CN111986816A - 基于大数据分析的门诊病例的分组方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及区块链技术领域。其中方法包括：获取门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目；根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图；对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。上述方法无需投入人工成本，也无需获取复杂的原始数据，对于信息化的依赖程度较低，且由于数据处理的方式较为简单，门诊病例组合更新调整速度也较快，达到了门诊病例高效分组的目的。

Description

基于大数据分析的门诊病例的分组方法和装置

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其是涉及一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术

随着人民对健康需求的增加，健康医疗保险及国家医保理赔范围开始从覆盖住院大额医疗费向覆盖门诊+住院发展。住院医疗费用的理赔支付经过多年发展，已经形成了以DRG打包付费+按床日付费+特殊住院类型按项目付费的复合支付、理赔方式。其中，DRG(Diagnosis Related Groups，诊断相关分组)系统是当今世界公认的比较先进的医疗保险结算方式之一，该系统根据病人的年龄、性别、住院天数、临床诊断、病症、手术、疾病严重程度、合并症与并发症以及转归等因素对病人的病历进行医疗评价，进而将病历划分至500-600个DRG组，并通过科学测算，给予定额预付款。

但是与此相对的，门诊病例的分组和理赔支付方式目前还主要为按门诊项目进行支付，形式较为单一，且门诊患者的费用产生规律与住院有很大区别：首先门诊治疗的对患者的管理较为松散，住院期间患者在医院接受统一管理，但门诊治疗可由患者自行分成多次；其次，相较住院，患者的门诊治疗诊断多不明确，或处在一个明确诊断的过程中，因此类似DRG的按诊断付费模式在门诊不能适用；第三，从信息化系统建设成熟度看，住院信息系统往往比门诊系统信息化程度更高，住院数据质量更好，有利于住院付费模式的固化。国外对健康险门诊支付的方式主要在国家统一药品、诊疗操作项目等编码及全国平均项目物价的基础上由人工按照诊疗操作分类及资源消耗进行分组打包后计算每组相对的价格(Ambulatory Payment Classifications，APC)。

但是，在目前的国内医疗环境下，按国外传统方法(DRG或APC)建立基于大数据分析的门诊病例的分组方法有多种缺陷，包括重复的人工消耗成本过高、信息化程度依赖高且更新调整速度慢等，因此，现在亟需一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法来解决上述问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法、系统、存储介质及计算机设备，主要目的在于解决门诊病例的分组人工消耗成本过高、信息化程度依赖高且更新调整速度慢的技术问题。

根据本发明的第一个方面，提供了一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法，该方法包括：

获取门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目；

根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图；

对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

根据本发明的第二个方面，提供了一种门诊病例的分组装置，该装置包括：

数据获取模块，用于获取门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目；

第一数据处理模块，用于根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图；

第二数据处理模块，用于对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

根据本发明的第三个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于大数据分析的门诊病例的分组方法。

根据本发明的第四个方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于大数据分析的门诊病例的分组方法。

本发明提供的一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法、装置、存储介质及计算机设备，首先获取门诊病案结算表，并提取出门诊病案结算表中的所有数据项，其中，每个数据项均包括一个就诊号和一个门诊项目，然后，根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图，最后，对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。上述方法通过将门诊病案结算表中的就诊号和门诊项目制作成有权无向图，并对有权无向图进行自动分割，可以得到多个门诊病例组合，无需投入人工成本，也无需获取复杂的原始数据，对于信息化的依赖程度较低，且由于数据处理的方式较为简单，门诊病例组合更新调整速度也较快，达到了门诊病例高效分组的目的。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例提供的另一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例提供的一种门诊项目的有权无向图的示意图；

图4示出了本发明实施例提供的第一阈值的调整值的变化趋势示意图；

图5示出了本发明实施例提供的门诊项目包数量变化与第一阈值的调整值的关系示意图；

图6示出了本发明实施例提供的门诊项目包之间的Jaacard相似度分布趋势示意图；

图7示出了本发明实施例提供的门诊项目包之间相似度值的总体标准差与第二阈值的调整值的关系示意图；

图8示出了本发明实施例提供的一种门诊病例的分组装置的结构示意图；

图9示出了本发明实施例提供的另一种门诊病例的分组装置的结构示意图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法，以该方法应用于计算机设备为例进行说明，包括以下步骤：

101、获取门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目。

其中，门诊病案结算表具体可以是预设区域某一段时间内的门诊医疗保险结算数据经过一定的预处理得到的，预设区域具体可以指某一个或多个省、市、区等区域，可以理解的是，不同区域的门诊医疗保险结算数据通常是不同的，但是相同的是，门诊医疗保险结算数据都会包括就诊号和就诊项目等信息，因此，对门诊医疗保险结算数据进行预处理的过程中只需提取出门诊医疗保险结算数据中的就诊号和与就诊号对应的门诊项目即可。

