CN111180055A - 一种医院监管系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据监管技术领域,具体公开了一种医院监管系统及方法,系统包括数据采集模块、存储模块和分析模块;数据采集单元用于从多个医院获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块中;医疗数据包括每一病人的检测项目和诊断结果;分析模块用于基于检测项目和诊断结果分析是否存在过度医疗,如果存在,分析模块还用于输出过度医疗告警信息;分析模块还用于获取所有过度医疗告警信息,基于过度医疗告警信息中的负责医生姓名统计每一位医生的过度医疗告警信息次数,当任意医生的过度医疗告警信息次数等于阈值时,分析模块还用于输出重新培训提醒信息。采用本发明的技术方案能够通过医疗数据对各医院进行监管。
Description
技术领域
本发明涉及数据监管技术领域,特别涉及一种医院监管系统及方法。
背景技术
随着信息技术的发展,医院的信息化建设也逐渐普及开来。目前,每一家医院拥有独立的信息系统,系统包括若干的数据采集终端,用于采集用药数据,病历数据、治疗费用数据等医疗数据并存储在医院的数据库中。
但是各个医院之间数据不互通,导致这些医疗数据就像一个个的信息孤岛,难以进行统一的分析与监管。随着其它机构数据共享的需求的增加和卫生管理的需求,从而需要将医院的医疗数据传到一个公共的平台方便进行统计以及共享。公共平台目前承担了区域医疗数据的管理,各家医院的信息系统将业务数据按照公共平台的接口要求整合数据,再定时批量的按照业务数据类型上传到公共平台。
上述方式虽然实现了各医院医疗数据的整合,但主要是对所有医疗数据进行存储,没有进一步对医疗数据进行分析,也无法通过医疗数据对各医院进行监管。
发明内容
本发明提供了一种医院监管系统及方法,能够通过医疗数据对各医院进行监管。
为了解决上述技术问题,本申请提供如下技术方案:
一种医院监管系统,包括数据采集模块、存储模块和分析模块;
数据采集单元用于从多个医院获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块中;医疗数据包括每一病人的检测项目和诊断结果;
分析模块用于从存储模块中获取病人的检测项目和诊断结果,基于检测项目和诊断结果分析是否存在过度医疗,如果存在,分析模块还用于输出过度医疗告警信息;过度医疗告警信息包括负责医生姓名;
分析模块还用于获取所有过度医疗告警信息,基于过度医疗告警信息中的负责医生姓名统计每一位医生的过度医疗告警信息次数,当任意医生的过度医疗告警信息次数等于阈值时,分析模块还用于输出重新培训提醒信息。
基础方案原理及有益效果如下:
本方案将多个医院的医疗数据进行集中的存储,各个医院的医疗数据不再是信息孤岛,便于后期从整体上对医疗数据进行统一的处理。本方案中,通过获取病人的检测项目和诊断结果,并分析是否存在过度医疗,可以有效对医院进行监管,及时让监管人员知晓医院是否存在过度医疗的情况。当同一位医生多次出现过度医疗时,可能是该医生的能力不够,输出重新培训提醒信息,便于医院的管理人员对其进行重新的培训,提高其业务能力。
进一步,所述分析模块分析是否存在过度医疗时,还用于将具有同一诊断结果的所有病人的检测项目进行对比,筛选出差异化最大的检测项目;将该检测项目标标记为过度医疗项目。
过度医疗的项目与正常的检测项目之间通常存在较大的差异,本优选方案能快速的对过度医疗项目进行筛选。
进一步,所述医疗数据还包括每一病人的用药量;分析模块还用于从存储模块中获取病人的用药量和诊断结果,基于用药量和诊断结果分析是否存在不合理用药,如果存在,分析模块还用于输出不合理用药告警信息。
便于监管人员知晓医院是否存在不合理用药的情况。
进一步,所述医疗数据还包括接待量信息,分析模块还用于从存储模块中获取接待量信息,基于接待量信息判断医院是否超负荷运行,如果超负荷运行,分析模块还用于输出超负荷告警信息。
