CN110444264A - 基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,它包括信息填写模块、信息储存模块信息输出模块、信息提示模块、DRGs评价预判模块和病案首页训练模块,该系统可实现病案首页信息自动提取和匹配,系统会调取既往相似病案首页信息及DRGs入组信息,并根据编码原则及DRGs分组方案进行提示操作,填写人员可根据提示调整主要诊断和手术操作编码,将病例准确划归到正确的DRGs分组,病案首页训练模块还可提供训练操作,学员根据操作提示,填写病案首页信息并评分,实现模拟培训功能。
Description
技术领域
本发明涉及计算机医疗数据领域,特别是基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统。
背景技术
病案首页在医疗数据占有举足轻重的位置,广泛应用于医院的绩效考核、重点专科评审、医院评审、职称晋升、DRGs付费等,但是目前病案首页信息的填写中存在对于主要诊断和手术操作的填写不规范,DRGs付费规则不透明等问题,医生在填写主要诊断和手术操作时缺乏有效的提示,不规范的主要诊断和手术操作的填写会使病人落入不正确的DRGs分组,造成医院或者病人的经济损失,对医疗绩效评价也会造成一定的影响。
中国专利CN107273683A“电子病历档案资料管理系统”通过病历搜索模块、病历整理模块、病历存储模块、病历输出模块和病历阅读器实现对电子病历的录入、整理、储存和读取的过程,但是该系统仅实现病历数据的录入和调取,填写人员在填写的过程中难免会有失误,系统本身不能实现校验功能,对于填写人员不明确的地方,也不能进行职能提醒。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,能够解决医生在填写主要诊断和手术操作时准确填写并落入正确的DRGs分组的问题。
为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,它包括信息填写模块、信息储存模块和信息输出模块,还包括信息提示模块、DRGs评价预判模块、信息自动提取模块和病案首页训练模块;
DRGs评价预判模块包括数据关联模块、数据整合模块和数据分组模块,用于医生在填写主要诊断和手术操作时根据DRGs分组进行分组提示,填写完成后划分到正确的DRGs分组。
优选的方案中,信息提示模块包括数据采集模块、数据集成模块和规则匹配校验模块,信息提示模块用于医生在选择主要诊断和填写手术操作时根据系统规则提示信息进行填写,步骤为:
S1.数据采集模块提取与病案首页中与主要诊断和手术操作相关的信息,从HIS、LIS、PACS、电子病历系统、病理系统、手麻系统、输血系统获取信息;
S2.数据集成模块对数据采集模块提取的医疗数据进行数据清洗,用分类器进行数据分类;
S3.规则匹配校验模块建立数据与数据之间的匹配规则模型,解析匹配规则计算公式的变量,建立规则之间的依赖关系,录入主要诊断和手术操作填写的规则,根据匹配规则关系图将填写的数据与录入数据进行映射,根据规则进行填写提示,对不符合规则的填写信息进行错误提示。
优选的方案中,DRGs评价预判模块的实现步骤为:
S1.数据关联模块从公布的DRGs数据中进行数据分组,构建不同的DRGs族群,在关系数据中,发现存在于实际缴纳费用与DRGs族群之间的关联规则,包括关联、相关性、因果关系或频繁出现的模式;
S2.数据整合模块将数据采集模块采集的信息与数据关联模块的数据形成调用关系,使各个数据处理节点的控制要素有机实现链式触发,在医生填写主要诊断和手术操作时,调取既往相似病案DRGs分组信息,并根据DRGs分组方案进行提示操作;
S3.数据分组模块将病例准确划归到正确的DRGs分组。
优选的方案中,病案首页训练模块包括信息输入模块、信息比对模块和自动评分模块,病案首页训练模块用于模拟培训病案首页的填写及根据填写内容进行评分,步骤为:
S1.信息输入模块用于填写病案首页信息;
S2.信息比对模块用于对填写的信息与系统已有的病案首页信息进行对比;
S3.自动评分模块对填写的信息的进行自动评分,并给出分析报告。
优选的方案中,病案首页训练模块所填写的信息独立封装于病案首页训练模块中,不进入信息储存模块进行储存。
优选的方案中,信息填写模块中疾病种类填写时可进行模糊检索,并根据国际疾病分类标准自动填充病种编码和手术编码。
优选的方案中,信息自动提取模块对病案首页的信息进行自动提取,并储存在信息储存模块中;
信息自动提取模块在病人从入院到出院的过程中,如有信息需要更新,可完成自动更新操作。
优选的方案中,信息输出模块批量导出储存的病案首页信息,并设置管理者权限。
优选的方案中,信息填写模块在填写主要诊断和手术操作时优选显示患者之前相关的手术操作。
优选的方案中,对于进行DRGs付费的病案会进入到DRGs评价预判模块,用以实现数据的自动更新。
本发明提供的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,通过采用以上的方案,可以实现病案首页信息的自动提取,以及医生在选择主要诊断和填写手术操作时根据系统规则提示信息进行填写,在医生选择主要诊断和手术操作时,系统会调取既往相似病案首页信息及DRGs分组信息,并根据DRGs分组方案进行提示操作。医生可根据提示,完成符合编码规则的诊断及操作填写,以及将病例准确划归到正确的DRGs分组。同时,系统的病案首页训练模块可提供训练操作,调取已完成的病案首页的初始状态,学员根据操作提示,模拟完成编码,完成后与已完成病案首页匹配评分,输出评价报告,实现模拟培训功能。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