具体的，计算机设备可以一次或分多次从预设区域的医疗保险结算数据库中获取一定量或者一段时间内的门诊医疗保险结算数据，例如，一次数据处理可以获取预设区域内10万条医疗保险结算数据，然后，计算机设备可以对获取到的数据进行预处理，得到门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项均包括一个就诊号和一个门诊项目。其中，就诊号指的是一个患者在一次门诊诊疗时的唯一编号，门诊项目指的是诊疗时医生开具一项消费的医疗项目，可以理解的是，同一个就诊号通常对应多个门诊项目，例如，一个患者在门诊就诊时既有门诊诊查费，又有检查费和药费等门诊项目，这些门诊项目均对应同一个就诊号，在本实施例中，门诊病案结算表中同一个就诊号对应的多个门诊项目是相邻排列的。

在本实施例中，门诊病案结算表中还可以包括其他数据内容，如记录行号，即数据项的记录序号，以及每个门诊项目的花费，就诊号对应的诊断结果等，可以理解的是，为了便于数据处理，记录行号、门诊项目的花费以及就诊号对应的诊断结果均与数据项一一对应，此外，门诊病案结算表中的各个数据项可以按照门诊科室或者时间的顺序进行排序，也可以按照其他方式排序，排序时只需要保证同一个就诊号对应的数据项是相邻排列的即可，由此可见，本实施例中获取数据以及数据预处理的方式都十分便捷，信息化的依赖程度较低，且无需投入人工成本。

102、根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图。

其中，图是由节点的有穷非空集合和节点之间边的集合组成的数据集合，通常表示为G(V，E)，G(Graph)表示一个图，V(Vertex)是图G中节点的集合，E(Edge)是图G中边的集合。在图中，数据元素称为节点，任意两个节点之间都可能有关系，节点之间的逻辑关系用边来表示，边集可以是空的。若两个节点之间的边没有方向，则称这条边为无向边，如果图中任意两个节点之间的边都是无向边，则称该图为无向图(Undirected graphs)。有些图的边有与他相关的数字，这种与图的边相关的数叫做权重，因此，图中任意两个节点之间的边都是无向边且图的边有与他相关的数字的图叫做有权无向图。图的存储方式可以用两个数组来表示，一个一维数组存储图中的节点信息，一个二维数组(邻接矩阵AdjacencyMatrix)存储图中的边的信息。

具体的，计算机设备可以根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图，其中，有权无向图的节点为门诊项目，有权无向图的边为两个门诊项目组成的门诊项目组，有权无向图的权重为相同门诊项目组的计数值。在本实施例中，可以采用将同一个就诊号的两个门诊项目合并成一个门诊项目组的方式生成门诊项目的有权无向图，合并后的门诊项目组不包括就诊号信息，原因在于对于不同的就诊号，可以产生相同的门诊项目组，而对于相同的门诊项目组则可以进一步采用计数的方式，作为门诊项目组的权重，此外，本实施例对于生成门诊项目的有权无向图的技巧不做具体限制。

103、对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

其中，步骤102中生成的门诊项目的有权无向图是一个连通的有权无向图，即图中的任意两个节点之间均可以通过某个路径相连接，而将一个连通的图变为非连通的图，则需要对这个连通的图进行分割，从而得到多个非连通的图，而对于非连通的图来说，就相当于将一个连通的图分割成多个独立的部分，每个部分之间没有任何联系。

具体的，计算机设备可以对步骤102中生成的门诊项目的有权无向图按照一定的阈值进行自动分割，以得到多个门诊病例组合。在本实施例中，门诊项目的有权无向图的分割阈值可以是预先设定的，也可以是根据有权无向图的实际情况推算出来的。并且，分割得到的每一个门诊病例组合的内在均具有一定的相关性，使之可以称为一个整体，例如分割得到的一个门诊病例组合可以是针对某一种病症的一系列门诊项目；此外，分割得到的多个门诊病例组合之间具有一定的差异性，使得不同的门诊病例组合可以相互区分开。

可以理解的是，最初获取的门诊医疗结算数据具有一定的区域性，即每个区域的医疗保险结算数据都是有差异的，因此，针对不同的区域生成的门诊病例组合也是有差异的。在本实施例中，可以针对具体的某个区域的门诊医疗结算数据进行处理，并将处理后得到的多个门诊病例组合适用于当地的门诊医疗环境。

本实施例提供的基于大数据分析的门诊病例的分组方法，首先获取门诊病案结算表，并提取出门诊病案结算表中的所有数据项，其中，每个数据项均包括一个就诊号和一个门诊项目，然后，根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图，最后，对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。上述方法通过将门诊病案结算表中的就诊号和门诊项目制作成有权无向图，并对有权无向图进行自动分割，可以得到多个门诊病例组合，无需投入人工成本，也无需获取复杂的原始数据，对于信息化的依赖程度较低，且由于数据处理的方式较为简单，门诊病例组合更新调整速度也较快，达到了门诊病例高效分组的目的。