便于监管人员了解医院是否超负荷运行,能为后期医疗资源的合理分配提供有效的数据参考。
进一步,所述医疗数据还包括资质信息和每一病人的挂号信息,分析模块还用于从存储模块中获取每一医院的资质信息和该医院病人的挂号信息,基于资质信息和挂号信息判断是否超范围行医,如果超范围行医,输出超范围行医告警信息。
便于监管人员知晓医院是否存在超范围行医的情况。
进一步,所述存储模块中还预存有重点监控疾病表,分析模块还用于将诊断结果与重点监控疾病表进行匹配,判断是否属于重点监控疾病,如果属于,输出重点监控疾病告警信息。
便于监管人员了解各个医院重点监控疾病的诊疗情况。
进一步,还包括管理端,管理端用于从分析模块获取过度医疗告警信息、不合理用药告警信息、超范围行医告警信息和重点监控疾病告警信息。
监控人员通过管理端就能及时查看各种告警信息,使用方便。
一种医院监管方法,包括如下步骤;
S1、数据采集:数据采集单元从多个医院获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块;医疗数据包括每一病人的检测项目和诊断结果;
S2、数据分析:分析模块将具有同一诊断结果的所有病人的检测项目进行对比,筛选出差异化最大的检测项目;将该检测项目标标记为过度医疗项目;输出过度医疗告警信息;
S3、数据接收:管理端接收过度医疗告警信息。
本方案将多个医院的医疗数据进行集中的存储,各个医院的医疗数据不再是信息孤岛,便于后期从整体上对医疗数据进行统一的处理。由于过度医疗的项目与正常的检测项目之间通常存在较大的差异,本方案中,能快速的对过度医疗项目进行筛选,可以有效对医院进行监管,及时让监管人员知晓医院是否存在过度医疗的情况。
进一步,所述S1中,医疗数据还包括每一病人的用药量、接待量信息和资质信息;
S2中,分析模块从存储模块中获取病人的用药量和诊断结果,基于用药量和诊断结果分析是否存在不合理用药,如果存在,分析模块输出不合理用药告警信息;分析模块从存储模块中获取接待量信息,基于接待量信息判断医院是否超负荷运行,如果超负荷运行,分析模块输出超负荷告警信息;分析模块还从存储模块中获取每一医院的资质信息和该医院病人的检测项目,基于资质信息和检测项目判断是否超范围行医,如果超范围行医,输出超范围行医告警信息;
S3中,管理端还接收不合理用药告警信息、超负荷告警信息和超范围行医告警信息。
便于监管人员及时了解医院是否存在超负荷运行,超范围行医以及不合理用药等情况。
进一步,S1中,存储模块中还预存有重点监控疾病表;
S2中,分析模块还将诊断结果与重点监控疾病表进行匹配,判断是否属于重点监控疾病,如果属于,输出重点监控疾病告警信息;
S3中,管理端还接收重点监控疾病告警信息。
便于监管人员了解各个医院重点监控疾病的诊疗情况。
附图说明
图1为一种医院监管系统实施例一的逻辑框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明:
实施例一
如图1所示,本实施例的一种医院监管系统,包括服务器和管理端,服务器包括数据采集模块、存储模块和分析模块。服务器和管理端网络连接。
本实施例中,每一医院均具有自有数据库,自有数据库均设置有统一的数据调取接口。
数据采集模块用于连接医院的数据调取接口,然后从医院自有数据库中获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块中。医疗数据包括资质信息、接待量信息以及每一病人的挂号信息、检测项目、诊断结果和用药量等。本实施例中,资质信息包括医疗机构执行许可证扫描件、以及诊疗科目;接待量信息包括日均接待量、月均接待量、最大接待量和最小接待量;检测项目包括:X光、胸透、验血和B超等;诊断结果包括具体的疾病名称以及负责医生的姓名;挂号信息中包含就诊科室名称。存储模块中还预存有重点监控疾病表。本实施例中,重点监控疾病表中列有疾病名称,包括鼠疫、霍乱、艾滋病、传染性非典型肺炎和狂犬病等。