图1为本发明的流程示意图;
图2为本发明中信息自动提取模块流程示意图;
图3为本发明中DRGs评价预判模块流程示意图;
图4为本发明中病案首页训练模块流程示意图。
具体实施方式
如图1~4所示,基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,它包括信息填写模块、信息储存模块和信息输出模块,还包括信息提示模块、DRGs评价预判模块、信息自动提取模块和病案首页训练模块,DRGs评价预判模块包括数据关联模块、数据整合模块和数据分组模块,用于医生在填写主要诊断和手术操作时根据DRGs分组进行分组提示,填写完成后划分到正确的DRGs分组,医生通过信息填写模块填写主要诊断和手术操作,在填写的过程中,信息提示模块和DRGs评价预判模块调用患者之前的病例和医院相似病历中的主要诊断和手术操作的信息和DRGs分组信息,医生根据信息提示模块的提示信息进行主要诊断和手术操作的填写后,DRGs评价预判模块将病例准确划归到正确的DRGs分组。
优选的方案中,信息提示模块包括数据采集模块、数据集成模块和规则匹配校验模块,信息提示模块用于医生在选择主要诊断和填写手术操作时根据系统规则提示信息进行填写,步骤为:
S1.数据采集模块提取与病案首页中与主要诊断和手术操作相关的信息,从HIS、LIS、PACS、电子病历系统、病理系统、手麻系统、输血系统获取信息,医院信息系统保存了曾就诊病人的电子病历,病案系统补充分类编码信息,住院处审核、补充患者入院前的信息。病案首页填写智能化校验系统设置多个API接口,用病案号作为ID识别号,能够链入医院已有系统的数据。
S2.数据集成模块对数据采集模块提取的医疗数据进行数据清洗,用分类器进行数据分类,根据数据采集模块得到一个包含很多病人信息的数据集,对于数据集中的重复值和缺失值进行数据清洗,得到如主要诊断、其他诊断、手术、操作、年龄、离院方式、住院天数、呼吸机使用时间、新生儿信息等数据,将其定义为数据属性,用一个病人的数据属性集和对应病人的反馈类型,构建了一个基于新病人属性预测他们类型的决策树。
S3.规则匹配校验模块建立数据与数据之间的匹配规则模型,解析匹配规则计算公式的变量,建立规则之间的依赖关系,录入主要诊断和手术操作填写的规则,根据匹配规则关系图将填写的数据与录入数据进行映射,根据规则进行填写提示,对不符合规则的填写信息进行错误提示,将已有的同一数据属性及对应的值设为一个匹配规则模型,设定同一匹配规则模型内部数据以及不同匹配规则模型之间的对应关系,在输入某一关键字时先找到对应的匹配规则模型,并根据计算公式调取相应的数据,而在医生填写完主要诊断和操作后,为避免出错,将数据传输至信息储存模块中,根据信息储存模块中的关联关系和DRG族群的规则,在现有的数据库中,校验医生填写的主要诊断和操作是否正确,填写的错误信息会标红并显示规则提示信息,指导填写者重新填写。而且会填写的诊断和操作自动进行排序,确保写在第一位是的主要诊断和操作。
例如:一例诊断为食管恶性肿瘤行食管癌切除术的患者,系统可自动从HIS及手术记录中提取诊断信息及手术名称及手术步骤,生成病案首页诊断及手术操作信息,根据首页编码规则和手术记录步骤,系统将提取到的食管癌切除术按既定组套分解为食管部分切除术(胸腔镜食管部分切除术42.4103)、胃部分切除术(腹腔镜胃大部切除伴食管-胃吻合术43.5x03)、食管胃吻合术(胸内食管胃吻合术 42.5200)、淋巴结清扫术(腹腔淋巴结清扫术 40.5908)、空肠造口术(空肠(营养性)造口术46.3901),根据主要诊断与主要手术操作对应原则,系统自动调整首页主要诊断为食管癌恶性肿瘤,主要手术操作为食管部分切除术,手术组套操作依次排列在后。其他自动提取的核磁共振检查及吸氧等其他相关操作将罗列在组套手术操作之后,编码员只需根据系统提示,审核步骤编码即可。
例如:一个病人患有胆结石,需要进行腹腔镜胆囊切除和胆总管切开取石术,当医生填写胆囊切除时 ,会提示和胆结石有关的手术操作,如腹腔镜胆囊切除和胆总管切开取石术,医生点击选择后,根据以往病人的数据提示主要的手术操作,如核磁检查,穿刺,医生点击选择,对于医生填写的非主要操作,如吸氧等,会自动排序到主要操作之后。
优选的方案中,DRGs评价预判模块的实现步骤为:
S1.数据关联模块从公布的DRGs数据中进行数据分组,构建不同的DRGs族群,在关系数据中,发现存在于实际缴纳费用与DRGs族群之间的关联规则,包括关联、相关性、因果关系或频繁出现的模式,从现有的数据中得到不同主要诊断和操作下入到的DRG分组和对应权重,以及产生的治疗费用,将相似病历之间主要诊断和操作进行比较,提取共同信息,根据DRG分组和对应权重构建不同的DRG族群,并将对应的主要诊断和操作放到对应的DRG族群中。使用Python中的maketrans()方法用来生成字符映射表,而translate()方法则按映射表中定义的对应关系转换并替换其中的字符,使用这两个方法的组合可以同时处理多个不同的字符。
