提取诊疗审核明细并生成诊疗审核规则,从而可以实现自动查找并收集与审核需求相关的医学数据,并自动化生成审核规则,节省工作人员的时间成本,提高审核规则的制定效率。
附图说明
图1为一个实施例中审核诊疗规则生成方法的应用场景图;
图2为一个实施例中审核诊疗规则生成方法的流程示意图;
图3为一个实施例中诊疗知识拓扑图生成方法的流程示意图;
图4为另一个实施例中知识库数据关联关系示意图;
图5为一个实施例中诊疗知识拓扑图装置的结构框图;
图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以释义本申请,并不用于限定本申请。
本申请提供的审核诊疗规则生成方法,可以应用于如图1所示的应用环境中。其中,终端102通过网络与服务器104进行通信。服务器104接收终端102发送的诊疗审核规则生成需求,从诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素,查找与疾病名称对应的诊疗知识拓扑图,从诊疗知识拓扑图中查找与审核元素对应的第一诊疗关键字段,服务器104获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细,根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则,服务器104将生成的诊疗审核规则返回给终端102。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图2所示,提供了一种审核诊疗规则生成方法,以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明,包括以下步骤:
步骤210,获取诊疗审核规则生成需求。
诊疗审核需求为对患者诊断治疗过程中的治疗手段、治疗方法是否合规、适当进行评判的审核需求。如对医生对患者是否过度用药、过度手术治疗,对医保、商保中的不合理医疗报销等进行审核的需求。用户可以向终端输入对某种疾病的某项或某些诊疗过程中的诊疗元素进行审核的需求,终端根据用户输入的审核需求生成诊疗审核规则生成需求,将诊疗审核规则生成需求发送给服务器,服务器接收终端发送的诊疗审核规则生成需求。
步骤220,从诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素。
服务器从接收的诊疗审核规则生成需求中提取出疾病名称和审核元素。标准疾病名称可以参照ICD疾病标准分类制定,当提取出的疾病名称为非标准疾病名称时,服务器可以从疾病名称字典表中查找与疾病名称匹配的标准疾病名称,将疾病名称进行标准化处理。
审核要素为需要审核的疾病的诊疗过程中涉及的诊疗元素,如药品、手术、医学检验、使用材料等,对每一大类诊疗元素又可进一步细分,如医学检验可以细分为诊前检验、诊中评估检验和诊后监测检验,使用材料可以细分为手术用材料、检验用材料等。
步骤230,查找与疾病名称对应的诊疗知识拓扑图。
诊疗知识拓扑图为以疾病诊疗过程中涉及的诊疗知识数据为主线的知识图谱,诊疗知识数据可以包括多个第一诊疗关键字段,第一诊疗关键字段为诊疗的各个过程所涉及的诊疗知识数据,第一诊疗关键字段可以包括但不限于疾病的病因与病发机制、临床表现、诊断方法、治疗方法、并发症、预防方法和预后方法等。
诊疗知识拓扑图中除了包括诊疗知识数据之外,还包括与诊疗知识数据中各第一诊疗关键字段关联的医学元素数据,医学元素数据可以包括但不限于药品数据、手术数据、检验数据和材料数据等。每个医学元素数据中又包括多个第一医学元素字段,如药品医学元素数据的第一医学元素字段可以包括但不限于疾病的术前用药字段、术后用药字段、术中用药字段。例如,治疗方法诊疗关键字段中包含治疗用药信息,则将治疗方法诊疗关键字段与药品数据中治疗类药物对应的具体第一医学元素字段进行关联。
诊疗知识拓扑图中不同的医学元素数据之间也可能存在关联关系,如手术与材料两个医学元素数据,手术医学元素数据中可能会涉及术前、术中和术后等阶段使用的材料,将手术医学元素数据中各手术阶段对应的第一医学元素字段与材料医学元素数据中相应的第一医学元素字段建立关联。从而诊疗知识数据与各医学元素数据关联,各医学元素数据之间关联,诊疗知识数据与各医学元素数据共同构建网状结构的诊疗知识拓扑图。
步骤240,从诊疗知识拓扑图中查找与审核元素对应的第一诊疗关键字段。
服务器获取诊疗知识拓扑图的诊疗知识数据,从诊疗知识数据中查找包含审核元素对应的诊疗知识信息的第一诊疗关键字段,审核元素的审核范围不同,查找到的第一诊疗关键字段的数量也有区别,查找到的第一诊疗关键字段的数量可以为一个或者多个。若审核元素为药品,则诊断方法、治疗方法等多个诊疗关键字段中都包含用药信息,则将诊断方法诊疗关键字段、治疗方法诊疗关键字段均查找出来,若审核元素为治疗药品,则查找出治疗方法诊疗关键字段。
步骤250,获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细。
服务器从诊疗知识拓扑图中获取与查找到的第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,并筛选出与审核元素匹配的第一医学元素字段,具体地,第一诊疗关键字段可能关联有多种医学元素数据的第一医学元素字段,服务器先查找出与审核元素对应的第一医学元素字段,如审核元素为药品,则服务器先查找出第一诊疗关键字段关联的药品医学元素数据中的第一医学元素字段,再判断查找到的第一医学元素字段与第一诊疗关键字段关联的其他第一医学元素字段是否存在关联关系,将与查找到的第一医学元素字段存在关联关系的其他第一医学元素字段也筛选出来,如药品医学元素数据中的第一医学元素字段与手术医学元素数据中的手术用药医学元素字段关联,将手术用药医学元素字段也筛选出来。