进一步的，作为上述实施例具体实施方式的细化和扩展，为了完整说明本实施例的实施过程，提供了基于大数据分析的门诊病例的分组方法，如图2所示，该方法包括以下步骤：

201、获取门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目。

其中，门诊病案结算表具体可以是预设区域某一段时间内的门诊医疗保险结算数据经过一定的预处理得到的，预设区域具体可以指某一个或多个省、市、区等区域，可以理解的是，不同区域的门诊医疗保险结算数据通常是不同的，但是相同的是，门诊医疗保险结算数据都会包括就诊号和就诊项目等信息，因此，对门诊医疗保险结算数据进行预处理的过程中只需提取出门诊医疗保险结算数据中的就诊号和与就诊号对应的门诊项目即可。

具体的，计算机设备可以一次或分多次从预设区域的医疗保险结算数据库中获取一定量或者一段时间内的门诊医疗保险结算数据，例如，一次数据处理可以获取预设区域内10万条医疗保险结算数据，然后，计算机设备可以对获取到的数据进行预处理，得到门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项均包括一个就诊号和一个门诊项目。可以理解的是，同一个就诊号通常对应多个门诊项目，例如，一个患者在门诊就诊时既有门诊诊查费，又有检查费和药费等门诊项目，这些门诊项目均对应同一个就诊号，在本实施例中，门诊病案结算表中同一个就诊号对应的多个门诊项目是相邻排列的。

在本实施例中，门诊病案结算表中还可以包括其他数据内容，如记录行号，即数据项的记录序号，以及每个门诊项目的花费，就诊号对应的诊断结果等，可以理解的是，为了便于数据处理，记录行号、门诊项目的花费以及就诊号对应的诊断结果均与数据项一一对应，此外，门诊病案结算表中的各个数据项可以按照门诊科室或者时间的顺序进行排序，也可以按照其他方式排序，排序时只需要保证同一个就诊号对应的数据项是相邻排列的即可，由此可见，本实施例中获取数据以及数据预处理的方式都十分便捷，信息化的依赖程度较低，且无需投入人工成本。

具体的，在一个实例中，计算机设备获取到的门诊病案结算表可以包括如表1所示的内容。如表1所述，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项均包括多项数据内容，包括记录行号、就诊号、门诊项目、门诊项目的花费以及门诊诊断结果等信息。

表1：

记录行号	就诊号	门诊项目	花费	门诊诊断结果
					1	116435481	络活喜	42.0	高血压Ⅱ期
2	116435481	普通门诊诊查费	8.0	高血压Ⅱ期
					3	116435481	拜阿司匹灵	13.0	高血压Ⅱ期
4	116435567	拜阿司匹灵	13.0	眩晕综合征
					5	116435567	普通门诊诊查费	8.0	眩晕综合征
6	116435567	复方丹参滴丸	48.0	眩晕综合征
					7	116435586	普通门诊诊查费	8.0	颈椎不稳定
8	116435586	血府逐瘀胶囊	20.0	颈椎不稳定
					9	116435586	布洛芬	0.0	颈椎不稳定
10	116435586	颈舒颗粒	24.0	颈椎不稳定
					……	……	……	……	……

202、根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图。

具体的，计算机设备可以根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图，其中，有权无向图的节点为门诊项目，有权无向图的边为两个门诊项目组成的门诊项目组，有权无向图的权重为相同门诊项目组的计数值。在本实施例中，可以采用将同一个就诊号的两个门诊项目合并成一个门诊项目组的方式生成门诊项目的有权无向图，合并后的门诊项目组不包括就诊号信息，原因在于对于不同的就诊号，可以产生相同的门诊项目组，而对于相同的门诊项目组则可以进一步采用计数的方式，作为门诊项目组的权重，此外，本实施例对于生成门诊项目的有权无向图的技巧不做具体限制。

在一种可选的实施方式中，根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图的方法可以包括以下步骤：首先将门诊病案结算表中的数据项整体向下平移预设个单位，得到平移后的门诊病案结算表，然后将门诊病案结算表和平移后的门诊病案结算表进行横向对比，保留就诊号相同的数据项，继而将就诊号相同的数据项中的门诊项目进行合并，得到多个门诊项目组以及每个门诊项目组的计数值，最后以门诊项目为节点，以门诊项目组为边，以门诊项目组的计数值为边的权重，生成门诊项目的有权无向图。通过上述方式，可以较为简便的实现将同一个就诊号的两个门诊项目合并成一个门诊项目组，然后再通过合并的门诊项目组生成门诊项目的有权无向图。

在上述实施方式中，门诊病案结算表的横向对比可以进行多次，在上述实施方式中，预设个单位具体可以为一个递增整数序列的多个数值，其中，这个递增整数序列中的数值可以从1到预设值，这个预设值具体可以为每个就诊号对应的门诊项目数量的中位数值，例如，假设每个就诊号对应的门诊项目数量的中位数值为3，则递增整数序列可以为[1，2，3]，然后，可以分别以1，2，3为平移单位平移数据项得到三份平移后的门诊病案结算表。在这种实施方式中，计算机设备在进行门诊病案结算表的比对时，可以这个按照递增整数序列中数值的顺序，分别将门诊病案结算表中的数据项整体向下平移相应数值个单位，得到多个平移后的门诊病案结算表，然后将门诊病案结算表分别与多个平移后的门诊病案结算表进行横向对比，并保留每一次横向对比后就诊号相同的数据项，继而将就诊号相同的数据项中的门诊项目进行合并，得到多个门诊项目组以及每个门诊项目组的计数值，最后以门诊项目为节点，以门诊项目组为边，以门诊项目组的计数值为边的权重，生成门诊项目的有权无向图。