分析模块用于从存储模块中获取病人的检测项目和诊断结果,基于检测项目和诊断结果分析是否存在过度医疗,如果存在,分析模块还用于输出过度医疗告警信息。具体的,分析模块分析是否存在过度医疗时,将具有同一诊断结果的所有病人的检测项目进行对比,筛选出差异化最大的检测项目;将该检测项目标标记为过度医疗项目。过度医疗告警信息包括负责医生姓名。分析模块还用于获取所有过度医疗告警信息,基于过度医疗告警信息中的负责医生姓名统计每一位医生的过度医疗告警信息次数,当任意医生的过度医疗告警信息次数等于阈值时,分析模块还用于输出重新培训提醒信息。
分析模块还用于从存储模块中获取病人的用药量和诊断结果,基于用药量和诊断结果分析是否存在不合理用药,如果存在,分析模块还用于输出不合理用药告警信息。具体的,分析模块分析是否存在不合理用药时,将具有同一诊断结果的所有病人的用药量进行对比,筛选出差异化最大的用药量;将该用药量标记为不合理用药。本实施例中,差异化最大的用药量是指差异化超过指定阈值的用药量。
分析模块还用于从存储模块中获取接待量信息,基于接待量信息判断医院是否超负荷运行,如果超负荷运行,分析模块还用于输出超负荷告警信息。具体的,存储模块中还存储每一医院的月均建议量;分析模块将接待量信息中的月均接待量与月均建议量进行对比,判断月均接待量是否超过月均建议量,如果超过月均建议量,标记为超负荷运行。
分析模块还用于从存储模块中获取每一医院的资质信息和该医院病人的挂号信息,基于资质信息和挂号信息判断是否超范围行医,如果超范围行医,输出超范围行医告警信息。例如A医院医疗机构执行许可证上规定的诊疗科目中没有中医科,而病人的挂号信息中诊科室名称却是中医科,超出了规定的范围。
分析模块还用于将诊断结果与重点监控疾病表进行匹配,判断是否属于重点监控疾病,如果属于,输出重点监控疾病告警信息。
管理端用于从分析模块获取过度医疗告警信息、不合理用药告警信息、超范围行医告警信息和重点监控疾病告警信息。
基于医院监管系统本实施例还提供一种医院监管方法,包括如下步骤;
S1、数据采集:数据采集单元从多个医院获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块;医疗数据包括接待量信息、资质信息以及每一病人的挂号信息、检测项目、诊断结果和用药量。
S2、数据分析:分析模块将具有同一诊断结果的所有病人的检测项目进行对比,筛选出差异化最大的检测项目;将该检测项目标标记为过度医疗项目;输出过度医疗告警信息;分析模块还从存储模块中获取病人的用药量和诊断结果,基于用药量和诊断结果分析是否存在不合理用药,如果存在,分析模块输出不合理用药告警信息;分析模块还从存储模块中获取接待量信息,基于接待量信息判断医院是否超负荷运行,如果超负荷运行,分析模块输出超负荷告警信息;分析模块还从存储模块中获取每一医院的资质信息和该医院病人的挂号信息,基于资质信息和挂号信息判断是否超范围行医,如果超范围行医,输出超范围行医告警信息;分析模块还将诊断结果与重点监控疾病表进行匹配,判断是否属于重点监控疾病,如果属于,输出重点监控疾病告警信息;
S3、数据接收:管理端接收过度医疗告警信息、不合理用药告警信息、超负荷告警信息、超范围行医告警信息和重点监控疾病告警信息。
实施例二
和实施例一的区别在于,本实施例的医院监管系统中,医疗数据还包括每一病人的药品费用信息,存储模块中还预存有药品价目表。分析模块用于从存储模块中获取药品价目表和病人的药品费用信息;基于药品价目表和病人的药品费用信息判断是否存在药品加价,如果存在,分析模块还用于输出药品加价告警信息。
实施例三
和实施例一的区别在于,本实施例的医院监管系统中,管理端还用于对过度医疗告警信息、不合理用药告警信息、超范围行医告警信息和重点监控疾病告警信息进行标注,标注内容为已确认和误报。
实施例四
与实施例一不同的是,本实施例的医院监管系统中,还包括医生端。不合理用药告警信息还包括患者信息。数据采集单元还用于从多个医院获取医生数据。
服务器还包括复诊挂号模块,用于当被不合理用药的患者进行复诊时,根据患者的就诊信息,自动进行挂号,挂号医生为前一次就诊医生同科室的医生。