服务器根据查找到的第一诊疗关键字段与第一医学元素字段的数据对应关系、各第一医学元素字段之间的数据对应关系,从第一诊疗关键字段与第一医学元素字段中提取出审核字段,根据审核字段生成诊疗审核明细。
如诊疗审核规则生成需求中的疾病名称为糖尿病,审核元素为药品,服务器从诊疗知识拓扑图中查找到的第一诊疗关键字段包括治疗方法诊疗关键字段,治疗方法诊疗关键字段中包含治疗药品信息,治疗药品信息包括胰岛素类、双胍类、磺脲类等药品,且诊疗知识拓扑图中治疗方法诊疗关键字段与多个药品医学知识数据中的医学元素字段关联,服务器根据治疗药品信息中包含的药品大类分别从关联的医学元素字段中提取出相应的药品名称,如根据双胍类药品提取出的药品名称可以包括格列苯脲、格列齐特、格列博脲等,则将治疗药品作为字段名称,查找到的药品名称作为字段内容生成治疗用药的审核字段,服务器从诊疗知识拓扑图中查找到的第一诊疗关键字段中还可包括检验用药信息、手术用药信息等,同样可以采用上述方法生成检验用药的审核字段、手术用药的审核字段等,将生成的所有审核字段进行整合生成诊疗审核明细。
步骤260,根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
服务器从诊疗审核明细中各审核字段的字段名称中提取出字段属性,服务器获取预设属性关键词,从字段名称中提取出属性关键词,属性关键词可以包括推荐、辅助、限制、禁止等,如对应的诊疗数据可以为治疗推荐用药、治疗辅助用药等。当字段名称中不存在属性关键词时,服务器将审核字段的字段属性设置为默认属性,如默认属性可以为推荐等。
服务器根据审核字段的字段属性为审核字段添加审核结果标签,审核结果标签可以包括合规、违规、可疑等,如审核字段的字段属性为禁止,可以对应添加违规审核结果标签。服务器根据添加了审核结果标签的诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
诊疗审核规则用于对真实的诊疗就医数据进行审核,如可以对糖尿病患者的开具的治疗药品进行审核,将实际开具的药品与对应的审核字段中的字段内容进行匹配,根据匹配结果添加审核结果标签。如开具的药品为格列齐特,与推荐用药审核字段中的内容匹配成功,则审核结果为合规。
上述审核诊疗规则生成方法中,当服务器接收到审核需求时,根据审核需求中的疾病名称查找对应的预先建立的诊疗知识拓扑图,从诊疗知识拓扑图中查找与审核需求中的审核元素对应的诊疗关键字段,并获取诊疗知识拓扑图中诊疗关键字段关联的医学元素字段,自动从查找到的诊疗关键字段和医学元素字段中提取诊疗审核明细并生成诊疗审核规则,从而可以实现自动查找并收集与审核需求相关的医学数据,并自动化生成审核规则,节省工作人员的时间成本,提高审核规则的制定效率。
在一个实施例中,如图3所示,诊疗知识拓扑图的生成方法可以包括:
步骤202,采集诊疗知识数据和医学元素知识数据。
诊疗知识数据和医学元素知识数据的数据来源可以为权威文献、临床指南、专业医学教材、典籍等,服务器可以通过开源数据下载、文本的OCR识别技术等方式采集诊疗知识数据和医学元素知识数据。
步骤204,根据诊疗知识数据构建诊疗知识库,根据医学元素知识数据构建医学元素知识库。
服务器对采集到的多个数据来源的诊疗知识数据和医学元素数据进行数据整合并分别构建诊疗知识库和医学元素知识库。服务器获取预设的诊疗知识库中的诊疗关键字段名称,根据诊疗关键字段名称从各疾病对应的诊疗知识数据中提取相应的知识数据并生成诊疗知识记录。如各疾病的诊疗知识记录可以包括流行病学、病因与发病机制、临床表现、诊断方法、治疗方法、并发症、预防方法及预后方法等诊疗关键字段。
医学元素知识库的构建方法与诊疗知识库的构建方法相似,服务器获取各医学元素知识库中预设的医学元素字段名称,从医学元素数据中提取与医学元素字段名称对应的医学元素数据并生成医学元素知识记录。如药品元素知识库中的医学元素知识记录可以包括药品通用名、药品商品名、药品用法用量、药品类别、药品治疗疾病范围等医学元素字段。
步骤206,读取诊疗知识库中的诊疗知识记录。
诊疗知识库中的每一条诊疗知识记录对应于一种疾病,服务器逐个读取诊疗知识库中各疾病的诊疗知识记录。
步骤208,从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联,并将查找的各医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
服务器获取预设医学元素关键词,查找各诊疗知识记录的诊疗关键字段中是否存在与医学元素关键词匹配的字段信息。不同的医学元素知识库对应不同的医学元素关键词,以药品元素知识库为例,药品元素知识库对应的预设医学元素关键词可以包括治疗药品、手术用药品、检验用药品等。当服务器查找从诊疗关键字段中查找到匹配的字段信息时,从匹配的医学元素关键词对应的医学元素知识库中查找与字段信息相匹配的医学元素知识记录,将查找到的匹配的医学元素知识记录与相应的诊疗关键字段建立关联。
如糖尿病的治疗方法关键字段中包含治疗药品信息,治疗药品信息中具体包括胰岛素类、双胍类、磺脲类等药品,则服务器从药品元素知识库中查找出药品类别为胰岛素类、双胍类、磺脲类的药品元素知识记录,将查找到的药品元素知识记录与糖尿病的治疗方法关键字段进行关联。
在服务器对诊疗知识记录中的各诊疗关键字段添加关联的医学元素知识记录之后,服务器将查找的各医学元素知识记录之间建立关联,具体的关联方法可以参照上述诊疗知识记录与医学元素知识记录的关联方法,在此不再赘述。服务器构建的诊疗知识拓扑图的诊疗知识库与各医学元素数据库之间的数据关联关系可以参照图4的示例。