S2.数据整合模块将数据采集模块采集的信息与数据关联模块的数据形成调用关系,使各个数据处理节点的控制要素有机实现链式触发,在医生填写主要诊断和手术操作时,调取既往相似病案DRGs分组信息,并根据DRGs分组方案进行提示操作,根据关联规则可以快速得到以往病历中该种主要诊断和操作下对应的费用,医生可根据已填写的主要诊断和操作看到对应的费用,并根据费用进行调整,同时也是对主要诊断和操作的自检,避免填写错误。例如,一个维持性化学治疗急性缓解期的患者,医生在填写主要诊断和手术操作时填写静脉注射化疗药,病人会入到常规化疗组,分数较低,系统会根据DRGs分组方案进行提示,同期同类型患者填写的主要诊断和手术操作为维持性化学治疗,医生可根据提示重新进行填写。例如:一例恶性肿瘤维持性化学治疗,化疗后骨髓抑制合并脓毒血症的患者,住院期间行骨髓活组织检查,住院6天。在DRGs相似病历及分组规则提示模块,系统会调取与之相似诊断和操作的病历,提示既往主要诊断为恶性肿瘤维持性化学治疗入组信息为RU14恶性增生性疾病的支持性治疗(7天内)病组权重0.37;主要诊断为化疗后骨髓抑制,其他诊断为脓毒血症,手术操作包含骨髓活组织检查将入组到QJ11血液、造血器官及免疫系统其他手术,伴重要合并症与伴随病,病组权重为2.36,以及其他相似病组信息,填写人员可根据提示在不违背编码原则的情况下编码进行调整,确保正确入组,保证入组权重。
S3.数据分组模块将病例准确划归到正确的DRGs分组,医生填写病案首页信息完成后,自动根据已有的DRGs群组规则将该病例划分到到正确的DRGs分组。
优选的方案中,病案首页训练模块包括信息输入模块、信息比对模块和自动评分模块,病案首页训练模块用于模拟培训病案首页的填写及根据填写内容进行评分,步骤为:
S1.信息输入模块用于填写病案首页信息,培训人员可根据提示进行病案首页信息的填写。
S2.信息比对模块用于对填写的信息与系统已有的病案首页信息进行对比,将培训人员填写的信息提取后划分规范数集。
S3.自动评分模块对填写的信息的进行自动评分,并给出分析报告,病案首页从填写是否规范、诊断是否完整、签名是否清晰三个方面进行评分,系统对现有的规范性病案首页进行数据分析,提炼规范特征,建立规范数集,根据已填数据与规范数据进行相关性分析,相关度越高,分数越高,反之,越低。
优选的方案中,病案首页训练模块所填写的信息独立封装于病案首页训练模块中,不进入信息储存模块进行储存。病案首页训练模块独立封装于系统之中,所填写的信息仅用于模拟病案首页填写的过程,是对实习医生或者规培医生等培训人员的培训病案首页的填写,所填写的信息不会进入信息储存模块进行储存,信息填写完成并评分后所填写的数据独立储存在 病案首页训练模块,不与系统其他模块的数据发生映射和调用关系。
优选的方案中,信息填写模块中疾病种类填写时可进行模糊检索,并根据国际疾病分类标准自动填充病种编码和手术编码。医生在填写病案首页时,输入病种或手术名称,会出现下拉选项,医生选择准确的病种和手术名称后,自动填充病种编码和手术编码,便于医生后续主要诊断和操作的填写。
优选的方案中,信息自动提取模块对病案首页的信息进行自动提取,并储存在信息储存模块中,在填写病案首页时通过点击“提取操作”,可实现患者此处住院期间所有操作信息的自动提取。
信息自动提取模块在病人从入院到出院的过程中,如有信息需要更新,可完成自动更新操作,当病人的情况发生变化需要对修改病案首页时,填写人员可以删除原有数据,重新填写准确信息,新添加的信息会重新储存到信息储存模块,实现自动更新功能。
优选的方案中,信息输出模块批量导出储存的病案首页信息,并设置管理者权限,对于储存的病案首页信息批量导出,并设置管理者权限,批量导出病案首页信息能够方便医院医疗信息行政上报,避免繁琐工作,病案首页编码人员可以对病案首页设置管理者权限,避免数据的恶意更改,保证了信息安全。
优选的方案中,信息填写模块在填写主要诊断和手术操作时优选显示患者之前相关的手术操作,医生可根据提示判断病人是否属于并发症,也可以方便地看到病人的过敏史等。
优选的方案中,对于进行DRGs付费的病案会进入到DRGs评价预判模块,用以实现数据的自动更新,对本院已有的DRG付费的病案作为DRG付费预判模块的数据来源之一,实现数据的实时更新。
上述的实施例仅为本发明的优选技术方案,而不应视为对于本发明的限制,本发明的保护范围应以权利要求记载的技术方案,包括权利要求记载的技术方案中技术特征的等同替换方案为保护范围。即在此范围内的等同替换改进,也在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,它包括信息填写模块、信息储存模块和信息输出模块,其特征是:还包括信息提示模块、DRGs评价预判模块、信息自动提取模块和病案首页训练模块;
DRGs评价预判模块包括数据关联模块、数据整合模块和数据分组模块,用于医生在填写主要诊断和手术操作时根据DRGs分组进行分组提示,填写完成后划分到正确的DRGs分组。
2.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:信息提示模块包括数据采集模块、数据集成模块和规则匹配校验模块,信息提示模块用于医生在选择主要诊断和填写手术操作时根据系统规则提示信息进行填写,步骤为:
S1.数据采集模块提取与病案首页中与主要诊断和手术操作相关的信息,从HIS、LIS、PACS、电子病历系统、病理系统、手麻系统、输血系统获取信息;