在一个实例中，以步骤201中的实例为基础，首先将门诊病案结算表，即表1中的数据项整体向下平移1个单位，得到平移后的门诊病案结算表如表2所示，然后，将门诊病案结算表和平移后的门诊病案结算表进行横向对比，保留就诊号相同的数据项，得到横向比对的门诊病案结算表如表3所示，继而，将就诊号相同的数据项中的门诊项目进行合并，得到多个门诊项目组以及每个门诊项目组的计数值如表4所示，最后，以门诊项目为节点，以门诊项目组为边，以门诊项目组的计数值为边的权重，生成门诊项目的有权无向图如图3所示。

表2：

表3：

表4：

203、对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

具体的，计算机设备可以对步骤102中生成的门诊项目的有权无向图按照一定的阈值进行自动分割，得到多个门诊病例组合。在本实施例中，门诊项目的有权无向图的分割阈值可以是预先设定的，也可以是根据有权无向图的实际情况推算出来的。并且，分割得到的每一个门诊病例组合的内在均具有一定的相关性，使之可以称为一个整体，例如分割得到的一个门诊病例组合可以是针对某一种病症的一系列门诊项目；此外，分割得到的多个门诊病例组合之间具有一定的差异性，使得不同的门诊病例组合可以相互区分开。

在本实施例中，对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合可以包括以下步骤：首先对门诊项目的有权无向图按照第一阈值进行剪枝，得到多个分割后的门诊项目包，然后计算多个门诊项目包之间的相似度，最后将相似度大于第二阈值的门诊项目包进行合并，得到多个门诊病例组合。通过这种方式，可以使得分割后的门诊病例组合可以形成独立的个体，且门诊病例组合中的多个门诊项目彼此相关，而多个门诊病例组合之间具有一定的差异度，从而使门诊病例的分组具有合理性。

在本实施例的一种可选的实施方式中，第一阈值的确定方法可以包括以下步骤：首先获取有权无向图的边的权重的10％分位数作为第一阈值的初始值，并对有权无向图按照第一阈值的初始值进行剪枝，得到分割后的多个门诊项目包，并计算门诊项目包的数量，然后按照有权无向图的边的权重的分布梯度逐步增大第一阈值的初始值，得到多个第一阈值的调整值，继而对有权无向图按照多个第一阈值的调整值进行多次剪枝，得到多次分割后的多个门诊项目包，并计算门诊项目包的数量相对于前一次剪枝后的门诊项目包的数量的变化率，最后取门诊项目包的数量变化率的最大值对应的第一阈值的调整值作为第一阈值。

在上述实施方式中，第一阈值的初始值也可以取其他数值，本实施例不做具体限定。具体的，对有权无向图按照第一阈值的初始值进行剪枝，得到分割后的多个门诊项目包指的是去除有权无向图中边的权重小于第一阈值的初始值的边，从而得到多个分割后的有权无向图，其中，分割后的有权无向图即为门诊项目包。进一步的，可以按照有权无向图的边的权重的分布梯度逐步增大第一阈值的初始值，得到多个第一阈值的调整值，其中，第一阈值的调整值的变化趋势样例如图4所示，在图4中，横坐标为自然数序列，纵坐标为从小到大排序的有权无向图的边的权重值，slope为对应点的斜率，该步骤目的是动态调整增大第一阈值过程中的步长，提高找到最佳第一阈值的效率。再进一步的，可以对有权无向图按照多个第一阈值的调整值进行多次剪枝，并得到多次分割后的多个门诊项目包，然后计算门诊项目包的数量相对于前一次剪枝后的门诊项目包的数量的变化率，最后取门诊项目包的数量变化率的最大值对应的第一阈值的调整值作为第一阈值，其中，门诊项目包数量变化与第一阈值的调整值的关系样例如图5所示，在图5中，横坐标为第一阈值的调整值，纵坐标为门诊项目包数量值，曲线为门诊项目包数量变化值，第一阈值与门诊项目包数量值均以其最大值标化为[0，1]之间的值，即图5中第一阈值的表达式为[i]＝A[i]/MAX(A1,A2…An))，取与原点(0，0)距离最近的点所处的第一阈值的调整值作为最终的第一阈值，如图5所示的黑点，其数值约为0.06。