分析模块还用于将复诊时的诊断结果与存在不合理用药时的第一次诊断结果进行分析,若分析结果为患者的病情加重,则以匿名的形式发送协助信息,协助信息包括第一次诊断结果去掉用药量、收费明细以及就诊医生数据后的数据,协助信息的接收方为同科室的第三位医生的医生端。
医生端用于接收协助信息,还用于输入反馈信息,本实施例中反馈信息为建议用药量。
分析模块从医生端获取反馈信息,将反馈信息与第一次的用药量进行二次分析。
分析模块还用于在二次分析的结果为确认存在不合理用药时,向管理端发送不合理用药已确认信息。
具体的:患者复诊时,复诊挂号模块自动为患者在前一次就诊医生同科室的医生处挂号,可防止同一位医生连续进行不合理用药行为。若患者的病情加重,则说明前一次诊治可能存在不合理用药行为,因此,向第三位医生的医生端以匿名的形式发送协助信息。
协助的医生接收到协助信息后,输入反馈信息,若分析模块将反馈信息与第一次的用药量进行二次分析后,分析结果为确认存在不合理用药,则说明之前的就诊的确存在不合理用药行为,排除了误报的可能性。
通过这样的方式,能对是否存在不合理用药进行确认,能提高分析的准确性。
实施例五
与实施例四不同之处在于,本实施例中,患者信息还包括患者的电话,医生数据还包括医生的电话。
还包括采集端,采集端固定在医生的办公室,用于进行图像及语音的采集,并将采集的数据发送给分析模块。具体的,采集端包括摄像头和拾音器。
分析模块还用于用图像识别和语义识别的方式,对采集端发送的数据进行分析,并在分析结果为存在医闹风险时,从患者信息中提取患者的电话,并通过医生数据提取医生的电话,再分别用预存的语音留言分别给医生及患者发送语音留言,其中,发送给医生的语音信息和发送给患者的语音信息包括不同的地址信息。
通过这样的方式,当发生不合理用药时,若患者找到医生后准备医闹,系统会通过语音留言的方式将患者和医生引导到不同的地方,给院方提供充足的时间来准备应对措施。
以上的仅是本发明的实施例,该发明不限于此实施案例涉及的领域,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述,所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识,能够获知该领域中所有的现有技术,并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力,所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下,结合自身能力完善并实施本方案,一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种医院监管系统,其特征在于,包括数据采集模块、存储模块和分析模块;
数据采集单元用于从多个医院获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块中;医疗数据包括每一病人的检测项目和诊断结果;
分析模块用于从存储模块中获取病人的检测项目和诊断结果,基于检测项目和诊断结果分析是否存在过度医疗,如果存在,分析模块还用于输出过度医疗告警信息;过度医疗告警信息包括负责医生姓名;
分析模块还用于获取所有过度医疗告警信息,基于过度医疗告警信息中的负责医生姓名统计每一位医生的过度医疗告警信息次数,当任意医生的过度医疗告警信息次数等于阈值时,分析模块还用于输出重新培训提醒信息。
2.根据权利要求1所述的医院监管系统,其特征在于:所述分析模块分析是否存在过度医疗时,还用于将具有同一诊断结果的所有病人的检测项目进行对比,筛选出差异化最大的检测项目;将该检测项目标标记为过度医疗项目。
3.根据权利要求2所述的医院监管系统,其特征在于:所述医疗数据还包括每一病人的用药量;分析模块还用于从存储模块中获取病人的用药量和诊断结果,基于用药量和诊断结果分析是否存在不合理用药,如果存在,分析模块还用于输出不合理用药告警信息。