S2.数据集成模块对数据采集模块提取的医疗数据进行数据清洗,用分类器进行数据分类;
S3.规则匹配校验模块建立数据与数据之间的匹配规则模型,解析匹配规则计算公式的变量,建立规则之间的依赖关系,录入主要诊断和手术操作填写的规则,根据匹配规则关系图将填写的数据与录入数据进行映射,根据规则进行填写提示,对不符合规则的填写信息进行错误提示。
3.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:DRGs评价预判模块的实现步骤为:
S1.数据关联模块从公布的DRGs数据中进行数据分组,构建不同的DRGs族群,在关系数据中,发现存在于实际缴纳费用与DRGs族群之间的关联规则,包括关联、相关性、因果关系或频繁出现的模式;
S2.数据整合模块将数据采集模块采集的信息与数据关联模块的数据形成调用关系,使各个数据处理节点的控制要素有机实现链式触发,在医生填写主要诊断和手术操作时,调取既往相似病案DRGs分组信息,并根据DRGs分组方案进行提示操作;
S3.数据分组模块将病例准确划归到正确的DRGs分组。
4.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:病案首页训练模块包括信息输入模块、信息比对模块和自动评分模块,病案首页训练模块用于模拟培训病案首页的填写及根据填写内容进行评分,步骤为:
S1.信息输入模块用于填写病案首页信息;
S2.信息比对模块用于对填写的信息与系统已有的病案首页信息进行对比;
S3.自动评分模块对填写的信息的进行自动评分,并给出分析报告。
5.根据权利要求4所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:病案首页训练模块所填写的信息独立封装于病案首页训练模块中,不进入信息储存模块进行储存。
6.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:信息填写模块中疾病种类填写时可进行模糊检索,并根据国际疾病分类标准自动填充病种编码和手术编码。
7.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:信息自动提取模块对病案首页的信息进行自动提取,并储存在信息储存模块中;
信息自动提取模块在病人从入院到出院的过程中,如有信息需要更新,可完成自动更新操作。
8.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:信息输出模块批量导出储存的病案首页信息,并设置管理者权限。
9.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:信息填写模块在填写主要诊断和手术操作时优选显示患者之前相关的手术操作。
10.根据权利要求1所述的基于DRGs的病案首页智能填写及训练系统,其特征是:对于进行DRGs付费的病案会进入到DRGs评价预判模块,用以实现数据的自动更新。
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---|---|
CN (1) | CN110444264B (zh) |
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111489821A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-08-04 | 宜昌市中心人民医院(三峡大学第一临床医学院、三峡大学附属中心人民医院) | 诊断组管理系统 |
CN111724136A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-29 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 病案首页信息的录入方法、装置及计算机设备 |
CN111785382A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-16 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | DRGs分组的入组判定方法、装置及计算机设备 |
CN111933301A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-13 | 望海康信(北京)科技股份公司 | Drg分组器形成系统、方法及相应设备、存储介质 |
CN112256738A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-01-22 | 余启萍 | 一种医疗联动drg质控查询方法、装置及系统 |
CN112466420A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-09 | 泰康保险集团股份有限公司 | 分组方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112542220A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-23 | 四川省肿瘤医院 | 基于住院病案首页的肿瘤登记随访数据处理方法及系统 |