在本实施例的一种可选的实施方式中，在对门诊项目的有权无向图按照第一阈值进行剪枝后，可以得到多个分割后的门诊项目包，然后计算多个门诊项目包之间的Jaacard相似度，其中，Jaacard相似度可以用于比较有限样本集之间的相似性和差异性，假设给定两个集合A和B，jaccard相似度定义为A与B交集的大小与并集大小的比值，jaccard值越大说明相似度越高，jaccard相似度可以适用于二元数据的集合。在本实施方式中，可以计算每两个门诊项目包之间的Jaccard相似度，如果两个门诊项目包的门诊项目数量差异超过预定范围，还可以直接定义这两个门诊项目包的相似度为0，以减低运算量。其中，门诊项目包之间的Jaacard相似度分布趋势如图6所示。

在本实施例的一种可选的实施方式中，第二阈值的确定方法可以包括以下步骤：首先获取门诊项目包之间最高相似度值的95％作为第二阈值的初始值，合并相似度大于第二阈值的初始值的门诊项目包，并计算合并后各门诊项目包之间相似度值的总体标准差，然后按照门诊项目包之间相似度值的分布梯度逐步减小第二阈值的初始值，得到多个第二阈值的调整值，继而分别合并相似度大于第二阈值的调整值的门诊项目包，并计算每一次合并后各门诊项目包之间相似度值的总体标准差，最后取各门诊项目包之间相似度值的总体标准差的最小值对应的第二阈值的调整值作为第二阈值。

在上述实施方式中，第二阈值的初始值也可以取其他数值，本实施例不做具体限定，进一步的，相似度总体标准差指的是多个门诊项目包之间的Jaccard相似度值的标准差，如只有两个门诊项目包参与合并则无法计算标准差，此情况下可以在下一步中直接以一个固定值作为第二阈值的调整值，大于该值即合并，各门诊项目包之间相似度值的总体标准差与第二阈值的调整值关系样例如图7所示，参照图7，当第二阈值的调整值在0.63附近位置时，各门诊项目包之间相似度值的总体标准差最小，因此，可以取0.63对应的第二阈值的调整值作为第二阈值。

在一个实例中，以步骤201和步骤202中的实例为基础，首先对步骤202中生成的门诊项目的有权无向图按照第一阈值进行剪枝，得到多个分割后的门诊项目包如表5所示，然后计算多个门诊项目包之间的相似度，例如，表5中的门诊项目包clique6\7\8\9\10之间的Jaccard相似度值的计算结果如表6所示，最后将相似度大于第二阈值的门诊项目包进行合并，得到多个门诊病例组合如表7所示。

表5：

表6：

	clique 6	clique 7	clique 8	clique 9	clique 10
						clique 6	-	0.714	0.714	0.500	0.500
clique 7	-	-	0.500	0.714	0.500
						clique 8	-	-	-	0.714	0.500
clique 9	-	-	-	-	0.500
						clique 10	-	-	-	-	-

表7：

204、根据各门诊项目的价格和门诊病案结算表的门诊花费总和，得到门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数。

具体的，首先可以根据门诊病案结算表中各门诊项目的价格，得到各门诊病例组合的价格，以门诊病例组合['普通门诊诊查费'，'X线计算机体层(CT)扫描'，'挂号费(住院、主治)'，'X线计算机体层(CT)平扫']为例，从门诊病案结算表中可以分别计算出四个门诊项目的门诊次均费用，加和即可作为该门诊病例组合的价格。

然后可以根据各门诊病例组合的价格，得到各门诊病例组合的资源消耗指数，具体的，可以分别将各门诊病例组合的价格除以所有门诊病例组合价格的均数，得到各门诊病例组合的相对资源消耗指数。在本实施例中，门诊病例组合的资源消耗指数可以理解为一个门诊病例组合所消耗的医疗资源，也可以理解为一个门诊病例组合的价格的量化值，即一个门诊病例组合的资源消耗指数越高，则该门诊病例组合的价格也越高。

继而可以将门诊病案结算表拆分为多个门诊病例组合，并计算多个门诊病例组合的资源消耗指数总和，并且，还可以根据门诊病案结算表的门诊花费总和以及多个门诊病例组合的资源消耗指数总和，得到门诊结算的定价指数。具体的，在将门诊病案结算表拆分为多个门诊病例组合之后，可以统计每个门诊病例组合的数量，然后将门诊病例组合数量和该门诊病例组合的资源消耗指数相乘再加和即可得到多个门诊病例组合的资源消耗指数总和，即门诊病案结算表的资源消耗指数总和，最后将门诊病案结算表的门诊花费总和除以门诊病案结算表的资源消耗指数总和即可得到定价指数。在本实施例中，定价指数可以理解为将资源消耗指数转化为价格的权重值，毫无疑问的，一个门诊病例组合的资源消耗指数越高，则该门诊病例组合的价格也越高，但是，对于不同的区域，定价指数可以是不同的，例如，对于医疗资源物价较高的地区，定价指数则相对较高，而在医疗资源物价较低的地区，定价指数也相对较低，因此，定价指数可以衡量一个地区的医疗资源物价，是一个可以动态调整的值。

最后，可以拟合各门诊病例组合的价格和门诊病案结算表的门诊花费总和，得到各门诊病例组合的组合参数。具体的，组合参数的意义在于排除门诊病例组合中部分可被多个门诊病例组合公用的项目。例如，一个患者一次门诊既配了草药也做了针灸，则该患者的门诊项目可以拆分为两个门诊病例组合，包括：