4.根据权利要求3所述的医院监管系统,其特征在于:所述医疗数据还包括接待量信息,分析模块还用于从存储模块中获取接待量信息,基于接待量信息判断医院是否超负荷运行,如果超负荷运行,分析模块还用于输出超负荷告警信息。
5.根据权利要求4所述的医院监管系统,其特征在于:所述医疗数据还包括资质信息和每一病人的挂号信息,分析模块还用于从存储模块中获取每一医院的资质信息和该医院病人的挂号信息,基于资质信息和挂号信息判断是否超范围行医,如果超范围行医,输出超范围行医告警信息。
6.根据权利要求5所述的医院监管系统,其特征在于:所述存储模块中还预存有重点监控疾病表,分析模块还用于将诊断结果与重点监控疾病表进行匹配,判断是否属于重点监控疾病,如果属于,输出重点监控疾病告警信息。
7.根据权利要求6所述的医院监管系统,其特征在于:还包括管理端,管理端用于从分析模块获取过度医疗告警信息、不合理用药告警信息、超范围行医告警信息和重点监控疾病告警信息。
8.一种医院监管方法,其特征在于,包括如下步骤;
S1、数据采集:数据采集单元从多个医院获取医疗数据并按医院名称分类存储至存储模块;医疗数据包括每一病人的检测项目和诊断结果;
S2、数据分析:分析模块将具有同一诊断结果的所有病人的检测项目进行对比,筛选出差异化最大的检测项目;将该检测项目标标记为过度医疗项目;输出过度医疗告警信息;
S3、数据接收:管理端接收过度医疗告警信息。
9.根据权利要求8所述的医院监管方法,其特征在于:所述S1中,医疗数据还包括每一病人的用药量、接待量信息和资质信息;
S2中,分析模块从存储模块中获取病人的用药量和诊断结果,基于用药量和诊断结果分析是否存在不合理用药,如果存在,分析模块输出不合理用药告警信息;分析模块从存储模块中获取接待量信息,基于接待量信息判断医院是否超负荷运行,如果超负荷运行,分析模块输出超负荷告警信息;分析模块还从存储模块中获取每一医院的资质信息和该医院病人的检测项目,基于资质信息和检测项目判断是否超范围行医,如果超范围行医,输出超范围行医告警信息;
S3中,管理端还接收不合理用药告警信息、超负荷告警信息和超范围行医告警信息。
10.根据权利要求9所述的医院监管方法,其特征在于:S1中,存储模块中还预存有重点监控疾病表;
S2中,分析模块还将诊断结果与重点监控疾病表进行匹配,判断是否属于重点监控疾病,如果属于,输出重点监控疾病告警信息;
S3中,管理端还接收重点监控疾病告警信息。
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吴俊等: "大数据如何驱动医疗服务供给侧改革――基于A市智慧医疗案例的探索研究", 《山东财经大学学报》 * |
唐月华;黄琳;龙华飞;陈伟元;: "合理医疗指引监管平台对质量管理映射的研究", 医疗卫生装备 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111613292A (zh) * | 2020-06-19 | 2020-09-01 | 健康互联(广州)信息科技股份有限公司 | 一种基于大数据的合理用药评判决策系统 |
CN113488123A (zh) * | 2021-04-21 | 2021-10-08 | 广州医科大学附属第一医院 | 建立基于诊断时效的covid-19分诊系统的方法、该系统及分诊方法 |
CN113488123B (zh) * | 2021-04-21 | 2023-07-18 | 广州医科大学附属第一医院 | 建立基于诊断时效的covid-19分诊系统的方法、该系统及分诊方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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CN111180055B (zh) | 2023-06-30 |
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