CN112560400A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-26 | 杭州依图医疗技术有限公司 | 医学数据的处理方法、装置及存储介质 |
CN113591445A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-11-02 | 深圳市指南针医疗科技有限公司 | 医疗数据行为规范指引系统及方法 |
CN113823414A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-12-21 | 杭州火树科技有限公司 | 主诊断与主手术匹配检测方法、装置、计算设备和存储介质 |
CN113889224A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-01-04 | 苏州康多机器人有限公司 | 手术操作预估模型的训练及手术操作指示方法 |
CN114334052A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-04-12 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 病案首页生成系统、方法及相应设备和存储介质 |
CN116992839A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-11-03 | 北京亚信数据有限公司 | 病案首页自动生成方法、装置及设备 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103513781A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-15 | 中国中医科学院 | 一种准确快速的电子病历录入系统 |
CN105468900A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-06 | 邹远强 | 一种基于知识库的智能病历录入平台 |
CN106951703A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-07-14 | 长沙富格伦信息科技有限公司 | 一种生成电子病历的系统及方法 |
CN107273683A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-10-20 | 广州慧扬健康科技有限公司 | 电子病历档案资料管理系统 |
CN107463770A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-12 | 武汉金豆医疗数据科技有限公司 | 一种基于疾病诊断相关分组的评价方法和系统 |
CN107463776A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-12 | 深圳市坐标软件开发有限公司 | 基于b/s架构实现web端电子病历生成方法和系统 |
CN107818816A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-03-20 | 刘忠于 | 基于人工智能学习的医生电子病历自动生成系统 |
CN108766510A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 中南大学湘雅医院 | 智能病史采集方法、装置及移动采集设备 |
CN109817339A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-28 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 基于大数据的患者分组方法和装置 |
-
2019
- 2019-08-16 CN CN201910759124.0A patent/CN110444264B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103513781A (zh) * | 2013-10-10 | 2014-01-15 | 中国中医科学院 | 一种准确快速的电子病历录入系统 |
CN105468900A (zh) * | 2015-11-20 | 2016-04-06 | 邹远强 | 一种基于知识库的智能病历录入平台 |
CN106951703A (zh) * | 2017-03-15 | 2017-07-14 | 长沙富格伦信息科技有限公司 | 一种生成电子病历的系统及方法 |
CN107273683A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-10-20 | 广州慧扬健康科技有限公司 | 电子病历档案资料管理系统 |
CN107463770A (zh) * | 2017-07-11 | 2017-12-12 | 武汉金豆医疗数据科技有限公司 | 一种基于疾病诊断相关分组的评价方法和系统 |
CN107463776A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-12 | 深圳市坐标软件开发有限公司 | 基于b/s架构实现web端电子病历生成方法和系统 |