['普通门诊诊查费'，'挂号费'，'非医保草药费'，'挂号费(主任)']，和

['普通门诊诊查费'，'挂号费'，'普通针刺'，'电针']

那么，这两个门诊病例组合通过组合参数即可将'普通门诊诊查费'和'挂号费'的重复部分剔除，从而使拆分的结果更符合实际情况。在本实施例中，可以建立如下公式的回归方程，拟合得到个门诊病例组合的组合参数d_i。

y＝k×∑n_i×w_i×d_i

其中，y是门诊病案结算表的门诊花费总和，k是定价指数，n_i是第i个门诊病例组合的数量，w_i是第i个门诊病例组合的资源消耗指数，d_i是第i个门诊病例组合的组合参数。

205、获取待结算的门诊病案数据，并根据门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，得到待结算的门诊病案数据的结算价格。

具体的，在对预设区域的待结算的门诊病案数据进行结算时，可以根据步骤204中得到的门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，得到待结算的门诊病案数据的结算价格。具体的，可以首先将待结算的门诊病案数据拆分为多个门诊病例组合，并获取拆分后的每个门诊病例组合的资源消耗指数，然后根据拆分后的每个门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，得到待结算的门诊病案数据的资源消耗指数总和，最后根据待结算的门诊病案数据的资源消耗指数总和以及门诊结算的定价指数的乘积，得到待结算的门诊病案数据的结算价格。这一过程实际上也是步骤204的逆过程，步骤204是根据门诊病案结算表的门诊花费总和得到各支付参数，此步骤则是根据各支付参数得到待结算的门诊病案数据的结算价格。

在一种可选的实施方式中，也可以采用并行计算的方式提高计算效率，其中并行计算的实施方式如下：因不同疾病或症状的治疗有其自然的特点，所以可以按照诊断或就诊科室将数据分块到不同的计算机设备中进行并行计算，而这种并行计算的方式对结果影响也较小。数据分块时需要注意的是，如果一次门诊记录产生的诊断为多个，则在按诊断分块时应将该次门诊数据重复分到对应诊断的数据组，以保障分块后数据关联的完整性。如一次门诊诊断为[糖尿病、高血压]，则该次门诊数据既要划分到糖尿病组的计算也要参与高血压组的计算。

在一个可选的实施例中，获取的门诊病案数据以及生成的多个门诊病例组合均可以存储至区块链系统的区块链上，其中，区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层。

具体的，区块链底层平台可以包括用户管理、基础服务、智能合约以及运营监控等处理模块。其中，用户管理模块负责所有区块链参与者的身份信息管理，包括维护公私钥生成(账户管理)、密钥管理以及用户真实身份和区块链地址对应关系维护(权限管理)等，并且在授权的情况下，监管和审计某些真实身份的交易情况，提供风险控制的规则配置(风控审计)；基础服务模块部署在所有区块链节点设备上，用来验证业务请求的有效性，并对有效请求完成共识后记录到存储上，对于一个新的业务请求，基础服务先对接口适配解析和鉴权处理(接口适配)，然后通过共识算法将业务信息加密(共识管理)，在加密之后完整一致的传输至共享账本上(网络通信)，并进行记录存储；智能合约模块负责合约的注册发行以及合约触发和合约执行，开发人员可以通过某种编程语言定义合约逻辑，发布到区块链上(合约注册)，根据合约条款的逻辑，调用密钥或者其它的事件触发执行，完成合约逻辑，同时还提供对合约升级注销的功能；运营监控模块主要负责产品发布过程中的部署、配置的修改、合约设置、云适配以及产品运行中的实时状态的可视化输出，例如：告警、监控网络情况、监控节点设备健康状态等。

本实施例提供的基于大数据分析的门诊病例的分组方法，首先获取原始的样本数据，即获取包含有多个数据项的门诊病案结算表，然后对门诊病案结算表进行多次向下平移和横向对比操作，得到门诊项目的有权无向图图表，并进一步得到门诊项目的有权无向图，继而通过精密的推导过程，找到分割有权无向图的第一阈值和第二阈值，并根据第一阈值和第二阈值对有权无向图进行精确分割，得到多个门诊病例组合，最后根据门诊病案结算表的门诊花费总数推导出门诊病例组合的各项支付参数，以及根据各项支付参数最终得到待结算的门诊病案数据的结算价格。上述方法可以有效的提高门诊项目的分组效率和分组精度，同时也可提高门诊项目的结算效率和结算准确度。

进一步的，作为图1～图7所示方法的具体实现，本实施例提供了一种门诊病例的分组装置，如图8所示，该装置包括：数据获取模块31、第一数据处理模块32和第二数据处理模块33，其中：