在本实施例中,通过采集诊疗知识数据和医学元素知识数据,以疾病的诊疗知识数据为主线,在主线上自动查找并关联相关的医学元素知识数据,可以建立各种疾病完整的医学知识体系,对数据进行有效、合理地关联整合,便于后续数据的使用和查找。
在一个实施例中,根据诊疗知识数据构建诊疗知识库可以包括:获取预设诊疗关键字段名,从诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段;当从各知识来源数据中提取到的诊疗关键字段不一致时,查找各知识来源数据的数据权威等级;对各知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分;根据数据权威等级和数据全面性得分计算各知识来源数据的数据可信度;根据从数据可信度最高的知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据诊疗知识记录构建诊疗知识库。
服务器获取预先设置的诊疗关键字段名,并从采集的各知识来源数据中分别提取与各诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段,在进行数据提取的过程中,对于同一诊疗关键字段名可能从多个知识来源数据中提取出多个对应的诊疗关键字段,当服务器对于同一诊疗关键字段名提取出多个对应的诊疗关键字段时,服务器将多个诊疗关键字段进行比较,当多个诊疗关键字段不一致时,服务器根据提取出的各诊疗关键字段所属的知识来源数据的数据来源可信度对诊疗关键字段进行选取。
具体地,服务器查找数据权威等级对照表,数据权威等级对照表中存储了各知识来源数据与数据权威等级的对应关系,各知识来源数据的数据权威等级可以根据工作人员的经验进行数据等级分类和等级设定。服务器从数据权威等级表中查找与各知识来源数据对应的数据权威等级,并获取查找到的数据权威等级对应的等级得分。
服务器对各知识来源数据的数据全面性进行分析,服务器获取预设知识字段,统计各知识来源数据中包含的预设知识字段的字段个数,获取数据全面性得分对照表,数据全面性对照表中存储了字段个数与数据全面性得分的对应关系,服务器从数据全面性得分对照表中查找与统计出的字段个数对应的数据全面性得分。
服务器获取预设权威等级权重和预设全面性得分,对查找到的等级得分和数据全面性得分根据预设权威等级权重和预设全面性得分进行加权求和,计算得到各知识来源数据的数据可信度,将从数据可信度最高的知识来源数据中提取出的诊疗关键字段筛选出来,根据筛选出来的多个诊疗关键字段生成疾病的诊疗知识记录,根据各疾病的诊疗知识记录构建生成诊疗知识库。
在本实施例中,根据知识来源数据的权威性和全面性来确定诊疗关键字段,可以使得构建诊疗知识库的数据具有较高的数据可信度。
在一个实施例中,从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联可以包括:从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段;查找预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从第一医学元素知识库中查找与预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录;获取第一医学元素知识记录在第一医学元素知识库中的第一元素索引;将第一元素索引与第二诊疗关键字段进行关联。
服务器获取预设医学元素知识数据,查找各诊疗知识记录的诊疗关键字段中是否存在与医学元素知识数据匹配的字段信息。不同的医学元素知识库对应不同的医学元素知识数据,以药品元素知识库为例,药品元素知识库对应的预设医学元素知识数据可以包括治疗药品、手术用药品、检验用药品等知识数据。当服务器查找到包含的字段信息与预设医学元素数据匹配的第二诊疗关键字段时,获取匹配的预设医学元素数据所属的第一医学元素知识库,从第一医学元素知识库中查找与匹配的字段信息对应的第一医学元素知识记录,查找到的第一元素知识记录的数量可能为一个或多个,服务器获取查找到的第一医学元素知识记录在第一医学元素知识库中的第一元素索引,将第一元素索引与第二诊疗关键字段进行关联添加,从而避免将整个医学元素知识记录中的数据均添加至诊疗知识数据中,减少数据存储量。
如糖尿病的治疗方法诊疗关键字段中包含治疗药品字段信息,治疗药品字段信息与预设治疗药品医学元素数据相匹配,则服务器查找到的与预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库为药品元素知识库,治疗药品字段信息中具体包括胰岛素类、双胍类、磺脲类等药品,则服务器从药品元素知识库中查找出药品类别为胰岛素类、双胍类、磺脲类的药品元素知识记录,将查找到的药品元素知识记录的元素索引与糖尿病的治疗方法关键字段进行关联。
在一个实施例中,获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细可以包括:获取第一诊疗关键字段关联的第二元素索引;查找第二元素索引对应的第一医学元素字段;从第一医学元素字段中提取与第一诊疗关键字段对应的第一审核字段;当存在与第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从第二医学元素字段中提取与第一医学元素字段对应的第二审核字段;根据第一审核字段和第二审核字段生成诊疗审核明细。