CN107818816A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-03-20 | 刘忠于 | 基于人工智能学习的医生电子病历自动生成系统 |
CN108766510A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 中南大学湘雅医院 | 智能病史采集方法、装置及移动采集设备 |
CN109817339A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-05-28 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 基于大数据的患者分组方法和装置 |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111489821B (zh) * | 2020-03-31 | 2021-02-02 | 宜昌市中心人民医院(三峡大学第一临床医学院、三峡大学附属中心人民医院) | 诊断组管理系统 |
CN111489821A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-08-04 | 宜昌市中心人民医院(三峡大学第一临床医学院、三峡大学附属中心人民医院) | 诊断组管理系统 |
CN111724136A (zh) * | 2020-06-23 | 2020-09-29 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 病案首页信息的录入方法、装置及计算机设备 |
CN111785382A (zh) * | 2020-06-28 | 2020-10-16 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | DRGs分组的入组判定方法、装置及计算机设备 |
CN111933301A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-11-13 | 望海康信(北京)科技股份公司 | Drg分组器形成系统、方法及相应设备、存储介质 |
CN112256738A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-01-22 | 余启萍 | 一种医疗联动drg质控查询方法、装置及系统 |
CN112466420B (zh) * | 2020-11-26 | 2023-06-02 | 泰康保险集团股份有限公司 | 分组方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112466420A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-03-09 | 泰康保险集团股份有限公司 | 分组方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112542220A (zh) * | 2020-12-16 | 2021-03-23 | 四川省肿瘤医院 | 基于住院病案首页的肿瘤登记随访数据处理方法及系统 |
CN112560400A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-03-26 | 杭州依图医疗技术有限公司 | 医学数据的处理方法、装置及存储介质 |
CN113823414A (zh) * | 2021-08-23 | 2021-12-21 | 杭州火树科技有限公司 | 主诊断与主手术匹配检测方法、装置、计算设备和存储介质 |
CN113823414B (zh) * | 2021-08-23 | 2024-04-05 | 杭州火树科技有限公司 | 主诊断与主手术匹配检测方法、装置、计算设备和存储介质 |
CN113591445A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-11-02 | 深圳市指南针医疗科技有限公司 | 医疗数据行为规范指引系统及方法 |
CN114334052A (zh) * | 2021-11-19 | 2022-04-12 | 望海康信(北京)科技股份公司 | 病案首页生成系统、方法及相应设备和存储介质 |
CN113889224A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-01-04 | 苏州康多机器人有限公司 | 手术操作预估模型的训练及手术操作指示方法 |
CN116992839A (zh) * | 2023-09-25 | 2023-11-03 | 北京亚信数据有限公司 | 病案首页自动生成方法、装置及设备 |
CN116992839B (zh) * | 2023-09-25 | 2024-01-26 | 北京亚信数据有限公司 | 病案首页自动生成方法、装置及设备 |
Also Published As
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