数据获取模块31，可用于获取门诊病案结算表，其中，门诊病案结算表包括多个数据项，每个数据项包括一个就诊号和一个门诊项目；

第一数据处理模块32，可用于根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图；

第二数据处理模块33，可用于对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

在具体的应用场景中，第一数据处理模块32，具体可用于将门诊病案结算表中的数据项整体向下平移预设个单位，得到平移后的门诊病案结算表；将门诊病案结算表和平移后的门诊病案结算表进行横向对比，保留就诊号相同的数据项；将就诊号相同的数据项中的门诊项目进行合并，得到多个门诊项目组以及每个门诊项目组的计数值；以门诊项目为节点，以门诊项目组为边，以门诊项目组的计数值为边的权重，生成门诊项目的有权无向图。

在具体的应用场景中，预设个单位为一个递增整数序列的多个数值，第一数据处理模块32，具体可用于按照递增整数序列中数值的顺序，分别将门诊病案结算表中的数据项整体向下平移相应数值个单位，得到多个平移后的门诊病案结算表；将门诊病案结算表分别与多个平移后的门诊病案结算表进行横向对比，并保留每一次横向对比后就诊号相同的数据项。

在具体的应用场景中，第二数据处理模块33，具体可用于对门诊项目的有权无向图按照第一阈值进行剪枝，得到多个分割后的门诊项目包；计算多个门诊项目包之间的相似度；合并相似度大于第二阈值的门诊项目包，得到多个门诊病例组合。

在具体的应用场景中，第二数据处理模块33，具体可用于获取有权无向图的边的权重的10％分位数作为第一阈值的初始值，对有权无向图按照第一阈值的初始值进行剪枝，得到分割后的多个门诊项目包，并计算门诊项目包的数量；按照有权无向图的边的权重的分布梯度逐步增大第一阈值的初始值，得到多个第一阈值的调整值；对有权无向图按照多个第一阈值的调整值进行多次剪枝，得到多次分割后的多个门诊项目包，并计算门诊项目包的数量相对于前一次剪枝后的门诊项目包的数量的变化率；取门诊项目包的数量变化率的最大值对应的第一阈值的调整值作为第一阈值。

在具体的应用场景中，第二数据处理模块33，具体可用于获取门诊项目包之间最高相似度值的95％作为第二阈值的初始值，合并相似度大于第二阈值的初始值的门诊项目包，并计算合并后各门诊项目包之间相似度值的总体标准差；按照门诊项目包之间相似度值的分布梯度逐步减小第二阈值的初始值，得到多个第二阈值的调整值；分别合并相似度大于第二阈值的调整值的门诊项目包，并计算每一次合并后各门诊项目包之间相似度值的总体标准差；取各门诊项目包之间相似度值的总体标准差的最小值对应的第二阈值的调整值作为第二阈值。

在具体的应用场景中，如图9所示，本装置还包括第三数据处理模块34和第四数据处理模块35，第三数据处理模块34可用于根据各门诊项目的价格和门诊病案结算表的门诊花费总和，得到门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，第四数据处理模块35可用于获取待结算的门诊病案数据，并根据门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，得到待结算的门诊病案数据的结算价格。

在具体的应用场景中，第三数据处理模块34，具体可用于根据各门诊项目的价格，得到各门诊病例组合的价格；根据各门诊病例组合的价格，得到各门诊病例组合的资源消耗指数；将门诊病案结算表拆分为多个门诊病例组合，并计算多个门诊病例组合的资源消耗指数总和；根据门诊病案结算表的门诊花费总和以及多个门诊病例组合的资源消耗指数总和，得到门诊结算的定价指数；拟合各门诊病例组合的价格和门诊病案结算表的门诊花费总和，得到各门诊病例组合的组合参数。

在具体的应用场景中，第四数据处理模块35，具体可用于将待结算的门诊病案数据拆分为多个门诊病例组合，并获取拆分后的每个门诊病例组合的资源消耗指数；根据拆分后的每个门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，得到待结算的门诊病案数据的资源消耗指数总和；根据待结算的门诊病案数据的资源消耗指数总和以及门诊结算的定价指数的乘积，得到待结算的门诊病案数据的结算价格。

需要说明的是，本实施例提供的一种门诊病例的分组装置所涉及各功能单元的其它相应描述，可以参考图1～图7中的对应描述，在此不再赘述。

基于上述如图1～图7所示方法，相应的，本实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述如图1～图7所示的基于大数据分析的门诊病例的分组方法。

基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该待识别软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施场景所述的方法。

基于上述如图1～图7所示的方法，以及图8和图9所示的门诊病例的分组装置实施例，为了实现上述目的，本实施例还提供了一种门诊病例的分组的实体设备，具体可以为个人计算机、服务器、智能手机、平板电脑、智能手表、或者其它网络设备等，该实体设备包括存储介质和处理器；存储介质，用于存储计算机程序；处理器，用于执行计算机程序以实现上述如图1～图7所示的方法。

可选的，该实体设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、射频(RadioFrequency，RF)电路，传感器、音频电路、WI-FI模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)等，可选用户接口还可以包括USB接口、读卡器接口等。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)等。

本领域技术人员可以理解，本实施例提供的一种门诊病例的分组的实体设备结构并不构成对该实体设备的限定，可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