服务器获取第一诊疗关键字段关联的第二元素索引,服务器获取第二元素索引对应的医学元素知识库,并查找与审核元素匹配的医学元素知识库,获取属于与审核元素匹配的医学元素知识库的第二元素索引对应存储的第一医学元素字段,如审核元素为药品,与审核元素匹配的医学元素知识库为药品医学元素知识库,服务器获取属于药品医学元素知识库的第二元素索引对应存储的药品医学元素字段。
服务器根据第一诊疗关键字段中包含的具体医学元素信息从查找到的第一医学元素字段中提取出第一审核字段。如诊疗审核规则生成需求中的疾病名称为糖尿病,审核元素为药品,第一诊疗关键字段包括治疗方法诊疗关键字段,治疗方法诊疗关键字段中包含治疗药品信息,治疗药品信息包括胰岛素类、双胍类、磺脲类等药品,服务器根据治疗药品信息中包含的药品类别信息分别从查找到的第一医学元素字段中提取出相应的药品名称,如根据双胍类药品提取出的药品名称可以包括格列苯脲、格列齐特、格列博脲等,则将治疗药品作为字段名称,查找到的药品名称作为字段内容生成治疗用药的审核字段。
服务器查找第一诊疗关键字段关联的其他医学元素知识库的第二元素索引中是否存在与审核元素匹配的第二元素索引相关联的索引,当存在相关联的第二元素索引时,服务器获取相关联的第二元素索引对应存储的第二医学元素字段,服务器根据第一医学元素字段中包含的具体的第二医学元素信息从查找到的第二医学元素字段中提取出第二审核字段。如第一医学元素字段对阿卡类麻醉药品的适用范围,关联的第二医学元素字段属于手术医学元素知识库,第一医学元素字段中包括阿卡类药品适用手术信息,则从关联的第二医学元素字段中提取出适用手术的手术名称,将阿卡类药品适用手术作为审核字段名称,将提取出的手术名称作为审核字段内容并生成第二审核字段。服务器将生成的所有第一审核字段和第二审核子墩进行整合生成诊疗审核明细。
在一个实施例中,根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则可以包括:对诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分;对等级划分后的审核字段进行字段组合;获取字段组合中各审核字段的字段等级,并根据字段组合中各审核字段的字段等级得到组合等级,对字段组合添加与组合等级对应的审核结果标签;根据字段组合和审核结果标签生成诊疗审核规则。
服务器从诊疗审核明细中各审核字段的字段名称中提取出字段属性,并根据提取出的字段属性对审核字段进行字段等级划分。具体地,服务器获取预设属性关键词,从字段名称中提取出属性关键词,属性关键词可以包括推荐、辅助、限制、禁止等,属性关键词与字段等级相对应,字段等级可以对应设置为推荐、辅助、限制、禁止等等级。如对应的诊疗数据可以为治疗推荐用药、治疗辅助用药等。当字段名称中不存在属性关键词时,服务器获取各属性关键词的同义词,判断字段名称中是否存在属性关键词的同义词,当存在属性关键词的同义词时,服务器将相应属性关键词对应的字段等级作为审核字段的字段等级。当字段名称中既不存在属性关键词,也不存在属性关键词的同义词时,服务器将审核字段的字段属性设置为默认属性,如默认属性可以为推荐等。
服务器对审核字段进行字段等级划分后,对划分后的审核字段进行字段组合,在组合时可以采取排列组合的方式得到多个字段组合。服务器分别获取各字段组合中包括的各审核字段的字段等级,并根据获取的字段等级得到各字段组合对应的组合等级。具体地,服务器获取预设的字段等级的优先级别,如字段等级的优先级别从高到低分别为:禁止、限制、辅助、推荐等。服务器获取字段组合中优先级别最高的字段等级,优先级别最高的字段等级作为字段组合的组合等级。
服务器事先对各组合等级设定相应的审核结果标签,如审核结果标签可以包括合规、违规、可疑等,服务器获取组合等级对应的审核结果标签作为相应字段组合的审核标签。服务器将字段组合与审核结果标签的对应关系进行整合生成诊疗审核规则。诊疗审核规则用于对真实的诊疗就医数据进行审核时,根据真实的数据与诊疗审核明细的匹配结果,得到匹配的字段组合,获取字段组合对应的审核结果标签作为对真实数据的审核结果。
如可以对糖尿病患者的开具的治疗药品进行审核,将实际开具的药品与对应的审核字段中的字段内容进行匹配,根据匹配结果添加审核结果标签。如开具的药品为格列齐特和倍他米松,格列齐特与推荐用药审核字段中的内容匹配成功,对应的字段等级为推荐,而倍他米松与禁止用药审核字段中的内容匹配成功,对应的字段等级为禁止,字段等级的优先级为禁止大于推荐,则服务器得到字段组合的组合等级为禁止,对应的审核结果标签为违规。
应该理解的是,虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,如图5所示,提供了一种审核诊疗规则生成装置,包括:需求获取模块510、数据提取模块520、拓扑图查找模块530、第一字段查找模块540、审核明细生成模块550和规则生成模块560,其中:
需求获取模块510,用于需求获取模块,用于获取诊疗审核规则生成需求。
数据提取模块520,用于从诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素。
拓扑图查找模块530,用于查找与疾病名称对应的诊疗知识拓扑图。
第一字段查找模块540,用于从诊疗知识拓扑图中查找与审核元素对应的第一诊疗关键字段。
审核明细生成模块550,用于获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细。
规则生成模块560,用于根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
在一个实施例中,装置还可以包括:
知识数据采集模块,用于采集诊疗知识数据和医学元素知识数据。
知识库构建模块,用于根据诊疗知识数据构建诊疗知识库,根据医学元素知识数据构建医学元素知识库。
知识记录读取模块,用于读取诊疗知识库中的诊疗知识记录。
拓扑图生成模块,用于从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联,并将查找的各医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
在一个实施例中,知识库构建模块可以包括:
关键字段提取模块,用于获取预设诊疗关键字段名,从诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段。
数据等级查找模块,用于当从各知识来源数据中提取到的诊疗关键字段不一致时,查找各知识来源数据的数据权威等级。
全面性分析模块,用于对各知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分。
可信度计算模块,用于根据数据权威等级和数据全面性得分计算各知识来源数据的数据可信度。
记录构建模块,用于根据从数据可信度最高的知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据诊疗知识记录构建诊疗知识库。
在一个实施例中,拓扑图生成模块可以包括:
第二字段查找模块,用于从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段。
第一记录查找模块,用于查找预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从第一医学元素知识库中查找与预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录。
第一索引获取模块,用于获取第一医学元素知识记录在第一医学元素知识库中的第一元素索引。
索引关联模块,用于将第一元素索引与第二诊疗关键字段进行关联。
在一个实施例中,审核明细生成模块550可以包括:
第二索引关联模块,用于获取第一诊疗关键字段关联的第二元素索引。
第一元素字段查找模块,用于查找第二元素索引对应的第一医学元素字段。
第一审核字段提取模块,用于从第一医学元素字段中提取与第一诊疗关键字段对应的第一审核字段。
第二审核字段提取模块,用于当存在与第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从第二医学元素字段中提取与第一医学元素字段对应的第二审核字段。
审核字段组合模块,用于根据第一审核字段和第二审核字段生成诊疗审核明细。
在一个实施例中,规则生成模块560可以包括:
等级划分模块,用于对诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分。
字段组合模块,用于对等级划分后的审核字段进行字段组合。
标签添加模块,用于获取字段组合中各审核字段的字段等级,并根据字段组合中各审核字段的字段等级得到组合等级,对字段组合添加与组合等级对应的审核结果标签。
结果打标模块,用于根据字段组合和审核结果标签生成诊疗审核规则。
关于审核诊疗规则生成装置的具体限定可以参见上文中对于审核诊疗规则生成方法的限定,在此不再赘述。上述审核诊疗规则生成装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储审核诊疗规则生成相关的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种审核诊疗规则生成方法。
本领域技术人员可以理解,图6中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,该存储器存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:获取诊疗审核规则生成需求;从诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;查找与疾病名称对应的诊疗知识拓扑图;从诊疗知识拓扑图中查找与审核元素对应的第一诊疗关键字段;获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细;根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:采集诊疗知识数据和医学元素知识数据;根据诊疗知识数据构建诊疗知识库,根据医学元素知识数据构建医学元素知识库;读取诊疗知识库中的诊疗知识记录;从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联,并将查找的各医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时实现根据诊疗知识数据构建诊疗知识库的步骤时还用于:获取预设诊疗关键字段名,从诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段;当从各知识来源数据中提取到的诊疗关键字段不一致时,查找各知识来源数据的数据权威等级;对各知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分;根据数据权威等级和数据全面性得分计算各知识来源数据的数据可信度;根据从数据可信度最高的知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据诊疗知识记录构建诊疗知识库。