存储介质中还可以包括操作系统、网络通信模块。操作系统是管理上述实体设备硬件和待识别软件资源的程序，支持信息处理程序以及其它待识别软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储介质内部各组件之间的通信，以及与信息处理实体设备中其它硬件和软件之间通信。

此外，本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现，也可以通过硬件实现。通过应用本申请的技术方案，首先获取门诊病案结算表，并提取出门诊病案结算表中的所有数据项，其中，每个数据项均包括一个就诊号和一个门诊项目，然后，根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图，最后，对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。与现有技术相比，无需投入人工成本，也无需获取复杂的原始数据，对于信息化的依赖程度较低，并且，由于数据处理的方式较为简单，因此门诊病例组合更新调整速度也较快，达到了门诊病例高效分组的目的。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施场景的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本申请所必须的。本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本申请序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。以上公开的仅为本申请的几个具体实施场景，但是，本申请并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于大数据分析的门诊病例的分组方法，其特征在于，所述方法包括：

获取门诊病案结算表，其中，所述门诊病案结算表包括多个数据项，每个所述数据项包括一个就诊号和一个门诊项目；

根据所述门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图；

对所述门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图，包括：

将所述门诊病案结算表中的数据项整体向下平移预设个单位，得到平移后的门诊病案结算表；

将所述门诊病案结算表和所述平移后的门诊病案结算表进行横向对比，保留就诊号相同的数据项；

将所述就诊号相同的数据项中的门诊项目进行合并，得到多个门诊项目组以及每个门诊项目组的计数值；

以所述门诊项目为节点，以所述门诊项目组为边，以所述门诊项目组的计数值为边的权重，生成门诊项目的有权无向图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设个单位为一个递增整数序列的多个数值；则所述将门诊病案结算表中的数据项整体向下平移预设个单位，得到平移后的门诊病案结算表，将所述门诊病案结算表和所述平移后的门诊病案结算表进行横向对比，保留就诊号相同的数据项，包括：

按照所述递增整数序列中数值的顺序，分别将所述门诊病案结算表中的数据项整体向下平移相应数值个单位，得到多个平移后的门诊病案结算表；

将所述门诊病案结算表分别与多个平移后的门诊病案结算表进行横向对比，并保留每一次横向对比后就诊号相同的数据项。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合，包括：

对所述门诊项目的有权无向图按照第一阈值进行剪枝，得到多个分割后的门诊项目包；

计算所述多个门诊项目包之间的相似度；

合并相似度大于第二阈值的门诊项目包，得到多个门诊病例组合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对门诊项目的有权无向图按照第一阈值进行剪枝，得到多个分割后的门诊项目包之前，所述方法还包括：

获取所述有权无向图的边的权重的10％分位数作为所述第一阈值的初始值，对所述有权无向图按照所述第一阈值的初始值进行剪枝，得到分割后的多个门诊项目包，并计算所述门诊项目包的数量；

按照所述有权无向图的边的权重的分布梯度逐步增大所述第一阈值的初始值，得到多个第一阈值的调整值；

对所述有权无向图按照所述多个第一阈值的调整值进行多次剪枝，得到多次分割后的多个门诊项目包，并计算所述门诊项目包的数量相对于前一次剪枝后的门诊项目包的数量的变化率；

取所述门诊项目包的数量变化率的最大值对应的第一阈值的调整值作为第一阈值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述合并相似度大于第二阈值的门诊项目包，得到多个门诊病例组合之前，所述方法还包括：

获取所述门诊项目包之间最高相似度值的95％作为所述第二阈值的初始值，合并相似度大于所述第二阈值的初始值的门诊项目包，并计算合并后各门诊项目包之间相似度值的总体标准差；

按照所述门诊项目包之间相似度值的分布梯度逐步减小所述第二阈值的初始值，得到多个第二阈值的调整值；

分别合并相似度大于所述第二阈值的调整值的门诊项目包，并计算每一次合并后各门诊项目包之间相似度值的总体标准差；

取所述各门诊项目包之间相似度值的总体标准差的最小值对应的第二阈值的调整值作为第二阈值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述门诊病案结算表还包括各门诊项目的价格和门诊病案结算表的门诊花费总和；则所述方法还包括：

根据所述各门诊项目的价格和所述门诊病案结算表的门诊花费总和，得到门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数；

获取待结算的门诊病案数据，并根据所述门诊结算的定价指数、各门诊病例组合的资源消耗指数以及各门诊病例组合的组合参数，得到所述待结算的门诊病案数据的结算价格。

8.一种门诊病例的分组装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取门诊病案结算表，其中，所述门诊病案结算表包括多个数据项，每个所述数据项包括一个就诊号和一个门诊项目；

第一数据处理模块，用于根据所述门诊病案结算表中的多个数据项，生成门诊项目的有权无向图；

第二数据处理模块，用于对所述门诊项目的有权无向图进行自动分割，得到多个门诊病例组合。

9.一种存储介质，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7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，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7中任一项所述的方法的步骤。

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