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时实现从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联的步骤时还用于:从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段;查找预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从第一医学元素知识库中查找与预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录;获取第一医学元素知识记录在第一医学元素知识库中的第一元素索引;将第一元素索引与第二诊疗关键字段进行关联。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时实现获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细的步骤时还用于:获取第一诊疗关键字段关联的第二元素索引;查找第二元素索引对应的第一医学元素字段;从第一医学元素字段中提取与第一诊疗关键字段对应的第一审核字段;当存在与第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从第二医学元素字段中提取与第一医学元素字段对应的第二审核字段;根据第一审核字段和第二审核字段生成诊疗审核明细。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时实现根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则的步骤时还用于:对诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分;对等级划分后的审核字段进行字段组合;获取字段组合中各审核字段的字段等级,并根据字段组合中各审核字段的字段等级得到组合等级,对字段组合添加与组合等级对应的审核结果标签;根据字段组合和审核结果标签生成诊疗审核规则。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:获取诊疗审核规则生成需求;从诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;查找与疾病名称对应的诊疗知识拓扑图;从诊疗知识拓扑图中查找与审核元素对应的第一诊疗关键字段;获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细;根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:采集诊疗知识数据和医学元素知识数据;根据诊疗知识数据构建诊疗知识库,根据医学元素知识数据构建医学元素知识库;读取诊疗知识库中的诊疗知识记录;从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联,并将查找的各医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时实现根据诊疗知识数据构建诊疗知识库的步骤时还用于:获取预设诊疗关键字段名,从诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段;当从各知识来源数据中提取到的诊疗关键字段不一致时,查找各知识来源数据的数据权威等级;对各知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分;根据数据权威等级和数据全面性得分计算各知识来源数据的数据可信度;根据从数据可信度最高的知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据诊疗知识记录构建诊疗知识库。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时实现从各医学元素知识库中查找与诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各医学元素知识记录分别与诊疗知识记录建立关联的步骤时还用于:从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段;查找预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从第一医学元素知识库中查找与预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录;获取第一医学元素知识记录在第一医学元素知识库中的第一元素索引;将第一元素索引与第二诊疗关键字段进行关联。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时实现获取第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据第一诊疗关键字段和第一医学元素字段生成诊疗审核明细的步骤时还用于:获取第一诊疗关键字段关联的第二元素索引;查找第二元素索引对应的第一医学元素字段;从第一医学元素字段中提取与第一诊疗关键字段对应的第一审核字段;当存在与第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从第二医学元素字段中提取与第一医学元素字段对应的第二审核字段;根据第一审核字段和第二审核字段生成诊疗审核明细。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时实现根据诊疗审核明细生成诊疗审核规则的步骤时还用于:对诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分;对等级划分后的审核字段进行字段组合;获取字段组合中各审核字段的字段等级,并根据字段组合中各审核字段的字段等级得到组合等级,对字段组合添加与组合等级对应的审核结果标签;根据字段组合和审核结果标签生成诊疗审核规则。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种审核诊疗规则生成方法,所述方法包括:
获取诊疗审核规则生成需求;
从所述诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;
查找与所述疾病名称对应的诊疗知识拓扑图;
从所述诊疗知识拓扑图中查找与所述审核元素对应的第一诊疗关键字段;
获取所述第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,从所述第一诊疗关键字段和所述第一医学元素字段中提取出审核字段,并根据所述审核字段生成诊疗审核明细;
根据所述诊疗审核明细生成诊疗审核规则;
所述诊疗知识拓扑图的生成方法,包括:
采集诊疗知识数据和医学元素知识数据;
获取预设诊疗关键字段名,从所述诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与所述预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段;
当从各所述知识来源数据中提取到的所述诊疗关键字段不一致时,查找各所述知识来源数据的数据权威等级;
对各所述知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分;
根据所述数据权威等级和所述数据全面性得分计算各所述知识来源数据的数据可信度;
根据从所述数据可信度最高的所述知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据所述诊疗知识记录构建诊疗知识库,根据所述医学元素知识数据构建医学元素知识库;
读取所述诊疗知识库中的诊疗知识记录;
从各所述医学元素知识库中查找与所述诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各所述医学元素知识记录分别与所述诊疗知识记录建立关联,并将查找的各所述医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从各所述医学元素知识库中查找与所述诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各所述医学元素知识记录分别与所述诊疗知识记录建立关联,包括:
从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段;
查找所述预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从所述第一医学元素知识库中查找与所述预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录;
获取所述第一医学元素知识记录在所述第一医学元素知识库中的第一元素索引;
将所述第一元素索引与所述第二诊疗关键字段进行关联。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取所述第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,根据所述第一诊疗关键字段和所述第一医学元素字段生成诊疗审核明细,包括:
获取所述第一诊疗关键字段关联的第二元素索引;
查找所述第二元素索引对应的第一医学元素字段;
从所述第一医学元素字段中提取与所述第一诊疗关键字段对应的第一审核字段;
当存在与所述第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从所述第二医学元素字段中提取与所述第一医学元素字段对应的第二审核字段;
根据所述第一审核字段和所述第二审核字段生成诊疗审核明细。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述诊疗审核明细生成诊疗审核规则,包括:
对所述诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分;
对等级划分后的所述审核字段进行字段组合;
获取所述字段组合中各所述审核字段的字段等级,并根据所述字段组合中各所述审核字段的字段等级得到组合等级,对所述字段组合添加与所述组合等级对应的审核结果标签;
根据所述字段组合和所述审核结果标签生成诊疗审核规则。
5.一种审核诊疗规则生成装置,其特征在于,所述装置包括:
需求获取模块,用于获取诊疗审核规则生成需求;
数据提取模块,用于从所述诊疗审核规则生成需求中提取疾病名称和审核元素;
拓扑图查找模块,用于查找与所述疾病名称对应的诊疗知识拓扑图;
第一字段查找模块,用于从所述诊疗知识拓扑图中查找与所述审核元素对应的第一诊疗关键字段;
审核明细生成模块,用于获取所述第一诊疗关键字段关联的第一医学元素字段,从所述第一诊疗关键字段和所述第一医学元素字段中提取出审核字段,并根据所述审核字段生成诊疗审核明细;
规则生成模块,用于根据所述诊疗审核明细生成诊疗审核规则;
所述装置还包括:
知识数据采集模块,用于采集诊疗知识数据和医学元素知识数据;
知识库构建模块,用于获取预设诊疗关键字段名,从所述诊疗知识数据中的各知识来源数据中分别提取与所述预设诊疗关键字段名对应的诊疗关键字段;当从各所述知识来源数据中提取到的所述诊疗关键字段不一致时,查找各所述知识来源数据的数据权威等级;对各所述知识来源数据进行数据全面性分析得到数据全面性得分;根据所述数据权威等级和所述数据全面性得分计算各所述知识来源数据的数据可信度;根据从所述数据可信度最高的所述知识来源数据中提取出的诊疗关键字段生成诊疗知识记录,根据所述诊疗知识记录构建诊疗知识库,根据所述医学元素知识数据构建医学元素知识库;
知识记录读取模块,用于读取所述诊疗知识库中的诊疗知识记录;
拓扑图生成模块,用于从各所述医学元素知识库中查找与所述诊疗知识记录匹配的医学元素知识记录,将查找的各所述医学元素知识记录分别与所述诊疗知识记录建立关联,并将查找的各所述医学元素知识记录之间建立关联得到诊疗知识拓扑图。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,所述拓扑图生成模块,包括:
第二字段查找模块,用于从诊疗知识记录中查找包含预设医学元素数据的第二诊疗关键字段;
第一记录查找模块,用于查找预设医学元素数据对应的第一医学元素知识库,从第一医学元素知识库中查找与预设医学元素数据对应的第一医学元素知识记录;
第一索引获取模块,用于获取第一医学元素知识记录在第一医学元素知识库中的第一元素索引;
索引关联模块,用于将第一元素索引与第二诊疗关键字段进行关联。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述审核明细生成模块,包括:
第二索引关联模块,用于获取第一诊疗关键字段关联的第二元素索引;
第一元素字段查找模块,用于查找第二元素索引对应的第一医学元素字段;
第一审核字段提取模块,用于从第一医学元素字段中提取与第一诊疗关键字段对应的第一审核字段;
第二审核字段提取模块,用于当存在与第一医学元素字段关联的第二医学元素字段时,从第二医学元素字段中提取与第一医学元素字段对应的第二审核字段;
审核字段组合模块,用于根据第一审核字段和第二审核字段生成诊疗审核明细。
8.根据权利要求5至7中任意一项所述的装置,其特征在于,所述规则生成模块,包括:
等级划分模块,用于对诊疗审核明细中的审核字段进行字段等级划分;
字段组合模块,用于对等级划分后的审核字段进行字段组合;
标签添加模块,用于获取字段组合中各审核字段的字段等级,并根据字段组合中各审核字段的字段等级得到组合等级,对字段组合添加与组合等级对应的审核结果标签;
结果打标模块,用于根据字段组合和审核结果标签生成诊疗审核规则。
9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112035595A (zh) * 2020-08-31 2020-12-04 平安医疗健康管理股份有限公司 医疗领域中审核规则引擎的构建方法、装置和计算机设备
CN115905455B (zh) * 2022-12-31 2023-09-29 北京和兴创联健康科技有限公司 一种基于自动探测技术规范化医院数据库的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016117826A1 (ko) * 2015-01-23 2016-07-28 주식회사 싸이퍼롬 진료기록 관리 방법 및 그를 위한 메타데이터 저장소
CN107729376A (zh) * 2017-09-13 2018-02-23 平安科技(深圳)有限公司 保险数据审核方法、装置、计算机设备及存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9020879B2 (en) * 2012-10-22 2015-04-28 Bank Of America Corporation Intelligent data agent for a knowledge management system
US20170277841A1 (en) * 2016-03-23 2017-09-28 HealthPals, Inc. Self-learning clinical intelligence system based on biological information and medical data metrics
CN106557653B (zh) * 2016-11-15 2017-09-22 合肥工业大学 一种移动医疗智能导医系统及其方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016117826A1 (ko) * 2015-01-23 2016-07-28 주식회사 싸이퍼롬 진료기록 관리 방법 및 그를 위한 메타데이터 저장소
CN107729376A (zh) * 2017-09-13 2018-02-23 平安科技(深圳)有限公司 保险数据审核方法、装置、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
医学知识图谱构建技术与研究进展;袁凯琦;邓扬;陈道源;张冰;雷凯;;计算机应用研究(第07期);第15-22页 *

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